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近日，Mendix邀請到兩位行業(yè)專家坐客在線研討會，通過汽車行業(yè)的全球經(jīng)驗，探討低代碼攜手人工智能（包括ChatGPT）賦能汽車制造行業(yè)用戶進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、破局價格戰(zhàn)困境、實現(xiàn)智能制造等話題。本文總結整理了在線研討會的重點內(nèi)容，分享給大家。（文末附研討會視頻回放）

專家簡介

• 楊敏

目前擔任上汽乘用車數(shù)據(jù)及信息系統(tǒng)部總監(jiān)，兼任數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略委員會秘書長，在上汽乘用車和上汽通用有多年工作經(jīng)驗。

• 程杰

目前擔任高科數(shù)聚董事長，汽車行業(yè)數(shù)字化和智能制造委員會委員，福特最高獎勵“亨利 · 福特獎”獲得者、美國Stevie產(chǎn)品創(chuàng)新大獎獲得者、美國2005年的運籌和決策科學Edelman年度大獎、“影響中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)進程100人”之一，美國密歇根大學人工智能博士，曾在美國福特，JD Power，Acxiom等公司擔任副總裁、首席數(shù)據(jù)官等職務。

• Heidi Rong

目前擔任西門子低代碼大客戶團隊負責人、專業(yè)服務團隊負責人，擁有15+年咨詢和數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，曾擔任埃森哲資深顧問、JD Power汽車金融咨詢負責人、Genpact數(shù)據(jù)分析團隊亞太負責人等職位，汽車行業(yè)經(jīng)驗豐富。

話題一：如何破局汽車價格戰(zhàn)

中國汽車市場的價格戰(zhàn)是目前最熱門的話題之一。從今年年初開始，整個汽車市場的降價潮就在持續(xù)的發(fā)酵，無論是新能源車還是燃油車無一避免，但是從剛剛過去的市場表現(xiàn)來看，效果并不盡人意。剛剛發(fā)布的乘聯(lián)會數(shù)據(jù)，3月份，乘用車市場零售量環(huán)比增速達到了本世紀以來最弱水平。

中國并不是價格戰(zhàn)的唯一國家，其他國家也曾有過類似的情況。美國汽車市場也一直面臨著周期性的震蕩。以大約 10 年為周期，每一次周期開始時市場需求比較猛，產(chǎn)能開始往上調(diào)。然而到了最終一個階段，產(chǎn)銷和需求之間發(fā)生嚴重脫節(jié)情況，就會產(chǎn)生巨大的產(chǎn)銷危機，觸發(fā)價格戰(zhàn)。在2002及其后多年，美國汽車行業(yè)就有過嚴重的價格戰(zhàn)，整個行業(yè)在廣告宣傳方面年度花費近160億美元，而在促銷方面年度花費近600億美元，包括現(xiàn)金回送、利息補貼和殘值的提升等。美國如何破局？對中國又有何借鑒？

美國歷史：福特和通用的不同觀點，智能排產(chǎn)系統(tǒng)

在美國，汽車行業(yè)早年，福特提出“You can have any color car you want as long as it's black."規(guī)模化生產(chǎn)黑色汽車，以提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益，而通用則提出“Offer a car for every purse and purpose.”為每個消費者的需求和錢包造一款車，以滿足個性化需求。這兩個極端的觀點表明了汽車制造業(yè)中高效率、規(guī)模化和個性化之間的矛盾。

在解決這種矛盾的過程中，主機廠需要找到平衡點。這個平衡點需要在兩個方面得到體現(xiàn)：首先，汽車的定義必須有適當?shù)膫€性化，以便消費者能夠買到自己中意的車，而且性價比是相對最好的；其次，主機廠需要在滿足個性化的同時，保持規(guī)模化生產(chǎn)的經(jīng)濟效益和生產(chǎn)效率，以能夠快速交付并提高競爭力。

到了20世紀90年代，高效率的、規(guī)模化的個性化汽車成為一定共識，福特汽車又遇到新問題。當時福特汽車一家工廠要求每個班次（8小時）產(chǎn)出400+輛車，工廠的生產(chǎn)線必須以每分鐘一輛的速度出產(chǎn)車輛，但車本身越來越復雜，由于車的配置和顏色的多樣性，需要將每輛車的組裝零部件進行優(yōu)化排序，以達到最高的生產(chǎn)效率。然而，即使經(jīng)過了優(yōu)化排序，仍然有可能出現(xiàn)生產(chǎn)中的異常情況，例如過程中的部分返工，零部件未能及時到達生產(chǎn)線，導致車輛無法按時完成組裝，只能暫時停放在停車場等待零部件到位，再次進行組裝，這樣的停產(chǎn)時間會帶來相當大的生產(chǎn)損失。特別是對于福特的 F150 皮卡等賣得非常成功的車型，由于其配置的組合方式多達 100 多萬種，因此異常情況發(fā)生的概率也相應增大，生產(chǎn)損失也更為嚴重。為了應對這樣的生產(chǎn)異常情況，原有的運籌學算法無法滿足要求，福特引入了汽車整車制造排序進化計算算法，并將其應用于生產(chǎn)智能排產(chǎn)系統(tǒng)中。這種“進化計算算法“是一種人工智能的多點并行優(yōu)化算法。通過這種方式，福特能夠應對復雜多樣的配置選擇，并及時處理各種生產(chǎn)異常情況，這套算法在福特美國的汽車制造工廠已經(jīng)廣泛應用。

中國做法：上汽乘用車定位快速交付，實現(xiàn)個性化需求中的共性問題

對上汽乘用車而言，下單后的快速交付是車主的共性需求，是基礎，需要提前夯實。上汽乘用車的柔性制造車間，通過產(chǎn)銷供協(xié)同系統(tǒng)，把智己汽車的平均交付時間從43天降低到14天，讓客戶的等待時間大大減少。從43天到14天，上汽乘用車是如何做到的呢？實際上，上汽將整個供應鏈中物流環(huán)節(jié)的相關數(shù)據(jù)進行了積累，并在市場有需求時以最快速度推出產(chǎn)品。這其中有很多的因素要考慮，比如物流供應商的交付時間、合格率、庫存周轉(zhuǎn)以及交通運輸時間等等。在考慮這些因素的同時，上汽還能利用物流運營塔及時監(jiān)視生產(chǎn)計劃，發(fā)現(xiàn)細節(jié)方面的差異并讓相關人員及時解決，以達到更快更好的效果。通過這樣的方式，上汽乘用車的產(chǎn)銷供協(xié)同系統(tǒng)成功實現(xiàn)了短時間內(nèi)快速交付產(chǎn)品的目標。

時間就是價值，上汽乘用車也利用西門子低代碼Mendix，在缺芯缺件的背景下，僅用了兩周時間就快速搭建起缺件車管理系統(tǒng)，快速響應市場變化，同時也得到了主管制造的副總經(jīng)理吉總的充分肯定。

上汽乘用車同樣面對著需求多樣性的挑戰(zhàn)，并且比90年代福特的挑戰(zhàn)更加嚴重，這些挑戰(zhàn)包含：

多品牌、多車型、多配置：上汽乘用車有四大品牌榮威、名爵，智己、飛凡，需要在一條產(chǎn)線上進行混合制造，生產(chǎn)很復雜。

市場定位不同：不同品牌的市場定位不同，有些品牌是強勢首選，有些品牌是需方市場，供需不平衡，交付難度更大。

生產(chǎn)質(zhì)量控制：不同配置的汽車有不同的要求，如油漆種類、氣泡、太陽窗等，對生產(chǎn)質(zhì)量控制提出了更高要求。

生產(chǎn)線靈活性：柔性生產(chǎn)需要生產(chǎn)線具有靈活性，能夠迅速適應不同品牌、車型、配置的生產(chǎn)需求，這需要更高的技術和管理水平。

以前，上汽乘用車經(jīng)常開產(chǎn)銷協(xié)同會，但是由于協(xié)同經(jīng)常會出現(xiàn)問題，為什么呢？因為制造和營銷的性格不同，制造是穩(wěn)態(tài)的，營銷是敏態(tài)的，難以調(diào)和。但理性來看，營銷的敏態(tài)是合理的，因為市場的波動是合理的，要敏捷響應客戶需求；制造的穩(wěn)態(tài)也是合理的，它體現(xiàn)在質(zhì)量、單車制造成本等，這些東西不能不穩(wěn)。這就要求我們有一個柔性制造體系，保證制造的穩(wěn)態(tài)的情況下，把它的一些能夠敏態(tài)的東西，能夠最大限度的去滿足。現(xiàn)在上汽乘用車，通過數(shù)字化的建設，正在朝這個方向努力。

在這個數(shù)字化過程中，西門子低代碼Mendix 給予了很大幫助。

覆蓋四個基地的工廠人力精益管理的項目，其目的是降低單車人工成本，需要更精細化地管理人力，不單單是月末才了解每月工作天數(shù)，而是可以每天了解每個工人工作了多少小時。上汽乘用車可以將工作細化為每個工位的步驟來了解需要多少人，以及哪些人的工作可以提高效率。快速響應機制和低代碼工具可以幫助快速實現(xiàn)需求，讓業(yè)務快速嘗試和創(chuàng)新，并且能夠讓管理理念不斷推陳出新，提高響應速度和敏感度。

QMS質(zhì)量管理系統(tǒng)：上汽乘用車繼承了通用和大眾的質(zhì)量管理理念和經(jīng)驗，利用Mendix在短短3個月內(nèi)開發(fā)了具有自己業(yè)務Know-how和特色的端到端的QMS系統(tǒng)，并在1個基地試驗成功后快速推廣到其他3個基地。這樣復雜度QMS核心系統(tǒng)，以往經(jīng)驗，從開發(fā)到落地業(yè)務接受，時間得需要1-1.5年，這次第一個基地開發(fā)落地僅僅花了3個月，后續(xù)到其余3個基地的推廣也非常快。

話題二：智能制造的內(nèi)涵是什么？

智能制造是指通過智能化技術和信息化手段提高制造業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量的一種制造模式。它是一個擴展面更寬的概念，它涵蓋了整個生產(chǎn)制造鏈條的需求、研發(fā)設計、制造、物流、創(chuàng)出管理、銷售和服務。在智能制造中，制造始終是一個重要的角色，但只關注制造是不行的，它的各個環(huán)節(jié)是環(huán)環(huán)相扣的。

智能制造的內(nèi)涵包括三個方面：

第一個方面是“Build to Order”，即根據(jù)消費者的需求來定制產(chǎn)品，設計個性化訂單。這個訂單需要達到恰到好處的程度，以滿足消費者的個性化需求。

第二個方面是銷售預測，需要有一個較好的確定性，以便預測未來的需求和生產(chǎn)。

第三個方面是以基本不變的管理邏輯來應對各種變化，包括生產(chǎn)環(huán)境、市場需求、技術創(chuàng)新等，實現(xiàn)持續(xù)改進和優(yōu)化生產(chǎn)效率。

智能制造對軟件、編程語言有很高的要求。它需要軟件系統(tǒng)能夠保證靈活性、智能性、可靠性和安全性。軟件開發(fā)語言可以促進項目，也可以限制項目，所以開發(fā)選擇合適的開發(fā)語言或工具很重要。低代碼技術是智能制造的一種重要支撐技術，能夠快速搭建應用系統(tǒng)，提高開發(fā)效率，降低開發(fā)成本，實現(xiàn)敏捷開發(fā)和快速迭代。

話題三：上汽乘用車領飛SaaS平臺為汽車產(chǎn)業(yè)全鏈路賦能

上汽乘用車領飛I-Link Future SaaS平臺是經(jīng)信委要求的，面向汽車生態(tài)系統(tǒng)的賦能平臺：

平臺的第一層概念是通過建立穩(wěn)定的合作關系，為協(xié)同公司提供體系化輸出，從而實現(xiàn)成本和質(zhì)量的穩(wěn)態(tài)管理。在這個平臺上，上汽乘用車免費提供質(zhì)量管理和物流管理等管理工具，這些工具的使用可以幫助協(xié)同公司提升管理水平、降低成本。這種穩(wěn)態(tài)的管理能力可以確保計劃的按時生產(chǎn)和高質(zhì)量的產(chǎn)品。

平臺的第二層概念是協(xié)同平臺，通過信息互通和快速響應，協(xié)同公司可以更快速地解決問題和處理異常事件。該平臺還提供定制工具和其他工具，以便協(xié)同公司能夠更好地適應自己的需求。

過去幾年，領飛平臺已經(jīng)取得了很好的成績。未來，該平臺還可以：

為客戶提供更多個性化的定制服務。

將技術與流程相結合，實現(xiàn)在 PDCA的Do 和 Check 過程中將解決問題所需的知識點融合在一起的目標。這樣一來，任何技術問題都可以在早期得到解決，從而避免潛在的生產(chǎn)問題。

西門子低代碼Mendix也是領飛平臺的底層工具，上汽乘用車愿意和西門子一起向上汽上臺上下游以及所有汽車大生態(tài)合作方提供更多更好的賦能和服務。

話題四：ChatGPT 時代，低代碼如何協(xié)作共生

人工智能的定義在不斷地發(fā)生變化，每10年就會發(fā)生全新的定義， ChatGPT與傳統(tǒng)的人工智能技術不同之處在于它有智力。以前，我們更多關注如何解決一個問題；有了ChatGPT，更關注如何表達一個問題，讓ChatGPT 去解決問題。

盡管ChatGPT已經(jīng)掌握了大量的通用人類基礎知識，但人相對于ChatGPT的能力有很多優(yōu)勢，主要在三個方面：

從通用到專用的能力。因為專用的數(shù)據(jù)量很少，甚至沒有相關數(shù)據(jù)。

融合和創(chuàng)新的能力。ChatGPT能把全世界的通用知識都學會，但不能創(chuàng)造沒有過的東西。

方便、速度和安全的平衡。人們在享受ChatGPT的便利時，又擔心訪問的便捷性、數(shù)據(jù)的安全性。比如，萬一互聯(lián)網(wǎng)斷了怎么辦？萬一我的數(shù)據(jù)被泄露怎么辦？這需要一個很好的平衡。

ChatGPT可以利用大數(shù)據(jù)為人類提供通用的基礎知識，但最前沿的東西則是專用的，這就像人們在讀小學、中學、大學的過程一樣。創(chuàng)新的、前沿的東西，都是專用的，仍需要人工來完成。在軟件開發(fā)行業(yè)，很多真正的數(shù)字化創(chuàng)新都是專用的，這些工作都需要人工完成。而以Mendix 為代表的低代碼產(chǎn)品可以幫助這個創(chuàng)造過程，完成快速的開發(fā)、上線和驗證。

作為全球領先的低代碼平臺，西門子低代碼Mendix在Gartner和Forrest等權威評測中一直是全球領導者。近年來，西門子低代碼Mendix也逐漸調(diào)整定位，專注于更加專業(yè)化更加復雜的應用場景。雖然像 ChatGPT 這樣的技術在某些簡單通用的場景中可能勝任，但是在復雜的高邏輯、個性化訴求和專業(yè)系統(tǒng)之間的打通方面，仍然需要低代碼平臺的支持。同時，西門子低代碼Mendix在人工智能方面也做了很多融合，比如：

在西門子天津高速列車工廠的APS高級排程系統(tǒng)中，團隊使用Mendix連接AWS云端智能AI算法實現(xiàn)高級排程。

Mendix AI Assistant是一個應用于低代碼開發(fā)平臺的人工智能輔助工具。該工具可以通過自然語言處理技術和機器學習算法，實現(xiàn)智能提示、代碼自動完成、錯誤檢測等功能。

此外，Mendix在企業(yè)IT的安全性和規(guī)范性方面也提供了很大的價值。通過使用低代碼平臺，企業(yè)可以降低系統(tǒng)整個生命周期的總成本，同時實現(xiàn)快速、標準化和靈活性的平衡。

總的來說，ChatGPT和低代碼技術都有各自擅長的領域，企業(yè)要解決的問題既有通用的，也有專用的。因此，在實際應用中，企業(yè)需要結合自身的需求和場景，選擇合適的技術方案來實現(xiàn)業(yè)務和IT的融合。無論是低代碼平臺還是 ChatGPT 技術，都是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要組成部分，可以幫助企業(yè)更加高效地管理和運營業(yè)務。