特斯拉（上海）有限公司——
以“数智化”加速新能源汽车制造质量全面提升的实践
一、简介
2013年，特斯拉正式进入中国。2019年1月7日，上海超级工厂破土动工；2019年12月30日，特斯拉中国制造Model 3正式开启交付。在多方努力下，特斯拉上海超级工厂实现了当年开工、当年投产、当年交付，让全世界见证了“上海速度”和“特斯拉速度”。2022年8月，第100万辆中国制造的特斯拉驶下生产线，工厂全年交付超71万辆电动车，交付量相较于2021年增长超47.9%。
特斯拉上海超级工厂以建立世界级质量管理体系为目标，强调质量的过程控制和防错机制，从制造的过程控制、产品检验和试验、人员培训和管理等方面使产品生产全过程在受控状态下进行，保证了产品质量的一致性和持续稳定。公司融合5G、IoT、大数据分析、人工智能等数字化和智能化技术手段，聚焦制造过程质量控制和改进，以“数智化”应用显著提升制造能力及质量风险管控能力，在质量管理体系建设方面，公司已通过了ISO9001：2015管理体系认证。
二、案例背景
特斯拉上海超级工厂作为特斯拉全球重要的生产制造基地和出口中心，需要兼顾规模化、高柔性生产制造和质量管理的能力。为此，特斯拉上海超级工厂打造制造过程“数智化”解决方案，用“数智化”全面提升生产效率与质量控制水平，对制造系统进行全面升级，快速响应旺盛的客户需求。2021年，特斯拉上海制造过程“数智化”成效显著，工厂达成产能爬坡目标，交付超48万辆电动车，同比增长超220%。凭借在智能制造和数字化方面的成功经验和创新成果，特斯拉上海超级工厂荣获2022年全国质量标杆、2021年上海市智能工厂、2022年临港新片区工业互联网“链主”企业等荣誉。
三、主要做法
特斯拉上海超级工厂以领先行业的尖端技术和创新能力，与中国智造相结合，将“数智化”融合到制造全过程质量管控。通过搭建“一体化的质量数据采集、监控及预警系统”，以及“一站式”人工智能平台，实现质量表现实时可见、问题高效解决和风险提前预防。同时，引入互联网“数据中台”概念，实现关键数据的统一治理。
1.一体化质量数据采集、监控及预警系统，实现全业务链质量信息及时反馈
特斯拉结合业务需求与前沿信息技术，搭建高集成、可复用的底层大数据系统，通过数据治理、数据资产化、服务化模块，达成以下“数智化”目标。
一是实现智能数据采集。设定数据治理标准，基于业务需求对采集信息进行差异化同步（实时/异步传输），接入数据中台，以促进质量数据在业务活动之间高效率交互共享，确保生产过程中的人、机、料、法、环、测等质量强相关数据的完整性、准确性以及可靠性。
二是实现高效数据应用。打通研发、供应链、制造、物流、交付、售后等业务环节数据，实现跨业务链质量信息互通与共享。同时结合质量业务模型与数据中台，进行数据的分析与应用，开发智能化算法，满足业务链各环节质量需求。
2.一站式人工智能平台，提高风险预防、分析和解决效率
特斯拉在“数智化”数据应用开发过程中发现，针对单一场景开发的模式需要大量时间投入。通过人工智能算法平台化，可实现相似场景的配置化开发——复用功能组件，提升开发效率。
通过高效利用数据资产、分步开发智能化算法，已实现多个典型应用场景，例如：
一是智能视觉代替人工检验，主要用于实现大批量、多品种生产模式下的精准管控和追溯。二是智能化关联分析模型辅助工艺及设备参数优化。通过基于大数据的关联分析模型，辅助工艺工程师快速锁定各类参数与产品质量的相关性，并自动推荐最优参数组合，实现质量知识、方法的模型化。三是机器学习预判过程质量。通过对工艺过程信息的精准分析，预判制造质量结果，降低检测成本、提升效率。
3.一中台：引入互联网“数据中台”概念，实现关键数据的统一治理
不同于传统数据湖，即简单将生产环节涉及的设备、人、工具、检验等过程信息存储其中，特斯拉引入互联网“数据中台”概念，打造上海超级工厂数据中台，实现关键数据统一治理。该中台针对用于业务分析的数据，按照数据使用标准，从输入源头上对数据格式、准确度和可靠性做出约束，为质量工作提供即时可用的数据资源。
四、经验启示
1.数智化加速智造水平提升，推动降本增效
特斯拉上海超级工厂在制造过程“数智化”的成功实施，使得工厂制造过程质量管理工作整体效率进一步提升。通过智能制造和数字化融合，不仅达成单个场景、环节的高度自动化、智能化和数字化，还实现业务环节之间以及产业链的互联互通。
特斯拉上海超级工厂已实现数百项工艺过程、千余项关键参数控制算法、数千个关键参数的实时工艺过程监控和过程质量异常实时预警。数字化和智能制造应用在提升效率的同时，提高良率、减少人工，起到降本增效的效果。
2.打破传统，以创新和人才驱动发展
为保障“数智化”工作成效，特斯拉组建特斯拉上海超级工厂“数智化”团队，主要由业务团队、数字化转型团队和IT技术应用团队组成，管理层与团队共同确立工作方向，把控项目进度，保障项目落地效果。“数智化”实践过程中，随着具体项目的逐步明确，团队依照项目内容，挑选合适人员搭建专属委员会。委员会的构建，确保熟悉业务与“数智化”技术的团队成员快速匹配到具体项目中，打破部门墙，发挥全员协同作用，保障项目的实施落地效果。
3.经验共享，推动产业链转型升级
2021年，特斯拉相继在华布局了电池、驱动电机、充电桩、一体化压铸等核心零部件的本地化自制，至2022年，上海超级工厂已完成95%以上零部件的国产化。在国产化过程中，特斯拉也尽可能地让供应链上下游参与到“数智化”过程中，加快朝着供应链互联互通、供应链协同的方向去开展业务合作和布局。
作为全球领先的新能源汽车制造企业，特斯拉在取得显著的管理效益、经济效益和社会效益的同时，也将相关经验分享和推广至特斯拉全球其他工厂、产业链上下游及制造业同行。同时，特斯拉上海通过参加中国质量协会年会——第二届质量管理数字化国际论坛、“质量标杆〞公益讲座等，分享制造过程“数智化”经验，切实发挥质量标杆企业引领作用，推动中国汽车产业在新能源汽车技术上的提升和产业链转型升级，从而促进中国从造车大国向造车强国行列迈进。
（本报实习记者 张思明 整理）
《中国质量报》【数字化质量管理创新与实践典型案例（四）】
