汽車智能行業工廠：智能工廠降本增效自動化設備迎來穩健發展-220215（38頁）.pdf

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1、BoseraAssetManagementCo.,Ltd.智能工廠降本增效，自動化設備迎來穩健發展汽車智能工廠報告僅供機構投資者使用僅供機構投資者使用證券研究報告證券研究報告主要觀點智能工廠能夠優化生產過程。智能工廠可分為三項流程（計劃、執行、控制），五個層面（協同、企業、工廠、車間、設備）。產業鏈由上游的硬件及軟件廠商、中游的智能設備制造及方案設計供應商、下游的制造企業三部分共同組成。發展驅動包括：信息技術發展打下基礎，人口紅利消退、全球化趨勢促使制造業轉型發展，同時國家也自上而下制定智能工廠的發展規劃。目前智能工廠國內起步晚但增速快，主要的下游應用為電子和汽車，電子行業的滲透率最高達到26

2、%，汽車行業的需求最大占比38%。特斯拉“超級工廠”案例：極致精益與高效。汽車智能工廠從車間的生產和質控環節開始，有望延伸至全生命周期。特斯拉“超級工廠” 將智能工廠理念與從第一性出發的生產底層邏輯相結合，基本實現整車制造流程的全智能化。研發創新：建立數字模型用虛擬生產方式提前改進策略，采集與分析數據從而提升企業的生產效率和決策效率；廠房創新：聯合廠房覆蓋整車四大工藝，縮短工序間的物流路徑，采用多層廠房設計，提高場地使用和運行效率；制造創新：在沖焊涂總四個環節大量使用工業機器人、視覺系統實現生產和檢測的自動化；零件創新：一體式壓鑄減重（30%）降本（40%），帶領汽車輕量化趨勢、降低物流及采購

3、成本；物流創新：工廠采用環抱式布局，邊道口直接卸貨、追求“零庫存”的極致，減少倉儲成本。受益板塊及標的：1）數控機床：新能源車爆發增長顯著拉動龍門機床的需求，高端機床國產替代空間大，對應標的：海天精工（龍門機床）。2）壓鑄機：“一體化壓鑄”需求奠定壓鑄機的大型化、一體化趨勢，對應標的：力勁科技（特斯拉供應商）、伊之密（超重壓鑄機突破）。3）工業機器人：汽車制造廣泛應用，國產替代空間大，對應標的：埃斯頓（工業機器人國內龍頭）。4）智能解決方案：自動化、柔性化、智能化和信息化，新能源車帶來產線變革機遇，對應標的：豪森股份（新能源車新業務拓展）、巨一科技（智能產線、電機）。風險提示：制造業投資下降；

4、新能源汽車滲透率不及預期；上游晶圓持續短缺，影響汽車生產；半導體技術突破、國產替代不及預期；技術突破、國產替代不及預期；行業內競爭加劇等。2fXcZyXiXjZbYNAqRpOpPbRaO9PoMoOoMpNiNoOoMeRrQoQaQnNxOMYmNwOxNmQmQ研究框架3資料來源：華西證券研究所整理圖：汽車智能工廠研究框架上游：硬件及軟件廠商中游：智能設備制造及方案設計供應商下游：整車廠特斯拉“超級工廠”案例：“極佳”定律下的五大創新研發創新共同支持 數字孿生建模虛擬生產 一體化平臺連接研發、生產、物流數據提高決策效率廠房創新制造創新零件創新物流創新 聯合多層廠房優化生產動線，提升產能占

5、地比到0.58； MES實現信息跨車間傳遞 自動化生產達到75%，沖焊涂總四環節均使用機器人等實現自動生產和檢測 一體化壓鑄后底板和下車底，減少零部件，減重30%及降本40%，縮短生產時間 混線生產，生產數據自動調配零件 環抱式布局，道口卸貨“零庫存”工業軟件工業機器人數控機床壓鑄機智能產線 中控技術 容知日新 埃斯頓 機器人 愛仕達 海天精工 科德數控 國盛智科 創世紀 浙海德曼 秦川機床 力勁科技 伊之密 豪森股份 巨一科技 天永智能目錄1 1智能工廠行業概況智能工廠行業概況2 2汽車行業：特斯拉“超級工廠”汽車行業：特斯拉“超級工廠” 智能工廠概念、架構、產業鏈 發展驅動：技術、成本、政

6、策 發展現狀：起步晚、增速快、下游應用44 4風險提示風險提示3 3相關板塊及受益標的相關板塊及受益標的1.1 智能工廠：響應度高、適應性強的互聯制造 傳統的線性序列式供應鏈運營模式中，研發、采購、生產等流程依序展開，因此流程間互動有限，整體效率較低 數字化供應網絡將這樣的線性結構轉變為一個以數字化為核心的、互聯互通的開放式供應鏈體系，實現多向通訊，更加高頻高效傳統供應鏈智能工廠是數字化供應網絡的組成部分，是一個柔性系統，能夠自行優化整個網絡的表現，自行適應并實時或近實時學習新的環境條件，并自動運行整個生產流程。圖：傳統供應鏈vs新型數字化供應網絡 5什么是“數字化供應網絡”？什么是“智能工廠

7、”？消費洞察研發采購生產交付售后支持數字化供應網絡智能工廠范圍企業整體生態系統內容通過人工智能，將實體機器和業務流程相結合本質算法代替車間經理，自動優化決策例子根據訂單進度和原料存量，現在需要打開閥門繼續生產 智能工廠能夠實時學習新的環境條件，并和數字化供應網絡互聯 根據企業需求的更新及生產能力的發展，自行適應、優化、運行整個流程 包括但不限于：進入新市場，開發新產品/服務，引入新技術 使得企業應對變化的適應性大大提高同步策劃數字化研發智能供應智能工廠動態執行互聯客戶數字化自動化處理提升效率降低成本互聯優化透明敏捷五大特征對內：從生產到開發的跨部門合作對外：供應商與客戶實時共享數據訂單狀況、生

8、產數據實時全透明開放助力一致決策前瞻安全監控識別、解析異常自動化進貨補貨排產、切換能力強動態配置工廠設備布局物聯網1.2 基本架構：計劃、執行、控制智能工廠包含三項流程，可再細分為五個層面，層與層之間相互聯系，形成閉環。 6計劃執行控制向下傳達向上反饋生產計劃現場數據協同企業工廠車間設備辦公網生產網無線網本地 計劃 協同層：在商業生態環境中，企業與其他參與者進行互動，將各自的實時數據上傳至共享平臺，形成數據庫 企業層：企業內部的生產管理軟件從共享平臺獲取數據并進行分析，展開預測性分析，制定工作計劃并排產，向下傳達至執行部門 執行 工廠層：接收派發的生產任務，同時從企業內部平臺獲取數據（如庫存量

9、）進行分析，根據實時生產能力調整流程、分配任務 車間層：根據流程執行生產任務 控制 設備層：對生產設備進行實時監控與中期檢測，保證產品質量，協助必要維修工作研發設計供應商工廠轉包商客戶客戶關系管理（CRM）產品生命周期管理（PLM）企業資源計劃（ERP）供應鏈管理（SCM）可編程序控制器（PLC）分布式控制系統（DCS）人機界面（HMI）機器物料清單（BOM）制造執行系統（MES） 設備 能源 質量 生產倉儲管理系統（WMS）數控機床工業機器人傳感器增強現實激光檢測圖：智能工廠基本架構1.3 智能工廠產業鏈智能工廠產業鏈由上游的硬件及軟件廠商、中游的智能設備制造及方案設計供應商、下游的制造企業

10、三部分共同組成，下游需求帶動智能工廠擴大布局。7設備與設計核心零部件制造商上游中游下游硬件軟件 傳感器 激光器 減速器 控制器 伺服電機 產品管理 企業管理 電子設計 數控設備 工業互聯網平臺 生產控制執行系統設備設計 磨拋加工 焊接 激光 真空 噴涂 搬運 定制化 柔性化每一家智能工廠都不盡相同，其打造并無唯一途徑。因此，解決方案的設計高度定制化，除了專注于工業領域的龍頭們拓展業務外，也有傳統咨詢公司參與進來。舉例：汽車舉例：3C在汽車和3C市場： 消費者反饋信息較為及時 企業需要迅速分析消費者的需求，對產品進行改造升級 對生產過程中的敏捷性要求較高 對生產模式轉型的需求大1.4 發展驅動：

11、信息技術發展、人口紅利消退與全球化趨勢信息技術發展打下基礎，人口紅利消退、全球化趨勢促使制造業轉型發展。 整理8 人才挑戰 人口結構老齡化加速 年輕勞動力日益匱乏 傳統制造業在招募人才上遭遇前所未有的挑戰 勞動力短缺，企業難以維持正常運轉 用工成本高 使用工業機器人與聘用員工之間的成本逐漸縮小 自動化設備對環境的適應性更強 機器人的替代效應明顯82,783201420152016201720182019202051,36972,08859,47064,45278,14755,324圖：中國制造業就業人員年平均工資（元）人口紅利消退信息技術全球化趨勢 過去數字能力有限 傳輸、儲存、計算成本高昂

12、數字化轉型可望不可及 現在成本降低 網絡技術可負擔 人工智能、機器學習等領域取得重大成果 云制造、人機交互、數字孿生突飛猛進 實時數字化 進而展開監控、決策信息技術數字孿生云制造人機交互3D打印工業軟件圖：信息技術取得成果 生產流程離散化 不同地區、多個設備/供應商同時聯動 個性化需求增大 本地生產能力無法滿足 資源稀缺 尋求他地供應商 總結：供應鏈愈發復雜1.4 發展驅動：“十四五”規劃頂層設計利好政策支持，進一步推動行業發展。 9表：“十四五”規劃綱要領域內容上游技術 加快推動數字產業化 培育壯大人工智能、大數據、區塊鏈、云計算、網絡安全等新興數字產業中游設計 推進產業數字化轉型 在重點行

13、業和區域建設若干國際水準的工業互聯網平臺和數字化轉型促進中心 深化研發設計、生產制造、經營管理、市場服務等環節的數字化應用 培育發展個性定制、柔性制造等新模式 加快產業園區數字化改造下游制造 深入實施制造強國戰略 堅持自主可控、安全高效，推進產業基礎高級化、產業鏈現代化，保持制造業比重基本穩定，增強制造業競爭優勢，推動制造業高質量發展。 提升產業鏈、供應鏈現代化水平 形成具有更強創新力、更高附加值、更安全可靠的產業鏈供應鏈。推進制造業補鏈強鏈，強化資源、技術、裝備支撐，加強國際產業安全合作，推動產業鏈供應鏈多元化。圖：“十四五”智能制造發展規劃 主要針對工業機器人等智能設備 為一體化智能工廠的

14、建設打下基礎2025 轉型升級成效顯著 70%的規模以上制造業企業基本實現數字化網絡化 建成500個以上引領行業發展的智能制造示范工廠 供給能力明顯增強 智能制造裝備和工業軟件市場滿足率分別超過70%和50% 培育150家以上專業水平高、服務能力強的智能制造系統解決方案供應商 基礎支撐更加堅實 完成200項以上國家、行業標準的制修訂 建成120個以上具有行業和區域影響力的工業互聯網平臺政府出臺多項政策，在明確具體量化目標的同時，扶持產業鏈基礎設施建設，保障行業發展1.4 發展驅動： “十強”省市智能工廠發展路徑自上而下制定發展規劃 10表：制造業“十強”省市智能工廠發展路徑（“十強”標準：國家

15、統計局2020年各省市工業增加值排名前十）地區政策廣東積極發展智能制造，強化智能化基礎制造與成套裝備、智能制造服務等高端供給，打造智能工廠和燈塔工廠，到2025年，全省燈塔工廠數量超過5家。江蘇大力鼓勵企業開展技術改造、設備更新，以信息技術與制造業深度融合為抓手，深入實施“智能+”技改工程，推動制造過程、裝備、產品智能化升級，突出柔性生產與精益管理，加強智能技術裝備的集成應用，建設一批示范智能工廠，積極推行離散型、流程型、網絡協同、大規模定制化、遠程運行維護等智能制造新模式。深入實施工業互聯網創新工程和“5G工業互聯網”融合發展工程，建設行業領先的工業互聯網平臺和工業互聯網標桿工廠，積極提供多

16、種通用服務，努力建成創新驅動、應用引領、生態活躍的全國工業互聯網領先地區，推動南京建設工業互聯網標識解析節點（南京災備節點），支持蘇州設立國家工業互聯網大數據中心江蘇分中心。實施制造業數字化轉型升級行動，全面開展智能車間和智能工廠建設，培育一批在全國具有引領示范的行業龍頭企業和帶動中小企業共同發展的重要平臺。山東打造智能制造標桿企業。對標德國智能制造，瞄準國際國內一流方陣，圍繞流程制造、離散制造等重點領域，創建一批示范引領作用強、綜合效益顯著的智能工廠（數字化車間），培育10家左右智能制造標桿企業，優選標桿企業支持申報“晨星工廠”“燈塔工廠”。支持建立市級智能工廠培育體系，省市聯動推動制造企業

17、實現以“設備互聯、數據互享、系統互通、業態互融”為特征的智能化提升。浙江推動企業“上云用數賦智”，推廣共享制造、未來工廠、虛擬產業園等智能制造新模式。河南深入推進智能制造，推動骨干企業向研發、設計、管理、倉儲和服務等全流程智能化方向升級，加快中小企業智能化改造，提升智能車間、智能工廠覆蓋率。福建實施工業互聯網創新發展戰略，加快推進智能制造，深入實施“上云用數賦智”行動，面向垂直行業推進工業互聯網標識解析體系建設，形成一批技術領先、引領行業發展的工業互聯網平臺，支持龍頭企業建立智慧供應鏈網絡、智能工廠，發展服務型制造。大力發展數字農業、智慧農業。中國稻種基地：建設高標準制種田、全自動種子精選加工

18、生產線、科研研發中心、科研育種基地、智能化育秧工廠、新品種展示基地等。湖北加快智能化改造，推進智能工廠和數字化車間建設，實現生產過程透明化、生產現場智能化、工廠運營管理現代化。四川深入實施智能制造工程，提高重大成套設備及生產線系統集成水平，大力發展智能制造單元、智能生產線，建設智能車間、智能工廠。湖南推動制造業數字化轉型，引導“數字化+網絡化+智能化”發展，組建企業智能創新聯盟，加快工業互聯網在塊狀經濟、制造業企業的深度應用，促進企業生產管理關鍵環節數字化、網絡化升級，深入推進“中小企業上云”行動，建設一批自動工位、智能車間、智能工廠、智能企業。建設工業互聯網基礎設施，統籌推進工業互聯網內網和

19、工業企業外網建設，鼓勵龍頭企業搭建工業互聯網平臺，推進無人工廠、無人生產線、無人車間的建設。安徽實施智能制造試點示范工程，推廣應用工業機器人40000臺以上，培育數字化車間、智能工廠1000 家，創建一批省級智能制造示范區。支持建設工業大腦，打造一批數字車間、智能工廠，培育一批專業性強、行業特色明顯的系統解決方案供應商。2.32.33.75.76.99.7-20-1001020304050607080901000510152025303540452014201220112020201920132015201615.6201715.4201814.016.816.615.942.217.822.

20、138.225.430.440.038.4168.438.730.830.522.38.57.45.45.33.4新加坡中國日本美國韓國德國意大利中國臺灣法國西班牙1.5 發展現狀：國內起步較晚、增速較快智能工廠助力制造業轉型升級，具有重大意義與廣闊前景。 11圖：2020年全球主要國家工業機器人均保有密度（臺/萬人） 起步相對較晚 幾大制造強國已于2015年前提出并實施制造業轉型，出臺相關政策推進智能工廠發展 中國制造業目前的智能技術水平及滲透率于發達國家相比，差距較大 工業機器人等技術應用較少 智能工廠中，工業機器人作為核心設備，應用較為廣泛 中國作為全球制造業中心，工業機器人人均保有率不

21、及其他競爭對手的30% 工業機器人在勞力短缺的國家，如韓國和新加坡，尤其得到重視932605390371289255246224194126韓國新加坡日本德國瑞典美國中國意大利法國全球圖：全球vs中國工業機器人年裝機量全球增速（%）全球其他國家（萬臺）中國增速（%）中國（萬臺）圖：2020年全球工業機器人年裝機量十強（千臺） 制造業轉型速度快 近十年來，我國工業機器人的新裝機量增速普遍超過全球平均水平，占比不斷增大，遠超其他發達國家和制造業強國 在一系列政策扶持下，國內對制造業向智能化轉型的需求猛增，市場規模有望快速增長1378.31463.71558.21685.51868.72058.82

22、2622479.12522.92707.46.2%6.5%8.2%10.9%10.2%9.9%9.6%1.8%7.3%2011201220132014201520162017201820192020市場規模（億美元）同比增速1.5 發展現狀：前人經驗足，需求基數大智能工廠助力制造業轉型升級，具有重大意義與廣闊前景。，國家統計局，華西證券研究所整理12 德美等傳統制造業強國已在智能工廠概念上做出許多探索和實踐 德國于2013年提出工業4.0計劃，由許多德國企業共同推動，包括一大批寶馬、大眾在內的汽車制造商寶馬虛擬手勢識別系統大眾機器造車替代人工，提升效率 美國于2009年提出“再工業化”計劃，發

23、展先進制造業，實現制造業智能化 前人經驗值得借鑒，協助國內制造業轉型圖：2011-2020年全球智能工廠市場規模8.0%30.8%7.2%9.4%8.3%7.3%23.3%4.1%1.6%農林漁牧工業建筑業批發零售交通運輸其他餐飲住宿金融房地產圖：2020年中國GDP產業結構 主要國家大力推動，智能工廠市場規模穩步擴張 全球智能工廠市場規模逼近3000億美元 復合年增長率高達7.8% 制造業對GDP的貢獻可觀 2020年中國GDP總量突破100萬億元人民幣，增長2.3% 工業新增31.3億元，占經濟總量的30.8% 制造業新增26.6億元，占經濟總量的26.2% 雙循環制度 + 供給側改革 制

24、造業高速發展 對中國經濟愈發重要 智能工廠推動制造業轉型 數字化 智能化智能工廠成為全球趨勢內需推動制造業轉型1.5 發展現狀：下游行業中汽車制造等領域應用較廣智能工廠助力制造業轉型升級，具有重大意義與廣闊前景。 13下游分析表：下游行業應用類型行業離散型機械航空汽車船舶服裝電子輕工醫療器械 數字化設計 設備智能優化升級 可視化管理 質量監控與追溯流程型食品飲料石油化工 生物醫藥 有色金屬 提升資源配置 工藝優化 產業鏈管理 節能減排圖：2020年智能工廠在幾大行業的滲透率6%26%20%15%14% 3C電子 汽車 金屬冶煉 機械設備制造 生物化工 汽車和3C電子產品的下游產業市場化程度較高

25、 下游企業偏向于分析消費者需求 要求高效率 推動制造技術進步 提升滲透率 金屬冶煉、生物化工上游技術更新較慢 對效率的要求較低 滲透水平低圖：智能工廠下游應用分布100%18%38%21%15%8%金屬制造3C電子全部材料制造汽車其他 金屬和材料制造存在較大上升空間 用工需求大 工作環境較為惡劣，事故風險高 智能設備對環境要求較低目錄1 1智能工廠行業概況智能工廠行業概況2 2汽車行業：特斯拉“超級工廠”汽車行業：特斯拉“超級工廠”14 智能工廠在汽車生產上的應用 特斯拉“超級工廠”設計邏輯 “超級工廠”的五大創新4 4風險提示風險提示3 3相關板塊及受益標的相關板塊及受益標的2.1 智能工廠

26、在汽車生產上的應用：生命周期全覆蓋 汽車產品的完整生命周期包含從接收需求到報廢再回收的7個流程 智能工廠的終極目標是實現7大流程全方位覆蓋 現階段應用最廣的在生產和質控環節 部分龍頭企業已通過大數據分析等技術實現前半部分主要環節的覆蓋（即從與消費者、供應商的對接開始，到汽車的銷售環節）以特斯拉、三星等智能工廠應用較為成熟的企業為例，智能工廠的布局往往從車間里的生產和質控環節開始。因此，短期內的發展方向是先著眼于企業的生產模塊，再逐步拓寬到整個生產過程。圖：整車制造7步流程 整理15目標模塊拆解 汽車制造中智能工廠可被拆解成4個模塊：市場、供應、生產、銷售 狹義的“智能工廠” 只應用于企業內部，

27、主要包括設計、生產、質控三個環節 廣義的“智能工廠”包括從市場、客戶、供應商等獲得數據和信息反饋從而作用于生產過程。表：智能工廠布局產品設計采購生產質控銷售/分銷售后服務報廢回收客戶/市場需求智能工廠市場供應生產銷售 客戶/市場需求 報廢回收 采購 訂貨 定制 產品設計 生產管理 質量檢測 銷售/分銷 售后服務產品設計生產管理質量檢測工業軟件連接需求端與生產端；數字孿生進行預測 結構設計 熱力學分析 動力學分析 應力分析 工藝分析 工業互聯網系統實現流程間的合作，工業機器人實現自動化操作。 工藝規劃 生產計劃 生產線規劃 物流仿真 機器結合人工檢測，實時反饋數據，改進流程 涂裝 扭矩 轉轂 氣

28、密性 視覺標定 2.2 汽車制造的四大環節：沖、焊、涂、總 16“焊”先將沖壓出的小零件拼裝成稍大的零部件，如底板、側圍、外板等，再將大型零部件焊接成白車身。 工藝復雜 環境惡劣 汽車質量的決勝點“總”拼裝發動機、動力總成、娛樂系統、方向盤、座椅等，加注汽油、玻璃水等進行測試后整車下線。 零部件數量多，形狀不規則 機器人成本較高 相對依賴人工拼裝“沖”通常使用800-2000噸壓鑄機，將鋼板沖壓成門板、翼子板等，再通過機器人切除零碎料餅，完成后將沖壓件放入料架備用。 流程簡單，重復性較強 車間環境較為惡劣“涂”整體涂裝或拆分成區域涂裝，先噴底漆，進行電涌、篩洗、烘干，再噴面漆以及烘干、注蠟和底

29、部防腐。 工藝簡單 數字化系統支持鋼板剪裁沖壓開孔邊緣造型全局造型特殊造型地板線側圍線主線表面調整線四門兩蓋設計圖：汽車制造4個環節制造整車下線檢測底漆電涌篩洗烘干面漆拼裝加注測試下線2.3 特斯拉“超級工廠”：極致精益與高效定位：以整車開發為基礎的研發中心建成時間： 2016年美國內華達州 2017年美國紐約州 2020年中國上海 2021年德國柏林（未投產） 2022年美國德克薩斯州（在建）產能：2021年全年交付量達到93.62萬輛，預計2022年交付量將達到140萬輛，比2021年增長50%。特斯拉“超級工廠”（Gigafactory） 將智能工廠理念與從第一性出發的生產底層邏輯相結合

30、，基本實現整車制造流程的全智能化，提高效率、優化質量、提升產品的可負擔性。圖：”極佳”定律下的五大創新 17基本概況底層邏輯： 回歸汽車制造的最基本條件，將其拆分成各個環節進行分析，從而找到提升效率、質量的最優路徑。研發創新讓成本控制有明確清晰的方案藍圖廠房創新更快決策，更快行動制造創新智能制造全方位應用零件創新一體式壓鑄減重降本物流創新柔性化生產匹配需求創新思路改進空間利用 在同樣的空間內安裝更多設備 優化邊際，節省空間成本“第一性”“極佳”定律成本觀成本觀： 通過創新讓成本都用在提高效率和整車質量等最本質的地方上，從而提升產品的可負擔性，達到盈利能力提升的最終目的。加減法則加設備執行方式：

31、 添加有用的 拋棄無用的減環節自動化流程 + 最短路徑 機器代替人工，節約人力成本 物流門代替倉庫，節約空間成本 控制成本，體現在售價上 更多消費者負擔得起 利潤提高，銷量上升圖：”超級工廠”設計邏輯描述2.4 “超級工廠” 的研發創新：成本控制的基石相關領域：數字孿生，工業互聯網 18數字孿生圖：”一體化”研發流程數字層面物理層面診斷預測規范數字陰影數據分析數字建模分析、預判數字模擬層面與物理現實層面之間的鏡像利用數據分析的結論優化生產過程 數字孿生的內核在于通過數字化技術，將生產過程中的物理實體轉變為數字模型，根據歷史數據以及隨客戶需求而改變的參數，對生產過程進行模擬、控制、驗證和預測 通

32、過數字孿生，特斯拉車廠可以在實際生產之前，先通過虛擬生產的方式模擬客戶預定的不同配置、型號的電動車的生產過程 良性循環的形成： 短期來看，模擬過程中發現的問題可以被提前解決、改進，從而避免在實際生產時出現瓶頸、對產品出貨造成影響，還有助于減少計劃外的停機時間，最大化效率與產能 長期來看，模擬生產的所有參數，如原材料、邊線物流、工序要求、設備健康狀況等，都將被記錄到工業互聯網平臺的數據庫中，作為未來模擬時的歷史數據，并反饋到管理層，協助戰略決策圖：虛擬生產流程工業互聯網 工業互聯網技術為收集到的數據提供了一個開放、透明的平臺 我國本土的部分車企的數字化轉型尚且處在起步階段，目前已能實現生產過程中

33、各個環節數據的采集和分析，如原材料數據、車間的設備情況，但也僅限于這樣的小閉環，即有原材料數據的采購部門和有設備數據的車間之間并不互通，信息的不透明導致這些企業的決策速度較慢，遭遇市場變動時相對脆弱 特斯拉“超級工廠”使用一個“一體化”平臺，將研發、生產、物流三個重要環節產生的數據進行連接，使得數據的輸送透明且快速 設備故障被檢測到后將實時上報，第一時間通知采購部門故障對產能的影響，從而調整采購的順序/品類（調整采購的原因詳見“物流創新”部分） 新產品的開發也能得到快速銜接從實驗室到車間、再到測試場地，一站式的產品研發流程提高了效率，控制了成本 生產效率得以被有效保證，企業的決策速度也大幅提升

34、生產研發“一體化”物流2.4 “超級工廠” 的廠房創新：更快決策，更快行動 摒棄繁復的外觀設計，一個大聯合廠房涵蓋了整車工藝四大板塊，焊裝、涂裝、總裝、電池、電機等車間集中布局，極大縮短各個工序之間的物流路徑，提高運行效率 充分利用廠房結構的縱向空間，采用多層廠房設計，通過升降機、機運鏈進行自動化空中輸送的物流措施，最大限度提升空間利用率，實現土地的高效利用；同時也減少人工垂直搬運，節約人力成本，以立方米論效率，達到業界領先水平 廠房創新為研發、制造創新提供了可執行的土壤廠房之間的自動化將廠房內部的自動化連接在一起，減下的成本被用于研發產品、提升質量相關領域：起重、傳輸機械，工業軟件圖：傳統汽

35、車工廠vs特斯拉“超級工廠” 19傳統汽車工廠 單層結構 外觀繁雜圖：生產執行系統（MES）結構框架邊際優化特斯拉“超級工廠” 多層結構阿 大聯合廠房除了各類硬件設施實現自動化搬運外，以生產執行系統為代表的工業軟件是實現“超級工廠”跨車間傳遞信息的關鍵。生產執行系統（MES）生產控制生產計劃生產順序生產工藝生產監控物流控制廠區物流邊線物流過程管理工藝監測人員檢測故障收集物料管控車間可視化智能看板App車間大屏實時監控管理層設備從沖、焊、涂、總的第一步開始當生產計劃從管理層下達至焊裝車間后，生產控制系統將側圍線、地板線、四門兩蓋線等信息分類儲存，再下達至產線，設備根據生產工藝信息的指導作業。軟件

36、賦能物料請求到達倉庫門，根據生產計劃的順序智能匹配物料出倉順序，并更新物料數據，上傳進貨需求，實現物料的高效流動廠房中的特殊區域，如涂裝車間有較為嚴格的防護要求或環境較為惡劣，遠程監控有助于及時發現問題，確保機器運行正常，避免錯料影響產品質量；同時，監控為零部件溯源提供數據支持系統自動采集生產數據，處理并顯示在看板上，實時展示生產進度與目標的差距，以及任何異常情況，得以較好跟蹤生產情況，并對其進行分析，優化生產計劃，實現車間可視化管理內部平面內部平面2.4 “超級工廠” 的制造創新：智能制造全方位應用 20圖：四大環節的智能化焊沖總涂相關領域：檢測，工業互聯網（人機交互）利用AR、VR技術，結

37、合視覺系統，進行每個環節完成后、下線前的小檢測。相關領域：數控機床，工業機器人沖壓車間的工作環境較為惡劣，因此對自動化生產的需求較高。特斯拉創造的一體式壓鑄（one-piece casting）工藝，通過6000噸級的壓鑄島，將原先需要向不同供應商采購70多個零部件的后底板一次性壓鑄成型，將繁雜的供應鏈化簡為只需一家廠商提供鋁錠作為原料，不僅降低了采購、運輸成本，還減少了一條焊裝線，實現車身減重，效率和空間利用率都大大提升。在機床沖壓的基礎上，特斯拉“超級工廠”還引入機器人對沖壓件進行后處理工作，代替人工完成邊角料的切除，實現人工成本的控制。相關領域：激光，工業機器人焊接是汽車制造中極其重要的

38、一環，其對質量和精度的要求較高，因此工業機器人在焊裝環節的應用普遍廣泛。工業機器人通過視覺、光譜等多種傳感器，操控激光儀器對上一步沖壓好的車底板進行焊接。特斯拉“超級工廠”將焊裝車間全線替換為機器自動操作，降低了人工成本，并將生產效率提高了8-10倍。全線替換需要用到上百臺機器人，前期投入成本較高。由于“超級工廠”在廠房布局、人力成本等其他方面做了減法，便有充足的能力在智能化生產上做加法。相關領域：工業機器人、互聯網涂裝噴房高溫高濕，且涂料異味較重，使用人工成本較高，傷害較大，因此特斯拉工廠較早便實現了涂裝車間全自動化。噴涂機器人通過工業互聯網獲取車型等關鍵參數，調節霧化器靜電高壓值、成型空氣

39、量和軸承轉速、噴涂距離等，在保證噴涂質量的同時還能夠快速連拍作業。一臺噴涂機器人可替代約5個人工，并將每小時可完成的噴涂數量從30輛提升到50輛，設備綜合效率高達90%左右，極大程度提高了生產效率和產能，回應了特斯拉的“極佳定律”，提高產品可負擔性。短線應用：確認上一環節完成的半成品正確無誤，如若發現故障，可及時處理，確保產品質量。長線應用：從已投產的三家“超級工廠”采集數據進行比對，歸納共性，針對性、精準化地就車型設計、工藝流程等查缺補漏。75%全自動化相關領域：工業機器人、檢測在傳統的汽車工廠中，總裝步驟涉及到的零部件數量眾多、形狀各異，使用機器人在狹窄的車廂內進行裝配難度較大、成本較高，

40、因此主要采用人工裝配，自動化率僅為20-30%。特斯拉的儀表盤總成件將不同工序中上百個零件進行一體化裝配，直接送料到線，再由人工進行簡單組裝即可，大大節省了人力成本。在其他如玻璃打膠等對精確度要求較高的環節，裝配機器人通過視覺感知周圍環境和裝配零件，智能操控手臂打膠貼條，與人工操作相比花費時間減少一半。質量檢測2.4 “超級工廠” 的零件創新：一體式壓鑄減重降本相關領域：一體化壓鑄機 21技術革新圖：一體式壓鑄后底板特斯拉Model Y采用的一體式壓鑄后底板鑄件重量約40kg，投影面積約為1.5m1.5m，整體體積較大，因此形變問題較為嚴重，不能采用熱處理工藝，而是采用獨特的鋁合金免處理材料。

41、材料的微量元素配比需單獨開發、供應，排他性較強。材料因鑄件體積較大，機床模具的流道設計較為復雜，壁厚結構變化頻繁，同時模具對鑄件的成型起到關鍵性作用，因此模具的設計和制造至關重要。特斯拉為此研發了6000噸級壓鑄島，用于制作Model Y的后底板。模具同樣因為鑄件較大，所需工序較多、成型時間較長。為保證一體式后底板前端和末端的力學性能一致以及產品的良率，對每個環節的檢測、干預和控制能力要求較高。質控優勢減重30% 第一階段：后底板減重（2020年） 2020年的Battery Day上特斯拉宣布，通過一體式壓鑄后底板總成技術，Model Y的后底板與使用傳統壓鑄技術的Model 3相比減少了7

42、9個零件，無需任何焊接或鉚接。 下體總成重量降低30%。 第二階段：下車體減重（2021年） 2021年德國柏林超級工廠開放日上，特斯拉展示了全新的一體式壓鑄底盤，通過Giga Press巨型鑄造機，實現Model Y的后底板、副車架和避震器塔頂一體化壓鑄，將車架的1/3轉變為一個大型部件，從而減少370個零件的使用。 下體總成重量進一步降低10%。降本40% 零件數量大幅減少，采購成本大幅下降。 需采購的原料由原先的各類零部件簡化為單一的鋁錠，在特斯拉工廠內部加工，直接供貨到線邊，降低運輸物流成本。 新型材料無需經過熱處理，后底板的制作時間由傳統工藝的1-2小時縮減至3-5分鐘，效率大大提升

43、。 一體式壓鑄后底板將焊接點由原先的700-800個減少至50個，焊接工序隨之化簡，相關的焊接夾具、焊槍、檢具等所有傳統焊接生產線隨之取消，從空間布局和人力兩個方面降低成本。 重量降低40%使得電池的續航里程增加14%，按照特斯拉使用的600KWh電池計算，電池容量可減少約7KWh，單車成本降低約4000元人民幣。圖：一體式壓鑄下車體2.4 “超級工廠” 的物流創新：柔性化生產匹配需求 特斯拉“超級工廠”采用環抱式布局，實現線邊道口直接卸貨上海工廠一期的總裝車間有97個道口每天可以完成近2000個集裝箱的轉換 超級工廠追求“零庫存”的極致不在工廠倉庫儲存任何庫存 當原材料例如汽車內飾等部件被送

44、抵工廠后，無需經過備料，直接由數字化物流分揀系統送上流水線 減少工廠管理成本，并節省了工廠內部空間相關領域：工業互聯網圖：特斯拉上?！俺壒S”總裝車間道口 22上游供應商下游消費者生產模式變革，從批量化轉為柔性化，滿足消費者的同時提高應變能力。與內部廠房的創新相結合，滿足生產需求的同時實現降本增效。批量化生產每道工序完成后，為確保生產效率（減少修改焊接設置、換洗油罐、分揀內飾的頻率），需要重新排序，共計4次。缺少全自動設備的情況下，每次移動都極其耗費人力和管理成本，難以快速適應客戶的個性化需求及/或市場變化，生產效率低下。沖焊涂總下線傳統車廠超級工廠Model YModel YModel Y

45、紅色紅色紅色客戶1客戶2客戶3高性能高性能高性能Model YModel 3Model 3紅色黑色紅色客戶1客戶2客戶3長續航高性能高性能圖：傳統vs柔性化生產模式柔性化生產無需將訂單先分類再生產，各道工藝上的機器利用工業互聯網上互通的生產數據，按照訂單的時間順序自行調配參數、分揀零件、裝配涂料，實現自主混線生產，減少工廠內部排序、運輸的時間、空間和人力成本，最大化效率和利潤。特斯拉工廠每一輛客戶下的訂單都會涉及到零件的排序。物流系統根據車間正在制造的序列（紅黑紅），向供應商播報，因此提供的零部件也是按照紅黑紅的排序，實現從供應商到線邊的最短路線。餐廳餐廳客人的點單直接影響后廚備菜的順序。餐廳

46、系統獲取每桌客人的訂單，按照下單順序而非菜品種類向倉庫播報配料，送至后廚備菜加工，最大化烹飪效率，以滿足客人的用餐體驗，提高餐廳翻臺率。VS目錄1 1智能工廠行業概況智能工廠行業概況2 23 3汽車行業：特斯拉“超級工廠”汽車行業：特斯拉“超級工廠”相關板塊及受益標的相關板塊及受益標的4 4風險提示風險提示23 數控機床：海天精工 壓鑄機：力勁科技、伊之密 工業機器人：埃斯頓 智能解決方案：豪森股份、巨一科技3.1 數控機床：新能源車發展帶來需求擴張機床是指制造機器的機器，亦稱工作母機或工具機。機床通過切削、鑄造、鍛造、焊接、沖壓、擠壓等方式，對精度要求較高和表面粗糙度要求較細的零件進行加工。

47、數控機床是一種裝有程序控制系統的自動化機床，相較傳統機床，具有精度高、剛性大、生產率高、加工質量穩定等優點。汽車行業是數控機床行業下游主要應用領域，新能源車發展帶來新增機床的需求擴張。數控機床行業下游行業消費占比中，汽車行業比重最大約為40%。新能源車相較傳統燃油車在動力總成結構上發生重大變化，以三電（電機、電控、電池）為代表的零部件均需定制化開發機床進行加工。機床行業周期性疊加進口替代和下游產業需求拉動，行業景氣度高。在國家政策的支持以及國內企業不斷追求創新的背景下，中國數控機床行業發展迅速，行業規模不斷擴大。由于疫情的影響及能源供應限制，2020年中國數控機床產業市場規模下跌為2473億元

48、。24圖：中國數控機床下游應用領域占比結構圖 圖： 2017-2022年中國數控機床產業市場規模（億元）40%17%13%10%20%汽車航天航空模具工程機械其他303033273270247326872957050010001500200025003000350020172018201920202021E2022E3.1 數控機床：國內集中中低端市場，國產替代空間大我國機床行業集中于中低端市場，高端數控機床仍然依賴進口。我國數控機床目前處于中高端產品國產化階段。據中國海關數據披露，我國出口數控機床進口均價是出口的十幾倍，出口均價遠低于進口均價。我國機床企業的綜合競爭力逐步顯現，國產替代空間大

49、。從機床進出口量來看，我國進口量已連續十年處于下滑態勢，至2020年進口量占比為18%，與此同時機床出口量保持平穩增長，至2020年已提升至12%。伴隨國內制造業轉型升級，有利于推動數控機床結構升級，產生大量新增需求。25 圖：國內數控機床競爭格局圖：2014-2020年中國數控機床進出口均價（萬美元/臺） 23.9522.0322.9121.1823.4628.0425.762.753.242.742.091.532.181.570510152025302014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年進口均價出口均價657075808285455055606568235

50、66601020304050607080902014年2015年2016年2017年2018年2019年低檔中檔高檔圖：國內數控機床競爭格局競爭格局3.1 數控機床：海天精工戰略布局新能源汽車領域，具有先發優勢。公司以龍門產品為重心，并在2019年針對新能源汽車研發和生產專用的結構件專用高速龍門動柱式加工中心。新能源車的爆發增長將顯著拉動龍門類機床的需求，公司龍門產品口碑好，品牌知名度較高，有望率先受益新能源車的發展。技術領先，產品競爭力強。截至2020年，公司共有245項專利，并與國內科研院校合作開發了多項技術。公司成立之初產品定位于高端數控機床，此類產品技術含量高、附加值高。目前公司中高端