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提到精密制造，相信大家都会想到钟表，轴承，齿轮以及德国人。从最普通的圆珠笔头到最高精尖的汽车飞机，历史上只有他们才能完全驾驭这些精确到头发丝级别的加工工艺。随着世界工业的融合交流，工业4.0的迅速崛起，中国现在也有了能让德国工艺点赞的生产工厂——新大东工厂，应该是国内最先进的整车加工工厂，也是宝马集团在全球范围内技术最先进的工厂——没有之一。宝马
我们常说英雄不问出处，富贵当思缘由，对人来说，后天的努力是成长路上的必要过程。但对于汽车这种精密机械来说，英雄就当问出处，有精密到毫厘级别的工厂，才能有精确到极致的操控；有了先进到鳌头的科技，才能有挑战一切竞争对手的实力。新大东工厂生产的全新5系Li，毫无疑问在接下来的这几年间将会是华晨的。做英雄，首先就要有准确无比的刀法，当然精确到头发丝更好，比如加工零件的精度。宝马英雄车
基于制造的升级：600个男人和三分之一根头发丝的故事
本节的标题虽然有点水浒传“一百零五个男人和三个女人的故事”这样耸人听闻的意味，但这绝不是两个空口无凭的夸张数据。600个男人代表着宝马新大东工厂在冲压工序为侧门板准备的38吨单级模具重量，在业内绝对算得上顶尖水准。
抛开一级模具来看整体冲压生产线不说，6工序，10300吨的伺服压机也绝对算得上业内领先的工艺水平——对比之下，奥迪的佛山生产线的压机为6工序8100吨，奇瑞捷豹路虎的压机为5工序6100吨，而这还都是铝合金车身的生产线。如果是钢制覆盖件，那么4工序，4000吨甚至更低的冲压力量都算稀松平常。
尽管有着超高的总压力吨数，但在加工精度上大东工厂并没有半点马虎。冲压模具的精度高达0.02mm，包括前面所说的重达600个男人的38吨侧围单模具，这也就是标题中三分之一根头发丝的来源：一般成年人的头发丝在0.05-0.06mm之间。宝马
讲完了小标题的故事，接下来也要聊一聊这个大东工厂在连接这些材料时所用到的新工艺与新技术。其实在进入新工厂之前我一直有一个问题：为什么大东工厂的第二车间不叫焊装车间，而叫车身车间？宝马
学过汽车的人都知道，冲压→焊装→涂装→总装是现在汽车流水线的标准工艺流程，所以看到车身车间这个名词的时候我也是一脸懵逼的。然而在看到诸如“铝板激光焊接”“高速热熔自攻丝螺丝技术”“拉弧式电弧球形焊接技术”等等这些闻所未闻的车身连接技术的时候，我就明白为何宝马管它叫车身车间了：由于30多种新材料的应用，宝马启用了18项不同的连接技术，再简单的叫“焊装车间”，就有点像用“今天晚上吃了肉”来描述吃了一顿全荤宴之后的感受。
而采用新材料，新连接工艺之后的结果我们已经知道了：新5系Li减轻的130公斤重量中，有50公斤就是从白车身上抠出来的，瞧瞧这一后备箱的矿泉水，能给车主在日常用车中节约多少油钱啊。除此之外，由于采用了全新的铝合金和超高强度钢材料，宝马新5系的白车身比现款5系的白车身要坚固得多。用一身腱子肉来形容这种精壮男再合适不过了。宝马
在涂装车间与总装车间，也向我们展示了在制造工艺上的最新突破：如在涂装车间采用的三段降温烘干炉技术，能实现精确的温度控制，控制铝材和钢材在不同温度下的热胀冷缩，保证车身尺寸的精确。在总装生产线采用的全新共线安装布局，也为工厂的整体效率提高做出了很大的贡献。宝马
基于数据的升级：大数据让缺陷无所遁形
质量控制的问题最早由美国人约瑟夫·朱兰关注且研究，还出了一本书名为《QualityControlHandbook》，至今被视为该领域的传世经典。但将它发扬光大的却是日本人：改正20%在生产过程中的问题，就可以解决80%的问题。直到日本人在80年代将大把的摩托车和复印机倾销到美国市场，美国人才开始正视质量的重要性。
但为什么是80/20法则？由于工厂管理员的精力有限，无法将生产的每一个环节都监督的面面俱到，所以在“原始年代”，人们只能通过关注有限的关键点，去最大程度提高产品的质量。但在大数据时代，一切都变了，宝马全新的数码识别系统以及物联网架构让剩下80%的问题也能被轻易的检测到。通过改进那剩下的20%问题，进而得到更加完美的产品。
大数据就像一个巨大的监视器，可以实时监测每一刻，每一个部件的任何一个细节。举个例子，一般工厂对于是否拧紧螺丝的判断维度只有一个：拧紧扭矩值到位即可。还记得在参观工厂的时候，工人们手里拿着的那个大扳手中间就有个绿灯，只要拧到位绿灯就会亮，接着工人就可以去对付下一个螺丝。如下图就是一个数显紧固板手。北京现代
但是在的新大东工厂里可就没那么简单了：电动扳手都与大数据中心有连接，每一次拧紧都会有满满一屏幕的数据来记录，通过与标准数据作对比，数据中心不仅能知道螺钉是否拧紧，还能具体到问题原因：比如角度不对，套筒损坏还是螺纹污染等等。每一种问题都对应着一种数据，通过大数据的分析，可以更快的用对应办法解决特殊的问题，这就是大数据的独到之处。宝马
对了，有个数据忘了说，工厂里的每个扳手，平均每天会产生14万次拧紧动作。再联想到整个工厂里有多少个扳手在同时运行，你就能大概想象到光处理螺丝拧紧的数据就需要一组性能多么强大的服务器了。除此之外，还有冲压车间数万个零件的材料回弹系数，车身车间里白车身上数万个尺寸测量锚点，都在这个大数据监测系统之下，这一整套系统的开发难度，不比冲压生产线来得简单。宝马
但这还没完，这套系统不仅需要能实时处理数据来避免缺陷，还要能通过历史数据总结出方法，提升工厂的整体效率。
相信大家小学时都学过“统筹与规划”这门课程，比如小明烧水要10分钟，切菜要2分钟，扫地要3分钟，如何排列才能时间最短的这种经典问题。在这里，上漆顺序与它类似，但是要困难的多：不管将喷漆管道洗的多么干净，不同颜色的漆先后喷涂，都会有一定概率在车身上出现串色问题。宝马
通过大数据分析，宝马工程师可以设计出一种最不容易串色的喷漆顺序。以下面这张图第三行为例，如果当前颜色是白色，那么之前的颜色若是B53，C29或者C10都只会有0%的返工风险（换句话说就是没有风险），但之前的颜色若是B09，那么就会有8.16%的返工风险。所以很简单，以后在喷涂白色之前，就不会安排B09的上漆工作，这样就减少了返工概率，提高了整体生产线的效率。
整合数据只能给你一个样本库，实时监测数据可以让你提高产品质量，而分析样本库以及检测数据，可以给一个工厂带来无限多提高效率的机会。这就是大数据的价值，也是这个全新大东工厂与其他非工业4.0工厂之间的最大差距：如何利用数据的差距。通过这些大数据，也有能力来打造一台历史上质量最好，精度最高的汽车。宝马
那么说到底，这新大东工厂到底有多神？
有多神？到时候买辆新5系不就知道了，那可是新大东工厂的大儿子。
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