【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
混合動力汽車視頻展示
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混合動力汽車是如何運轉的
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混合動力汽車組裝過程，發動機有點特別
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來源： 機工教育
汽車行業為何成為了整個制造業的標桿？本文為你詳解
本文授權轉載自微公號：史蒂芬專欄
說哪個行業科技含量最高，自然是航天軍工、電子信息（手機、計算機等）。
說哪個行業產業產業鏈最復雜、零件最多，還是航天軍工。
說哪個行業對安全性要求最高、對質量缺陷容忍度最低，自然是醫療器械或者航天軍工。
說哪個行業發展變化最快，自然是電子信息（手機、計算機等）。
說哪個行業生產批量最大，還是電子信息（手機、計算機等）。
以上沒有一個是汽車行業，但是為什么偏偏是汽車行業成為制造業的標桿呢？
因為汽車行業雖然在以上五大特性中都排不上第一，但是卻綜合了五種特性，好比上面列出來的行業雖然在單科上第一，但是存在嚴重偏科的現象，而汽車行業雖然單科不是第一，但是每科都不差，最后總分能夠排上第一，除此之外再沒有一個行業能夠通吃這五種特性。正是因為汽車行業具備這五種特性，不得不采取更高水平的方式來管理，最終導致其管理水平是制造業中最高的。
航天軍工
雖然科技含量高，安全要求高，但其首要優先級還是科技領先，比如考慮如何才能登上月球，如何在戰場上擊潰敵人。
這導致了一個天然劣勢就是技術壓倒一切，對成本不會考慮太多；
另外一方面，不屬于大眾消費品，對價格不敏感（買手機顧客會在意1000元還是1100元，要買飛機的國家對10%的價格差異無所謂）；
第三，不是充分競爭的產業，自然而然對價格也不敏感。不考慮成本就不會考慮浪費或者過度設計，這就不符和商業社會的本質。
就以我國的神舟飛船為例，為了生產出一個非常精密的零件，公差+/-0.001mm，按照現有的加工水平很難做出來，但為了能夠實現這個需求，可以先做100個零件出來，只要有幾個是合格品就可以了，這就是為什么飛機和宇宙飛船這么貴的原因。
小道消息聽說航天軍工產品的價格一般是成本的十倍，這在其他行業完全不可想象。我以前一直很困惑為什么我國可以做出銀河計算機，但是做不出手機和電腦的芯片？也有人擔心如果中國和美國開戰，我們是不是連電腦和手機都沒得用了？ 其實不用擔心，只要只要美國對中國封鎖，中國分分鐘能夠做出來，只不過價格高一點罷了（性能差不多或者稍微差一點），而現在和平年代做出這種芯片，只會分分鐘被英特爾和高通碾壓。
所以在航天軍工行業，不怕沒錢，只怕你想不到，只要你能想得到的先進設計，砸錢也要搞出來，而在其他行業，很多工程師其實很有才，往往受限于成本，還要考慮可制造性（本質也是成本），不能天馬行空。
比如航天軍工的工程師完全可以設計一款車，帶翅膀可以飛，只要有需要，國家一定支持，但是汽車行業卻不行。另外一方面，航天軍工產品數量不多，對批量生產要求很低。試想一款車可以做到爆款，生產幾十萬甚至幾百萬臺出來，但是一款飛機一年最多生產不過幾十幾百臺，宇宙飛船更少。
不批量生產就對生產方式要求很低，對精益生產基本無感覺，對品質管理要求很低，因為大不了100%全檢嘛，同時也間接影響了成本。所以航天軍工雖然是科學技術的典范，但是是國家產略燒錢的產業，不是正常的商業模式，不是生產方式和成本控制的榜樣。
醫療器械行業
雖然對安全性要求高，對質量缺陷容忍度低，但是發展變化慢、產業鏈簡單。發展變化慢的話，沒有什么時間壓力，可以慢慢研發，對項目管理、快速響應的要求比較低，很多醫療產品十年內才變化一款。
產業鏈簡單的話，對供應鏈管理和信息溝通的要求也比較低，一個電話可以把所有供應商召集過來在一個房間里開會。醫療產業是品質管理的典范，但不是項目管理、供應鏈管理的典范。
電子信息（手機、計算機等）
雖然科技含量高、發展變化快、批量大，但是對安全性要求不高，對質量缺陷容忍度高，而且產業鏈相對簡單。手機最差的情況就是爆炸，不一定會涉及到生命安全，其他大大小小的問題包括死機、開不了機、手機發燙更是家常便飯，最多引起退貨，也不會引起生命安全。
而航空航天，任何一個微小的問題也會導致墜機，醫療行業任何一個微小的問題都可能導致性命安危，汽車行業最嚴重的問題是車毀人亡。由于涉及到人身安全，法律法規監管嚴格，所以任何企業都不敢冒這個風險，所以在質量管理上面投入較多，而電子信息（手機、計算機等）由于涉及到人身安全較少，所以對質量控制要求相對沒那么高。
說到汽車行業了
科技含量：
雖然不如航天軍工和電子信息產業，但是技術含量整體來說還是很高。汽車作為一個消費品，也需要科技創新作為賣點比如混合動力、半自動駕駛功能。2013年大眾汽車在研發上的投入2013年研發開支135億美元，占營收5.2%
產業鏈
一臺車有上萬個零部件，沒有哪個整車廠（業內叫主機廠）會自己全部生產，大部分零部件都是外包出去，而且都是層層外包，涉及到的供應商有幾百家（注意業內說法零件和部件是不同的，螺絲是零件，馬達是部件，車門是系統，主機廠一般以系統為單位外包）。
比如大眾汽車會把車門系統外包給一家零部件供應商比如德國博澤，博澤又可能把車窗系統外包出去，車窗制造商又要把車窗升降馬達外包出去，馬達供應商又要把馬達外殼外包出去。
車身上還有幾十個這樣的系統，每個系統都是層層外包，其中任何一個環節的問題都可能導致主機廠無法量產或者做出的產品有問題。在供應鏈管理、生產管理、質量管理方面，汽車行業有一套非常成熟成體系來降低這些風險，保證穩定產出。汽車行業對訂單延誤也是采取非常嚴格的措施，延誤的損失以分鐘計算（其他行業以天計算）。
安全性
正如上文所說，由于涉及人身安全，所以法律法規對汽車行業的要求比較嚴格，很多時候產品的不是因為你想這么設計才是這樣的，而是法律法規的要求這么設計，而且你要保證產品有這個功能（質量不能有缺陷）。
比如車窗升降系統，美國法律就一定要求有防夾功能（anti-pinch)，防止有乘客腦袋被夾壞^_^（曾經有乘客將頭伸出車窗，但又誤觸了關窗開關，結果脖子被夾了，后來要求加防夾功能，也就是玻璃遇到障礙物被擋住，能夠自動縮回來）。
由于一旦這個功能失效，導致法律風險太大，所以在產品設計的時候，不管愿不愿意，一定要加入這個功能，而還要考慮這個功能在各種環境中是否會失效，產品在制造的時候，100%測試這個功能是必須的，而且還要考慮如何預防這個功能失效。
由于通過檢驗來發現問題總是事后諸葛亮，而且還有可能會漏檢從而流出去，會導致很多的法律風險，所以汽車行業更多是在考慮如何避免這個問題發生，而且不是依靠事后檢驗來發現問題并返工。
比如一批產品有99%的良率，在其他行業已經算是很好了，比如電子制造業，但是汽車行業很難接受，因為其中1%的不良，總有風險會漏檢，有風險會流出去，根本之道就是沒有不良品最好，哪怕沒人檢驗也不會有風險。
汽車行業還不僅要求100%合格，而且要過程穩定，比如一個產品的公差是 +/- 0.5mm，100%在這個公差內但是大部分接近上限或者下限都不行，需要靠近中間值才行，而且波動范圍還盡量收窄，所以汽車行業用一個參數cpk（過程能力指數） 來衡量尺寸的穩定性和偏離中心值的程度。其他行業還在看良率的時候，汽車行業已經用cpk 來研究生產過程的穩定性了，cpk大于某個值才能接受量產。
另外，由于汽車行業的特殊性，產品開發和質量管理完全是另外一個體系，導致的情況是，一家供應商（比如油漆制造商）如果同時做汽車產品和非汽車產品，需要專門成立一個汽車事業部，哪怕是一樣的產品。為什么呢？
產品開發
汽車行業有一套嚴謹的流程，叫做APQP(產品先期質量策劃）來保證開發過程的質量，簡單來說產品設計包括設計評審、設計驗證、設計確認，制造工藝開發也包括工藝評審、工藝驗證、工藝確認。
而其他大部分行業，產品設計好之后通常是直接量產，沒有那么多反復驗證過程，經常導致量產之后發現還有很多問題，再回過頭來改設計和工藝。
質量管理
汽車行業最具代表性的就是FMEA(潛在失效模式分析），也就是要提前預測設計或生產過程中會出現哪些問題，然后事先采取預防措施。這是汽車行業質量管理區別于其他消費品行業的一個重要特征（手機電腦行業就沒有，但是安全性要求高的航天航空有）。
批量生產
大批量是一把雙刃劍。
一方面能夠分攤成本，而且能夠進行標準化生產，所以汽車行業是最熱衷于投入更加先進的昂貴的生產設備或者技術以提高效率。汽車行業的自動化生產率是最高的，哪怕在中國，汽車行業使用自動夾具或者機器比例也遠遠高于其他行業。比如挖掘機制造，一個型號一年才生產幾百臺，根本沒用動力采用標準化的機器設備來生產，很多甚至都是人工來裝配。汽車行業動輒幾十萬臺，機器設備成本分攤在這幾十萬上面都不是一個很大數字了。
另一方面，能夠放大問題，任何一個小問題只要乘以批量生產的數量，都是一個巨大的問題，由此產生巨大的召回成本和返修成本。這也導致汽車行業更加熱衷通預防品質缺陷發生，而不是事后發現來補救，主要在以下方面。
設計上防錯，比如有些零件會漏裝，那干脆設計成不用個零件，那不存在漏裝的問題了，或者設計成沒有裝這個零件整個產品無法裝配。有些零件會裝反，那設計成如果裝反，就裝不進去。
制造過程中防錯，有以下方面，其他行業基本沒有這種概念。
相信人總是會犯錯誤的，所以盡量采用機器設備來減少人為失誤。試想一條純手工線，每天做一萬個產品，但是人總可能會疏忽，哪怕是百分之一的疏忽也會產生100個不良品。而機器設備，只要設定好了，就會按照既有程序做下去，出錯幾率小。其他行業，我聽得最多的是”加強人員培訓“來避免錯誤。
通過機器設備的“智能”來保證防錯。有三個層面，第一，不可能產生不良（機器設備始終穩定，如果產生故障自己會停機），第二，產生了不良品，機器能夠發現并且鎖住，不傳遞到下一個工位，第三，不良品流出本工位，但下一個工位不接受不良品（下一工位能夠檢查比如漏裝零件的問題）。舉個例子，比如汽車的焊接，要求機器自帶檢查電流功能，如果發現電流超出設定值（可能是外部供電不穩定或者機器本身不穩定），那就停機并鎖住零件不讓流出，這樣想要做出不良品都難。機器防錯的概念在汽車行業已經深入人心，但是在其他行業，還只是新鮮概念。
流程上的防錯。安排好了工作，人還是會疏忽做錯或者忘記，汽車行業最熱衷的就是做各種檢查表(checklist)，事情做完之后，再用檢查表一項一項檢查是否有做，或者做到位。其他行業這種檢查表很少使用。
在汽車行業做過的人，明顯都會有這些嚴謹的思維習慣和職業習慣，所以其他行業都比較青睞汽車行業的人。
再另外一個方面，因為批量大，價格昂貴，有資金周轉的壓力，所以會有改進生產方式的動力，盡量降低庫存、盡量減少浪費。人類歷史上所有的生產方式革命，都從汽車制造業開始，比如上上個世紀的福特流水線，上個世紀的豐田精益生產方式。豐田精益生產方式的兩大核心，除了上文說的“自働化”之外，還有“及時生產”。
福特開創了流水線生產方式，在這之前，是一個人或把一個產品從頭到尾做出來（現在中國還有大量的企業用的這種生產方式），100個工人做100件同樣復雜的事情。福特流水線的生產特點是把一個產品分解成多個不同的工序，由不同的人分工按先后順序和統一的節拍時間流水化作業，由于把復雜的工作進行的分工，所以效率大大提高。
豐田開創的精益生產方式的核心“及時生產”，也就是不早也不晚。通常認為生產可以早點進行，這樣就不會延誤訂單。但是豐田生產方式認為，早了就會有庫存，庫存是萬惡之源（掩蓋問題，占用資金）。汽車行業一般一次性采購小批量的貨，零部件供應商一般都是兩三天送一次貨，恨不得讓他們一天一送，物料直接上生產線而不是送去倉庫堆積。而其他行業，一次性采購一個月或者幾個月的物料放在倉庫堆著非常正常。
豐田生產方式要求“單件流”，流水線的產品一個一個流下去，而福特流水線作業是可以一次性做20個產品，這20個產品作為一個整體流下去，但是這樣不容易實監控到到底哪個工序是時間瓶頸，而且一旦發生質量問題，都是批量性問題，而單件流，一旦發生問題，數量都控制在某個產品上，或者一條流水線上有限的幾個產品。
其他行業，可以說沒什么追求，對這些核心概念要么就沒聽說過，要么就是只學了５Ｓ管理，目視化管理、魚骨圖、減少浪費持續改善空喊口號等這些很表面很膚淺的東西，甚至對５Ｓ的理解還停留在“打掃衛生“上。對于有追求的非汽車行業的企業，他們都是在向汽車行業取經。
行業發展變化
汽車是大眾消費品，而且是大部分人一生中最貴的消費品（第二可能就是蘋果手機了）。這種以市場為導向的消費品不得不經常變化以迎合市場口味。發展變化最快的應該是手機，汽車行業雖然做不到一個季度一變，至少一年或者兩年一變還是做得到的。
汽車行業和手機行業一樣，都要求能夠快速響應，產品開發時間也是一縮再縮，而且萬萬不能出現任何延后的情況，否則就失去了市場先機。試想本來預計在一月一日發布一款新產品，市場宣傳都做好了，但等到那天卻發現東西沒做出來，不得不把發布會延后，這對品牌形象的影響是多么大。
所以汽車行業對“項目管理”的要求很高，一般都有專職項目經理來協調可能出現的任何突發事件（比如某個零件延誤、重大品質問題），調用優勢資源來應對，以趕上項目時間。這個行業的其他人對項目流程的意識也明顯高于其他行業，知道什么時候該做什么事情，需要怎么做，出了緊急情況應該走什么流程。汽車行業的人最熱衷于考PMP（項目管理專業人士資格認證)。
最后，汽車行業綜合了世界主要工業國家德國、日本、美國的管理優點。
德國人擅長于在流程和規則上避免犯錯誤，德國企業特點就是流程一大堆。優點是能夠保證產品質量穩定，技術扎實。缺點是流程繁雜，不能夠快速響應變化。所以為什么德國人能夠做出優秀的工業設備，在做手機、電腦方面就弱爆了，倒不是技術上原因，而是受到流程的束縛趕不上市場上的變化。
日本人擅長減少浪費，會經常去思考哪些東西是沒必要的，但是又對細節執著，所以弄出了精益生產這個東西。這就為什么日本的東西性價比很高，技術領先，質量也扎實。
美國人擅長于創新，不被流程和規則束縛，不遵守流程和規則的事情時有發生（和中國人差不多），所以能夠快速響應市場變化。這就是為什么美國的東西技術上領先，但是質量一般般。為了快速把創新的想法實踐，美國人弄出了項目管理這個東西，本質上是一種靈活的處事方法（假設每個人都按部就班按規則按流程辦事，有問題及時反饋給上下游，就不需要項目經理了）。
由于汽車產業鏈是全球分工合作，不同國家之間互相采購零部件，而這三大工業國家有著不同管理規范，溝通起來會非常困難。為了協調這些不同的管理和標準，1996年世界主要汽車制造商成立了國際汽車工作組 International Automotive Task Force (IATF），1999年頒布了國際標準lSO/TS 16949，制定了一個全球通用規范，這個規范基本綜合了這三大工業國家的管理上的優點。沒有其他哪個行業能夠把這三個工業國家的優點吸收進來。
中國本土汽車行業雖然只學到了一點皮毛，雖然精髓還沒完全學進去，但是好歹也學了點東西，比起其他非汽車行業來說，已經是很厲害了。
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來源：史蒂芬專欄
人工智能賽博物理操作系統
AI-CPS OS
“人工智能賽博物理操作系統”（新一代技術+商業操作系統“AI-CPS OS”：云計算+大數據+物聯網+區塊鏈+人工智能）分支用來的今天，企業領導者必須了解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智能化力量，實現行業的重新布局、企業的重新構建和自我的煥然新生。
AI-CPS?OS的真正價值并不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+信息化、智造+產品+服務和數據+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意愿，這些將不可能實現。
領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業操作系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智能化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：
重新行業布局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典范進行怎樣的反思？
重新構建企業：你的企業需要做出什么樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？
重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己并在數字化+智能化時代保有領先地位，你必須如何去做？
AI-CPS OS是數字化智能化創新平臺，設計思路是將大數據、物聯網、區塊鏈和人工智能等無縫整合在云端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在云端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智能化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：
精細：這種力量能夠使人在更加真實、細致的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。
智能：模型隨著時間（數據）的變化而變化，整個系統就具備了智能（自學習）的能力。
高效：企業需要建立實時或者準實時的數據采集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智能就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。
不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了復合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含于三個領域：技術、文化、制度。
邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的數字化+智能化力量通過三個方式激發經濟增長：
創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的復雜任務，即“智能自動化”，以區別于傳統的自動化解決方案；
對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；
人工智能的普及，將推動多行業的相關創新，開辟嶄新的經濟增長空間。
給決策制定者和商業領袖的建議：
超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智能，為企業創造新商機；
迎接新一代信息技術，迎接人工智能：無縫整合人類智慧與機器智能，重新
評估未來的知識和技能類型；
制定道德規范：切實為人工智能生態系統制定道德準則，并在智能機器的開
發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；
重視再分配效應：對人工智能可能帶來的沖擊做好準備，制定戰略幫助面臨
較高失業風險的人群；
開發數字化+智能化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對于中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” ?《論語·子路》云計算、大數據、物聯網、區塊鏈和 人工智能，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。
如果說上一次哥倫布地理大發現，拓展的是人類的物理空間。那么這一次地理大發現，拓展的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。云計算，大數據、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智能就是那船上的帆，哥倫布之帆！
新一代技術+商業的人工智能賽博物理操作系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，并創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【新能源汽车】86页PPT+多个视频，教你认知混合动力电动汽车，干货收藏的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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