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需求背景

随着汽车市场日益成熟，消费者已不仅仅考虑价格和质量要素，个人喜好已成为影响产品选择的重要因素。传统的生产模式造就产品的同质化，消费者个性需求的商业价值不能得到充分释放，车企为提升自身竞争力开始批量定制化产品。随着互联网的普及和工业信息化的推进，一种名为C2M（Customer to Manufacturer，用户连接制造商）的新兴商业模式开始出现。C2M模式是指用户直连制造商，即消费者直达工厂，强调的是制造业与消费者的衔接。消费者直接通过平台下单，工厂接收消费者的个性化需求订单生产。消费者不同的订单促使汽车制造逐步向多品种、小批量的个性化定制生产模式转变，其对汽车生产制造及控制过程提出了严峻挑战。

一是传统生产模式制造端系统只需要考虑车型和配置的组合，通过产线设备根据不同的车型配置识别并自动执行控制程序，一般车型配置组合只有几十种。然而，个性化定制后车型加选装件组合配置达到上万种，推动汽车生产工艺流程原来“串联”工艺，向”并联“及“岛屿式”发展，而生产控制及调度系统需按照个性化订单对产线工艺快速重组，以保障订单的有序生产。

二是产线实现柔性重组及调度后，同时因零部件匹配复杂度增加，会导致人工上件匹配防错难度增加，零件易出现错漏装。传统制造控制系统只满足当前车型项目或产品的生产控制需求，导致新车型产品导入时，控制系统需重新开发或改造，造成投资和成本的浪费；传统控制系统业务之间相互耦合，一个功能的升级优化往往会牵一发而动全身，经常导致生产停产，升级风险较大；传统控制系统程序开发未标准化，程序代码繁杂，新车型导入、系统升级优化等工作对原系统开发供应商依赖性过高；另，不同车间控制系统架构、标准不统一，对于系统维护、管理方面难度增加。

因此，为满足大批量个性化定制，实现控制系统解耦合、标准化，降低系统建设及维护成本，长安汽车亟需搭建全新的产线智能重组和调度控制系统，并满足上件指示正确率达100%、产线自动指挥正确率达100%，从而替换传统生产控制系统，实现控制及调度模式的升级。

需解决的主要技术难题

在C2M（Customer to Manufacturer）模式下的产线智能重组和调度控制系统需要解决以下主要技术难题：

1. 数据集成和处理：C2M模式下的产线智能重组和调度控制系统需要能够集成和处理来自各个环节的大量数据，包括订单信息、生产计划、物料需求等。这需要解决数据格式不一致、数据源分散、数据质量差等问题。

2. 实时性和响应性：C2M模式下的产线智能重组和调度控制系统需要能够实时获取和处理订单和需求变化，并及时做出相应的调整。这需要解决数据传输延迟、系统响应速度等问题。

3. 智能决策和优化：C2M模式下的产线智能重组和调度控制系统需要能够根据实时的订单和需求信息，智能地进行产线重组和调度决策，以最大程度地满足客户需求并优化生产效率。这需要解决智能算法设计和优化问题。

4. 系统集成和协同：C2M模式下的产线智能重组和调度控制系统需要能够与其他相关系统进行集成和协同工作，包括ERP（Enterprise Resource Planning）系统、MES（Manufacturing Execution System）系统等。这需要解决系统接口兼容性、数据共享和协同等问题。

5. 安全性和可靠性：C2M模式下的产线智能重组和调度控制系统需要具备高度的安全性和可靠性，以保护生产数据和保障生产过程的稳定性。这需要解决数据安全、系统稳定性等问题。

6. 人机交互和可视化：C2M模式下的产线智能重组和调度控制系统需要能够提供直观的人机交互界面和可视化展示，以便操作人员能够方便地监控和管理产线的运行状态。这需要解决界面设计、数据可视化等问题。

期望实现的主要技术目标

本项目旨在在大规模定制化生产的背景下，对工厂传统制造控制系统进行颠覆性升级，并通过5G、工业控制、工业互联网等技术与制造业务的融合创新应用，实现生产控制系统的数据统一、业务解耦、标准化、微服务化，创建敏捷的工业生产控制系统，构建制造业务平台与现场终端“云-边协同”的制造模式，降低投入及运营成本，提高生产控制系统运行效率。

同时，标准化的工业控制系统可适应同行业内不同汽车厂家的业务需求，从而可快速实现其商业推广。

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