【新能源汽车】86页PPT+多个视频，教你认知混合动力电动汽车，干货收藏
混合动力汽车视频展示
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混合动力汽车是如何运转的
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混合动力汽车组装过程，发动机有点特别
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来源： 机工教育
汽车行业为何成为了整个制造业的标杆？本文为你详解
本文授权转载自微公号：史蒂芬专栏
说哪个行业科技含量最高，自然是航天军工、电子信息（手机、计算机等）。
说哪个行业产业产业链最复杂、零件最多，还是航天军工。
说哪个行业对安全性要求最高、对质量缺陷容忍度最低，自然是医疗器械或者航天军工。
说哪个行业发展变化最快，自然是电子信息（手机、计算机等）。
说哪个行业生产批量最大，还是电子信息（手机、计算机等）。
以上没有一个是汽车行业，但是为什么偏偏是汽车行业成为制造业的标杆呢？
因为汽车 行业虽然在以上五大特性中都排不上第一，但是却综合了五种特性，好比上面列出来的行业虽然在单科上第一，但是存在严重偏科的现象，而汽车行业虽然单科不是第一，但是每科都不差，最后总分能够排上第一， 除此之外再没有一个行业能够通吃这五种特性。正是因为汽车行业具备这五种特性，不得不采取更高水平的方式来管理，最终导致其管理水平是制造业中最高的。
航天军工
虽然科技含量高，安全要求高，但其首要优先级还是科技领先，比如考虑如何才能登上月球，如何在战场上击溃敌人。
这导致了一个天然劣势就是技术压倒一切，对成本不会考虑太多；
另外一方面，不属于大众消费品，对价格不敏感（买手机顾客会在意1000元还是1100元，要买飞机的国家对10%的价格差异无所谓）；
第三，不是充分竞争的产业，自然而然对价格也不敏感。不考虑成本就不会考虑浪费或者过度设计，这就不符和商业社会的本质。
就以我国的神舟飞船为例，为了生产出一个非常精密的零件，公差+/-0.001mm，按照现有的加工水平很难做出来，但为了能够实现这个需求，可以先做100个零件出来，只要有几个是合格品就可以了，这就是为什么飞机和宇宙飞船这么贵的原因。
小道消息听说航天军工产品的价格一般是成本的十倍，这在其他行业完全不可想象。我以前一直很困惑为什么我国可以做出银河计算机，但是做不出手机和电脑的芯片？也有人担心如果中国和美国开战，我们是不是连电脑和手机都没得用了？ 其实不用担心，只要只要美国对中国封锁，中国分分钟能够做出来，只不过价格高一点罢了（性能差不多或者稍微差一点），而现在和平年代做出这种芯片，只会分分钟被英特尔和高通碾压。
所以在航天军工行业，不怕没钱，只怕你想不到，只要你能想得到的先进设计，砸钱也要搞出来，而在其他行业，很多工程师其实很有才，往往受限于成本，还要考虑可制造性（本质也是成本），不能天马行空。
比如航天军工的工程师完全可以设计一款车，带翅膀可以飞，只要有需要，国家一定支持，但是汽车行业却不行。另外一方面，航天军工产品数量不多，对批量生产要求很低。试想一款车可以做到爆款，生产几十万甚至几百万台出来，但是一款飞机一年最多生产不过几十几百台，宇宙飞船更少。
不批量生产就对生产方式要求很低，对精益生产基本无感觉，对品质管理要求很低，因为大不了100%全检嘛，同时也间接影响了成本。所以航天军工虽然是科学技术的典范，但是是国家产略烧钱的产业，不是正常的商业模式，不是生产方式和成本控制的榜样。
医疗器械行业
虽然对安全性要求高，对质量缺陷容忍度低，但是发展变化慢、产业链简单。发展变化慢的话，没有什么时间压力，可以慢慢研发，对项目管理、快速响应的要求比较低，很多医疗产品十年内才变化一款。
产业链简单的话，对供应链管理和信息沟通的要求也比较低，一个电话可以把所有供应商召集过来在一个房间里开会。医疗产业是品质管理的典范，但不是项目管理、供应链管理的典范。
电子信息（手机、计算机等）
虽然科技含量高、发展变化快、批量大，但是对安全性要求不高，对质量缺陷容忍度高，而且产业链相对简单。手机最差的情况就是爆炸，不一定会涉及到生命安全，其他大大小小的问题包括死机、开不了机、手机发烫更是家常便饭，最多引起退货，也不会引起生命安全。
而航空航天，任何一个微小的问题也会导致坠机，医疗行业任何一个微小的问题都可能导致性命安危，汽车行业最严重的问题是车毁人亡。由于涉及到人身安全，法律法规监管严格，所以任何企业都不敢冒这个风险，所以在质量管理上面投入较多，而电子信息（手机、计算机等）由于涉及到人身安全较少，所以对质量控制要求相对没那么高。
说到汽车行业了
科技含量：
虽然不如航天军工和电子信息产业，但是技术含量整体来说还是很高。汽车作为一个消费品，也需要科技创新作为卖点比如混合动力、半自动驾驶功能。2013年大众汽车在研发上的投入2013年研发开支135亿美元，占营收5.2%
产业链
一台车有上万个零部件，没有哪个整车厂（业内叫主机厂）会自己全部生产，大部分零部件都是外包出去，而且都是层层外包，涉及到的供应商有几百家（注意业内说法零件和部件是不同的，螺丝是零件，马达是部件，车门是系统，主机厂一般以系统为单位外包）。
比如大众汽车会把车门系统外包给一家零部件供应商比如德国博泽，博泽又可能把车窗系统外包出去，车窗制造商又要把车窗升降马达外包出去，马达供应商又要把马达外壳外包出去。
车身上还有几十个这样的系统，每个系统都是层层外包，其中任何一个环节的问题都可能导致主机厂无法量产或者做出的产品有问题。在供应链管理、生产管理、质量管理方面，汽车行业有一套非常成熟成体系来降低这些风险，保证稳定产出。汽车行业对订单延误也是采取非常严格的措施，延误的损失以分钟计算（其他行业以天计算）。
安全性
正如上文所说，由于涉及人身安全，所以法律法规对汽车行业的要求比较严格，很多时候产品的不是因为你想这么设计才是这样的，而是法律法规的要求这么设计，而且你要保证产品有这个功能（质量不能有缺陷）。
比如车窗升降系统，美国法律就一定要求有防夹功能（anti-pinch)，防止有乘客脑袋被夹坏^_^（曾经有乘客将头伸出车窗，但又误触了关窗开关，结果脖子被夹了，后来要求加防夹功能，也就是玻璃遇到障碍物被挡住，能够自动缩回来）。
由于一旦这个功能失效，导致法律风险太大，所以在产品设计的时候，不管愿不愿意，一定要加入这个功能，而还要考虑这个功能在各种环境中是否会失效，产品在制造的时候，100%测试这个功能是必须的，而且还要考虑如何预防这个功能失效。
由于通过检验来发现问题总是事后诸葛亮，而且还有可能会漏检从而流出去，会导致很多的法律风险，所以汽车行业更多是在考虑如何避免这个问题发生，而且不是依靠事后检验来发现问题并返工。
比如一批产品有99%的良率，在其他行业已经算是很好了，比如电子制造业，但是汽车行业很难接受，因为其中1%的不良，总有风险会漏检，有风险会流出去，根本之道就是没有不良品最好，哪怕没人检验也不会有风险。
汽车行业还不仅要求100%合格，而且要过程稳定，比如一个产品的公差是 +/- 0.5mm，100%在这个公差内但是大部分接近上限或者下限都不行，需要靠近中间值才行，而且波动范围还尽量收窄，所以汽车行业用一个参数cpk（过程能力指数） 来衡量尺寸的稳定性和偏离中心值的程度。其他行业还在看良率的时候，汽车行业已经用cpk 来研究生产过程的稳定性了，cpk大于某个值才能接受量产。
另外，由于汽车行业的特殊性，产品开发和质量管理完全是另外一个体系，导致的情况是，一家供应商（比如油漆制造商）如果同时做汽车产品和非汽车产品，需要专门成立一个汽车事业部，哪怕是一样的产品。为什么呢？
产品开发
汽车行业有一套严谨的流程，叫做APQP(产品先期质量策划）来保证开发过程的质量，简单来说产品设计包括设计评审、设计验证、设计确认，制造工艺开发也包括工艺评审、工艺验证、工艺确认。
而其他大部分行业，产品设计好之后通常是直接量产，没有那么多反复验证过程，经常导致量产之后发现还有很多问题，再回过头来改设计和工艺。
质量管理
汽车行业最具代表性的就是FMEA(潜在失效模式分析），也就是要提前预测设计或生产过程中会出现哪些问题，然后事先采取预防措施。这是汽车行业质量管理区别于其他消费品行业的一个重要特征（手机电脑行业就没有，但是安全性要求高的航天航空有）。
批量生产
大批量是一把双刃剑。
一方面能够分摊成本，而且能够进行标准化生产，所以汽车行业是最热衷于投入更加先进的昂贵的生产设备或者技术以提高效率。汽车行业的自动化生产率是最高的，哪怕在中国，汽车行业使用自动夹具或者机器比例也远远高于其他行业。比如挖掘机制造，一个型号一年才生产几百台，根本没用动力采用标准化的机器设备来生产，很多甚至都是人工来装配。汽车行业动辄几十万台，机器设备成本分摊在这几十万上面都不是一个很大数字了。
另一方面，能够放大问题，任何一个小问题只要乘以批量生产的数量，都是一个巨大的问题，由此产生巨大的召回成本和返修成本。这也导致汽车行业更加热衷通预防品质缺陷发生，而不是事后发现来补救，主要在以下方面。
设计上防错，比如有些零件会漏装，那干脆设计成不用个零件，那不存在漏装的问题了，或者设计成没有装这个零件整个产品无法装配。有些零件会装反，那设计成如果装反，就装不进去。
制造过程中防错，有以下方面，其他行业基本没有这种概念。
相信人总是会犯错误的，所以尽量采用机器设备来减少人为失误。试想一条纯手工线，每天做一万个产品，但是人总可能会疏忽，哪怕是百分之一的疏忽也会产生100个不良品。而机器设备，只要设定好了，就会按照既有程序做下去，出错几率小。其他行业，我听得最多的是”加强人员培训“来避免错误。
通过机器设备的“智能”来保证防错。有三个层面，第一，不可能产生不良（机器设备始终稳定，如果产生故障自己会停机），第二，产生了不良品，机器能够发现并且锁住，不传递到下一个工位，第三，不良品流出本工位，但下一个工位不接受不良品（下一工位能够检查比如漏装零件的问题）。举个例子，比如汽车的焊接，要求机器自带检查电流功能，如果发现电流超出设定值（可能是外部供电不稳定或者机器本身不稳定），那就停机并锁住零件不让流出，这样想要做出不良品都难。机器防错的概念在汽车行业已经深入人心，但是在其他行业，还只是新鲜概念。
流程上的防错。安排好了工作，人还是会疏忽做错或者忘记，汽车行业最热衷的就是做各种检查表(checklist)，事情做完之后，再用检查表一项一项检查是否有做，或者做到位。其他行业这种检查表很少使用。
在汽车行业做过的人，明显都会有这些严谨的思维习惯和职业习惯，所以其他行业都比较青睐汽车行业的人。
再另外一个方面，因为批量大，价格昂贵，有资金周转的压力，所以会有改进生产方式的动力，尽量降低库存、尽量减少浪费。人类历史上所有的生产方式革命，都从汽车制造业开始，比如上上个世纪的福特流水线，上个世纪的丰田精益生产方式。丰田精益生产方式的两大核心，除了上文说的“自働化”之外，还有“及时生产”。
福特开创了流水线生产方式，在这之前，是一个人或把一个产品从头到尾做出来（现在中国还有大量的企业用的这种生产方式），100个工人做100件同样复杂的事情。福特流水线的生产特点是把一个产品分解成多个不同的工序，由不同的人分工按先后顺序和统一的节拍时间流水化作业，由于把复杂的工作进行的分工，所以效率大大提高。
丰田开创的精益生产方式的核心“及时生产”，也就是不早也不晚。通常认为生产可以早点进行，这样就不会延误订单。但是丰田生产方式认为，早了就会有库存，库存是万恶之源（掩盖问题，占用资金）。汽车行业一般一次性采购小批量的货，零部件供应商一般都是两三天送一次货，恨不得让他们一天一送，物料直接上生产线而不是送去仓库堆积。而其他行业，一次性采购一个月或者几个月的物料放在仓库堆着非常正常。
丰田生产方式要求“单件流”，流水线的产品一个一个流下去，而福特流水线作业是可以一次性做20个产品，这20个产品作为一个整体流下去，但是这样不容易实监控到到底哪个工序是时间瓶颈，而且一旦发生质量问题，都是批量性问题，而单件流，一旦发生问题，数量都控制在某个产品上，或者一条流水线上有限的几个产品。
其他行业，可以说没什么追求，对这些核心概念要么就没听说过，要么就是只学了５Ｓ管理，目视化管理、鱼骨图、减少浪费持续改善空喊口号等这些很表面很肤浅的东西，甚至对５Ｓ的理解还停留在“打扫卫生“上。对于有追求的非汽车行业的企业，他们都是在向汽车行业取经。
行业发展变化
汽车是大众消费品，而且是大部分人一生中最贵的消费品（第二可能就是苹果手机了）。这种以市场为导向的消费品不得不经常变化以迎合市场口味。发展变化最快的应该是手机，汽车行业虽然做不到一个季度一变，至少一年或者两年一变还是做得到的。
汽车行业和手机行业一样，都要求能够快速响应，产品开发时间也是一缩再缩，而且万万不能出现任何延后的情况，否则就失去了市场先机。试想本来预计在一月一日发布一款新产品，市场宣传都做好了，但等到那天却发现东西没做出来，不得不把发布会延后，这对品牌形象的影响是多么大。
所以汽车行业对“项目管理”的要求很高，一般都有专职项目经理来协调可能出现的任何突发事件（比如某个零件延误、重大品质问题），调用优势资源来应对，以赶上项目时间。这个行业的其他人对项目流程的意识也明显高于其他行业，知道什么时候该做什么事情，需要怎么做，出了紧急情况应该走什么流程。汽车行业的人最热衷于考PMP（项目管理专业人士资格认证)。
最后，汽车行业综合了世界主要工业国家德国、日本、美国的管理优点。
德国人擅长于在流程和规则上避免犯错误，德国企业特点就是流程一大堆。优点是能够保证产品质量稳定，技术扎实。缺点是流程繁杂，不能够快速响应变化。所以为什么德国人能够做出优秀的工业设备，在做手机、电脑方面就弱爆了，倒不是技术上原因，而是受到流程的束缚赶不上市场上的变化。
日本人擅长减少浪费，会经常去思考哪些东西是没必要的，但是又对细节执着，所以弄出了精益生产这个东西。这就为什么日本的东西性价比很高，技术领先，质量也扎实。
美国人擅长于创新，不被流程和规则束缚，不遵守流程和规则的事情时有发生（和中国人差不多），所以能够快速响应市场变化。这就是为什么美国的东西技术上领先，但是质量一般般。为了快速把创新的想法实践，美国人弄出了项目管理这个东西，本质上是一种灵活的处事方法（假设每个人都按部就班按规则按流程办事，有问题及时反馈给上下游，就不需要项目经理了）。
由于汽车产业链是全球分工合作，不同国家之间互相采购零部件，而这三大工业国家有着不同管理规范，沟通起来会非常困难。为了协调这些不同的管理和标准，1996年世界主要汽车制造商成立了国际汽车工作组 International Automotive Task Force (IATF），1999年颁布了国际标准lSO/TS 16949，制定了一个全球通用规范，这个规范基本综合了这三大工业国家的管理上的优点。没有其他哪个行业能够把这三个工业国家的优点吸收进来。
中国本土汽车行业虽然只学到了一点皮毛，虽然精髓还没完全学进去，但是好歹也学了点东西，比起其他非汽车行业来说，已经是很厉害了。
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来源：史蒂芬专栏
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”；新模式：“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。
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