X汽车公司整车工厂制造能力评价研究

发布时间：2019-11-07 21:44

【摘要】：随着德国发起的以智能制造为主导的第四次工业革命大潮开启,不仅引领了欧洲在制造业的创新,也推动了其转型升级。同时,各国都纷纷推出了自己的制造业转型方案,开启了对传统制造业的智能创造模式。我国于2015年5月推出“中国制造2025规划”项目,作出了全面提升中国制造业发展质量和水平的重大战略部署,其根本目标在于改变中国制造业“大而不强”的局面。面对智能制造,规划列出了重点发展行业,并做出了优先发展示范项目,其中,汽车产业作为优先发展的十大重点领域之一,也得到了广泛关注。某X汽车公司作为我国特大型汽车生产企业,在汽车生产规模以及技术上都是国内的佼佼者。同时,其紧跟行业政策导向以及制造技术等行业核心能力的创新发展,并不断寻求制造创新的技术及管理方法。本文从X汽车公司的整车工厂制造系统入手,基于中国制造2025规划对于汽车整车制造业的目标要求,结合X汽车公司的具体情况及战略规划,重点研究X汽车公司整车工厂制造能力的运行评价问题,运用科学、严谨的理论方法以及建立重点评价指标体系的方式,评价X汽车公司整车工厂运行阶段的制造能力水平。随后通过具体的实证案例分析,将某汽车公司整车工厂运行阶段3年相关数据代入到指标体系,通过对比分析法进行结果分析并得出评价结论。另外,在建立评价指标体系时应用了三个级别的指标。一级指标的设置是指制造能力综合评价值,它是根据九大二级指标的评价数值以及各自的权重,利用加权算数平均法或几何平均法计算得出的,被作为评价整车工厂制造能力评价的最终评价指标;而二级指标则综合考虑了相关智能化目标与X汽车公司的战略规划,并且参照了中国制造2025相关的政策导向指标要求、《智能制造能力成熟度模型白皮书1.0》以及《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》等政策性文件,同时针对反映整车工厂制造能力的重点要素,制定并提取了九大系统模块;三级指标则是选取了能够评价二级指标的KPI指标,通过相应数据的提取和应用来保证指标体系的客观性及应用性。在涉及指标体系的计算方法以及评价理论上,主要应用了专家打分法、层次分析法、多目标综合评价法以及对比分析法,确定权重的数值并评价出制造能力指数的量化数值,最终通过年度以及各评价指标数据的对比分析,对X汽车公司特定时期整车制造能力的运行情况进行评价,旨在为企业提供相应的评价数值以及其整车工厂现行运行的情况,使其能够及时认清现状并根据目标及战略的变动做出相应调整措施。
【图文】：

产销量

要集中于各环节分支系统的评价问题，对于整体评价的研究较少。本文基于中国制造 2025 规划以及相关政策对于汽车制造业的智能化要求目标，结合 X 汽车公司的战略规划，通过对重要影响因素的分析与指标的划分，提出了一套整车工厂制造能力评价的指标体系，对 X 汽车公司整车工厂制造能力指数进行量化计算与分析。使企业自己能够更加科学、清晰的了解其整车工厂的运行状况，并针对指标体系所反映出的制造能力欠缺部分进行改进与升级。1.2 选题意义汽车工业作为我国国民经济中的支柱性产业，其生产制造水平直接体现了国家汽车工业发展程度，是显示一个国家工业发达水平的重要标志。我国汽车工业经过多年发展，其规模和销量在全球范围内都有着重要的地位。如图 1.1 所示的是2001 年以来，全球汽车产量由 5630 万辆增至 9078 万辆的数据（具体见图 1）,由图所示，，全球汽车产量的变化自 2001 年以来，除了由 2008 年金融危机影响的2009 年产量有大幅下降，基本保持平稳上升的态势，产销比基本保持平衡。单位：万辆

市场消费,汽车产业,销售量,需求量

图 1.2 2015 年全球汽车销售量前十位国家面对着如此大需求量的汽车产业市场，随着近几年我国市场消费升级的加速以及私人汽车的普及，各地方政府纷纷引入了汽车整车制造项目，目前国内 28 个省份分布有汽车整车制造企业，拥有汽车整车企业逾 130 多家，其中不乏世界 500 强的汽车制造企业，如上汽集团、中国第一汽车集团、东风汽车集团等。而从汽车整车工厂的空间布局来看，中国的汽车整车制造产业集群呈现遍地开花的局面（具体见表 1），但各自的制造水平也参差不齐。表 1.1 各产业集群汽车产量及对比数据（2012、2015 年）产业集群2012 年产量（万辆）2012 年产量占全国比重2015 年产能（万辆）2014-2015 年产能增长幅度东北 249.9 13.0% 460 27.8%京津冀 312.5 16.2% 580 38.1%长三角 323.8 16.8% 620 19.2%
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F426.471

【参考文献】