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近日，Mendix邀請(qǐng)到兩位行業(yè)專家坐客在線研討會(huì)，通過汽車行業(yè)的全球經(jīng)驗(yàn)，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(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、破局價(jià)格戰(zhàn)困境、實(shí)現(xiàn)智能制造等話題。本文總結(jié)整理了在線研討會(huì)的重點(diǎn)內(nèi)容，分享給大家。（文末附研討會(huì)視頻回放）

專家簡介

• 楊敏

目前擔(dān)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(huì)秘書長，在上汽乘用車和上汽通用有多年工作經(jīng)驗(yàn)。

• 程杰

目前擔(dān)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(huì)委員，福特最高獎(jiǎng)勵(lì)“亨利 · 福特獎(jiǎng)”獲得者、美國Stevie產(chǎn)品創(chuàng)新大獎(jiǎng)獲得者、美國2005年的運(yùn)籌和決策科學(xué)Edelman年度大獎(jiǎng)、“影響中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)程100人”之一，美國密歇根大學(xué)人工智能博士，曾在美國福特，JD Power，Acxiom等公司擔(dān)任副總裁、首席數(shù)據(jù)官等職務(wù)。

• Heidi Rong

目前擔(dān)任西門子低代碼大客戶團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，擁有15+年咨詢和數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，曾擔(dān)任埃森哲資深顧問、JD Power汽車金融咨詢負(fù)責(zé)人、Genpact數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)亞太負(fù)責(zé)人等職位，汽車行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富。

話題一：如何破局汽車價(jià)格戰(zhàn)

中國汽車市場的價(jià)格戰(zhàn)是目前最熱門的話題之一。從今年年初開始，整個(gè)汽車市場的降價(jià)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(huì)數(shù)據(jù)，3月份，乘用車市場零售量環(huán)比增速達(dá)到了本世紀(jì)以來最弱水平。

中國并不是價(jià)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(shí)市場需求比較猛，產(chǎn)能開始往上調(diào)。然而到了最終一個(gè)階段，產(chǎn)銷和需求之間發(fā)生嚴(yán)重脫節(jié)情況，就會(huì)產(chǎn)生巨大的產(chǎn)銷危機(jī)，觸發(fā)價(jià)格戰(zhàn)。在2002及其后多年，美國汽車行業(yè)就有過嚴(yán)重的價(jià)格戰(zhàn)，整個(gè)行業(yè)在廣告宣傳方面年度花費(fèi)近160億美元，而在促銷方面年度花費(fèi)近600億美元，包括現(xiàn)金回送、利息補(bǔ)貼和殘值的提升等。美國如何破局？對(duì)中國又有何借鑒？

美國歷史：福特和通用的不同觀點(diǎn)，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(jì)效益，而通用則提出“Offer a car for every purse and purpose.”為每個(gè)消費(fèi)者的需求和錢包造一款車，以滿足個(gè)性化需求。這兩個(gè)極端的觀點(diǎn)表明了汽車制造業(yè)中高效率、規(guī)模化和個(gè)性化之間的矛盾。

在解決這種矛盾的過程中，主機(jī)廠需要找到平衡點(diǎn)。這個(gè)平衡點(diǎn)需要在兩個(gè)方面得到體現(xiàn)：首先，汽車的定義必須有適當(dāng)?shù)膫€(gè)性化，以便消費(fèi)者能夠買到自己中意的車，而且性價(jià)比是相對(duì)最好的；其次，主機(jī)廠需要在滿足個(gè)性化的同時(shí)，保持規(guī)模化生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)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(jì)90年代，高效率的、規(guī)模化的個(gè)性化汽車成為一定共識(shí)，福特汽車又遇到新問題。當(dāng)時(shí)福特汽車一家工廠要求每個(gè)班次（8小時(shí)）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(fù)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(jìn)行優(yōu)化排序，以達(dá)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(shí)到達(dá)生產(chǎn)線，導(dǎo)致車輛無法按時(shí)完成組裝，只能暫時(shí)停放在停車場等待零部件到位，再次進(jìn)行組裝，這樣的停產(chǎn)時(shí)間會(huì)帶來相當(dāng)大的生產(chǎn)損失。特別是對(duì)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(dá) 100 多萬種，因此異常情況發(fā)生的概率也相應(yīng)增大，生產(chǎn)損失也更為嚴(yán)重。為了應(yīng)對(duì)這樣的生產(chǎn)異常情況，原有的運(yùn)籌學(xué)算法無法滿足要求，福特引入了汽車整車制造排序進(jìn)化計(jì)算算法，并將其應(yīng)用于生產(chǎn)智能排產(chǎn)系統(tǒng)中。這種“進(jìn)化計(jì)算算法“是一種人工智能的多點(diǎn)并行優(yōu)化算法。通過這種方式，福特能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜多樣的配置選擇，并及時(shí)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(yīng)用。

中國做法：上汽乘用車定位快速交付，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化需求中的共性問題

對(duì)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(chǔ)，需要提前夯實(shí)。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(shí)間從43天降低到14天，讓客戶的等待時(shí)間大大減少。從43天到14天，上汽乘用車是如何做到的呢？實(shí)際上，上汽將整個(gè)供應(yīng)鏈中物流環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了積累，并在市場有需求時(shí)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(yīng)商的交付時(shí)間、合格率、庫存周轉(zhuǎn)以及交通運(yùn)輸時(shí)間等等。在考慮這些因素的同時(shí)，上汽還能利用物流運(yùn)營塔及時(shí)監(jiān)視生產(chǎn)計(jì)劃，發(fā)現(xiàn)細(xì)節(jié)方面的差異并讓相關(guān)人員及時(shí)解決，以達(dá)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(shí)現(xiàn)了短時(shí)間內(nèi)快速交付產(chǎn)品的目標(biāo)。

時(shí)間就是價(jià)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(shí)間就快速搭建起缺件車管理系統(tǒng)，快速響應(yīng)市場變化，同時(shí)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(duì)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(yán)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(jìn)行混合制造，生產(chǎn)很復(fù)雜。

市場定位不同：不同品牌的市場定位不同，有些品牌是強(qiáng)勢(shì)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(duì)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(yīng)不同品牌、車型、配置的生產(chǎn)需求，這需要更高的技術(shù)和管理水平。

以前，上汽乘用車經(jīng)常開產(chǎn)銷協(xié)同會(huì)，但是由于協(xié)同經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)問題，為什么呢？因?yàn)橹圃旌蜖I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?yàn)槭袌龅牟▌?dòng)是合理的，要敏捷響應(yīng)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(gè)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(shè)，正在朝這個(gè)方向努力。

在這個(gè)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(gè)基地的工廠人力精益管理的項(xiàng)目，其目的是降低單車人工成本，需要更精細(xì)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(gè)工人工作了多少小時(shí)。上汽乘用車可以將工作細(xì)化為每個(gè)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(yīng)機(jī)制和低代碼工具可以幫助快速實(shí)現(xiàn)需求，讓業(yè)務(wù)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(yīng)速度和敏感度。

QMS質(zhì)量管理系統(tǒng)：上汽乘用車?yán)^承了通用和大眾的質(zhì)量管理理念和經(jīng)驗(yàn)，利用Mendix在短短3個(gè)月內(nèi)開發(fā)了具有自己業(yè)務(wù)Know-how和特色的端到端的QMS系統(tǒng)，并在1個(gè)基地試驗(yàn)成功后快速推廣到其他3個(gè)基地。這樣復(fù)雜度QMS核心系統(tǒng)，以往經(jīng)驗(yàn)，從開發(fā)到落地業(yè)務(wù)接受，時(shí)間得需要1-1.5年，這次第一個(gè)基地開發(fā)落地僅僅花了3個(gè)月，后續(xù)到其余3個(gè)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(shù)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(gè)擴(kuò)展面更寬的概念，它涵蓋了整個(gè)生產(chǎn)制造鏈條的需求、研發(fā)設(shè)計(jì)、制造、物流、創(chuàng)出管理、銷售和服務(wù)。在智能制造中，制造始終是一個(gè)重要的角色，但只關(guān)注制造是不行的，它的各個(gè)環(huán)節(jié)是環(huán)環(huán)相扣的。

智能制造的內(nèi)涵包括三個(gè)方面：

第一個(gè)方面是“Build to Order”，即根據(jù)消費(fèi)者的需求來定制產(chǎn)品，設(shè)計(jì)個(gè)性化訂單。這個(gè)訂單需要達(dá)到恰到好處的程度，以滿足消費(fèi)者的個(gè)性化需求。

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

第三個(gè)方面是以基本不變的管理邏輯來應(yīng)對(duì)各種變化，包括生產(chǎn)環(huán)境、市場需求、技術(shù)創(chuàng)新等，實(shí)現(xiàn)持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化生產(chǎn)效率。

智能制造對(duì)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(jìn)項(xiàng)目，也可以限制項(xiàng)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(shù)是智能制造的一種重要支撐技術(shù)，能夠快速搭建應(yīng)用系統(tǒng)，提高開發(fā)效率，降低開發(fā)成本，實(shí)現(xiàn)敏捷開發(fā)和快速迭代。

話題三：上汽乘用車領(lǐng)飛SaaS平臺(tái)為汽車產(chǎn)業(yè)全鏈路賦能

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

平臺(tái)的第一層概念是通過建立穩(wěn)定的合作關(guān)系，為協(xié)同公司提供體系化輸出，從而實(shí)現(xiàn)成本和質(zhì)量的穩(wěn)態(tài)管理。在這個(gè)平臺(tái)上，上汽乘用車免費(fèi)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(jì)劃的按時(shí)生產(chǎn)和高質(zhì)量的產(chǎn)品。

平臺(tái)的第二層概念是協(xié)同平臺(tái)，通過信息互通和快速響應(yīng)，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(tái)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(yīng)自己的需求。

過去幾年，領(lǐng)飛平臺(tái)已經(jīng)取得了很好的成績。未來，該平臺(tái)還可以：

為客戶提供更多個(gè)性化的定制服務(wù)。

將技術(shù)與流程相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)在 PDCA的Do 和 Check 過程中將解決問題所需的知識(shí)點(diǎn)融合在一起的目標(biāo)。這樣一來，任何技術(shù)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(lǐng)飛平臺(tái)的底層工具，上汽乘用車愿意和西門子一起向上汽上臺(tái)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(wù)。

話題四：ChatGPT 時(shí)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(huì)發(fā)生全新的定義， ChatGPT與傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)不同之處在于它有智力。以前，我們更多關(guān)注如何解決一個(gè)問題；有了ChatGPT，更關(guān)注如何表達(dá)一個(gè)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(chǔ)知識(shí)，但人相對(duì)于ChatGPT的能力有很多優(yōu)勢(shì)，主要在三個(gè)方面：

從通用到專用的能力。因?yàn)閷Ｓ玫臄?shù)據(jù)量很少，甚至沒有相關(guān)數(shù)據(jù)。

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

方便、速度和安全的平衡。人們?cè)谙硎蹸hatGPT的便利時(shí)，又擔(dān)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(gè)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(chǔ)知識(shí)，但最前沿的東西則是專用的，這就像人們?cè)谧x小學(xué)、中學(xué)、大學(xué)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(gè)創(chuàng)造過程，完成快速的開發(fā)、上線和驗(yàn)證。

作為全球領(lǐng)先的低代碼平臺(tái)，西門子低代碼Mendix在Gartner和Forrest等權(quán)威評(píng)測中一直是全球領(lǐng)導(dǎo)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(fù)雜的應(yīng)用場景。雖然像 ChatGPT 這樣的技術(shù)在某些簡單通用的場景中可能勝任，但是在復(fù)雜的高邏輯、個(gè)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(tái)的支持。同時(shí)，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(jí)排程系統(tǒng)中，團(tuán)隊(duì)使用Mendix連接AWS云端智能AI算法實(shí)現(xiàn)高級(jí)排程。

Mendix AI Assistant是一個(gè)應(yīng)用于低代碼開發(fā)平臺(tái)的人工智能輔助工具。該工具可以通過自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)智能提示、代碼自動(dòng)完成、錯(cuò)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(jià)值。通過使用低代碼平臺(tái)，企業(yè)可以降低系統(tǒng)整個(gè)生命周期的總成本，同時(shí)實(shí)現(xiàn)快速、標(biāo)準(zhǔn)化和靈活性的平衡。

總的來說，ChatGPT和低代碼技術(shù)都有各自擅長的領(lǐng)域，企業(yè)要解決的問題既有通用的，也有專用的。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，企業(yè)需要結(jié)合自身的需求和場景，選擇合適的技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)和IT的融合。無論是低代碼平臺(tái)還是 ChatGPT 技術(shù)，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(yùn)營業(yè)務(wù)。