1 前言
汽车整车制造四大工艺中，涂装的工序、工艺参数等多而复杂，自动化程度和控制标准高，涂装生产过程中一旦出现问题，排查、消除也相对困难，对生产系统造成的影响较大。通常，涂装工厂建设投入大，周期长，投产后运营管理比其它三大工艺难度更大，但生产柔性相对比较好。在车型尺寸、质量、涂装面积、涂层标准差异不大时，涂装的质量、成本、效率基本不受生产柔性影响。如果车型尺寸、质量、涂装面积和涂层标准差异大，要实现柔性涂装，需承受成本、效率甚至质量方面损失。可见，在传统的整车制造四大工艺中，涂装工艺十分重要，尽管在柔性生产方面具有一定优势，但在某些必要前提出现大的变化时，质量效率很难保证。全球范围新一轮工业革命的兴起，正促使汽车制造从产品设计、生产、使用到服务全生命周期的产业结构和商业模式变革，汽车涂装面临诸多新挑战，如何应对新挑战，适应新的需求，将成为发展的重中之重。
2 车涂装面临的新挑战
在能源、互联、智能三大革命的驱动下，汽车产业迎来全面深刻的巨变，汽车产品结构向“绿色低碳、智能网联”转型，汽车产业价值链“总量上升、重心后移”[1]。其中“绿色低碳，重心后移”与制造过程的涂装密切相关。对涂装构成的新挑战突出体现在以下3个方面。
2.1产品材料多样化、结构复杂化和开发的短周期趋势
汽车作为交通运输和出行的重要工具，减轻质量、节约能源、节省使用成本已经成为全球性的可持续发展要求，相关法规日趋完善和苛刻。无论是提高传统汽车的燃油经济性，还是普及电动汽车，面临的一个共同课题就是必须进一步减轻汽车质量[2]。为满足用户不断提高的新需求，多品种短开发周期已经成为主流车企的战略选择。
汽车轻量化最主要的技术路线是采用轻质材料和优化零部件结构，全铝车身、碳纤维车身技术已经成熟，也有商业化应用，但由于成本因素，并未普及。欧洲的研究表明，汽车工业可接受的轻量化成本为每减重1kg成本增加2～10欧元，在我国，可接受的成本不会高于欧洲。为此，《节能与新能源汽车技术路线图2.0》中，重点关注了“多目标设计+多材料混合应用”[1]。车身采用多种材料和（局部加强的）复合结构，不同车型之间有差异的情况下，采用一种涂装工艺会很困难甚至不可能满足高质量高效率的柔性生产要求。产品模块化、平台化设计是一种先进理念，被广泛采用，车身涂装的模块化、零部件化比重会越来越大，涂装的管理也会越来越复杂。
新车诞生周期（从项目启动到批量投产）是市场竞争力的重要标志。以往一般换代新车诞生周期是36个月左右，现在缩短至24个月，一般生产准备（模具/工装研制、工艺验证、工厂建设及试生产）周期约24个月，现在缩短至15个月。缩短涂装工艺验证、涂装线建设（技术改造）周期，必须提高涂装在产品设计阶段的工艺验证水平，即同步化验证。否则，不仅不能缩短涂装的生产准备周期，还可能因为前期验证不充分，造成反复而拖期。
2.2 用户需求的个性化和订单的即时交付趋势
我国汽车市场的个位数增长已成常态，出现产能过剩，全行业进入发展的转型调整期，以往按预测计划生产的方式，无论是车型品种还是交付周期都无法满足用户的需求。用户个性化定制，按订单顺序生产，即时交付，是生产方式转型的新模式。汽车涂装生产方式要转型，适应（不同车型、不同处理工艺、不同涂层体系、不同颜色、不同图案等）按订单顺序、高效率涂装的要求。
2.3 日趋迫切的环境友好及高质量发展要求
节能环保、持续减少涂装的资源占用和消耗，提高质量和效率，降低成本，一直是涂装技术进步的驱动力，节能环保和资源效率水平是汽车涂装先进性的重要标志。我国“十四五规划和2035年远景目标纲要”中明确，“要制定2030年前碳排放达峰行动方案，锚定努力争取2060年前实现碳中和”，产品生命周期管理对汽车的设计、生产、使用、报废回收各阶段进行评估，相关法规将更加完善，限值标准会不断提高。另外，2.1和2.2中所述的因素都在增加涂装节能环保和提高资源效率的难度，这都构成对汽车涂装的严峻挑战。就目前我国汽车涂装发展的水平而言，这方面暂无成熟的经验可供借鉴，面临的是全球共性课题。
3 涂装智能化是应对挑战的必由之路
基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革，智能制造已成为全球制造业竞争的战略制高点，国家制造业高质量发展战略（中国制造2025）的核心就是实施智能制造，其中节能与新能源汽车是重点发展的十大领域之一，中国汽车工程学会制定发布的《节能与新能源汽车技术路线图2.0》中提出，“在新一轮科技革命的推动下，智能制造已成为汽车制造产业发展的战略方向。智能制造模式为我国汽车制造业突破增长瓶颈，实现设计、制造和服务一体化，实现产业升级，提供了重要途径”。显然，上述诸多挑战是在追求质量、成本、效率这个永恒主题上，汽车涂装的多样性和不确定性在增加，涂装智能化将为突破这些瓶颈创造条件，成为汽车涂装应对新挑战和高质量发展的必然选择。
3.1 基于数字孪生的智能制造系统是应对挑战的必然选择
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。其特征体现为以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以网络互联为支撑，以端到端数据流为基础，实施智能制造，将进一步提升质量效益，助推制造业高质量发展[1]。总体来看，智能制造就是构建一套赛博（Cyber）空间与物理（Physi⁃cal）空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系，解决生产制造、应用服务过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化[3]。
以上表述可能比较费解，其本质是在制造系统中，应用人造的（类比于人脑的认知和行为能力的）智能系统，实现自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能。智能系统的基本特征如图1所示[5]。
工业4.0的发起者西门子在市场上提出“数字孪生（DigitalTwins）”概念，及基于模型的虚拟企业和基于自动化技术的现实企业，包括“产品数字孪生”“生产数字孪生”和“设备数字孪生”，三个层面又高度集成为一个统一的数据模型，并通过数字化助力企业整合横向和纵向价值链，为工业生态系统重塑和实现“工业4.0”构筑了一条自下而上的切实之路，见图2。基于数字孪生的智能制造系统如图3所示[4]。
显然，基于数字孪生的智能制造系统可以同时满足保障涂装质量、提高涂装生产效率、缩短新产品生产准备时间和增加涂装生产灵活性的需求，为全面实现汽车涂装的同步工程、涂装工厂建设/改造及订单交付的高质量、高效率、短周期铺平了道路。
3.2 涂装智能化已开始起步实施
2015年开始，智能制造启动实施以来，在各个行业快速发展，汽车行业从基础研究到工程应用各个层面，都有项目在实施，有的示范项目（包括汽车涂装工厂）已经投入使用。尽管起步实施成效还没有广泛显现，但基于数字孪生的智能涂装技术可以为应对（品种多样化/复杂化、生产随机排序、流程短时化、更高的质量效率等）挑战提供完美的解决方案，已经具备推广实施的条件。
产品数字孪生同生产设备、生产过程等数字孪生高度集成，可实现工艺过程定义、虚拟涂装评估（人机/机器人仿真、生产过程仿真等）、关键指标监控和过程能力评估、设备运行优化、可预测性维护/维修/保养。在产品设计阶段，同步开展基于模型的虚拟验证（三维动态涂装工艺仿真、人机工程仿真、机械化输送仿真等）；进行基于模型的涂装工艺、涂装车间/工厂规划（产品数据浏览、工艺结构建立、工序模型建立、工序内容建立、工序卡片生成、数控编程、工厂规划设计等）；与工厂设计同步开展基于模型的涂装车间/工厂构建，进行虚拟调试等；批产运营时，基于模型的闭环执行系统（高级排产、执行管理、质量管理、设备数据采集）和基于模型的涂装质量检测（关键参数及质量检测编程、检测执行、检测数据输出应用、检测报告生成、检测数据集成关联）等在提高质量和效率、降低成本方面持续发挥改善提升的作用。
目前，高度集成的统一“数字孪生”模型，可通过数字化整合纵向横向价值链，实现从产品设计、工厂生产到产品实际使用等过程的分析反馈和持续改善闭环。
4 实施涂装智能化的必要基础前提
涂装智能化技术应用不同于我国过去几十年的涂装新技术推广，对所有实施企业而言，都是开创性的，涉及技术、商业模式、组织体系创新，需要构建相适应的制度和管理新模式，是一个涉及多领域的极其复杂的系统工程，是一个从局部到整体的拓展、从点线到面的延伸、从技术变革到组织制度变迁的演进，这一转变是不断持续演进的过程[3]，可以说是只有起点，没有终点，要确保涂装智能化的成功实施，良好的基础技术积累、充分的生产线柔性、关键的技术突破是前提，否则，即使应用了智能装备，也很难达到预期效果。
4.1 涂装的基础技术积累标准化、在线化
汽车生产的社会化程度高，生产规模大，技术要求复杂，分工细，生产协作广泛，必须在技术上保持高度的统一和协调，以使生产正常进行；所以，标准化是汽车涂装现代化生产的基础，更是涂装智能化的必要前提。虽然国家和行业的智能制造基础标准体系可共享，但企业自身标准更重要。涉及涂装技术、产品、装备、工艺、材料、生产、质量、采购、管理等各个方面，必须确保基准统一，协调一致，体系运行规范、有效，汽车涂装的基础知识及标准类别详见表1。
涂装的所有相关方面和所有活动，在技术和管理上，都要有标准（规范），用标准（规范），并持续改进提高。这方面，普遍存在表里不一现象，其根本原因是制定的标准缺乏最佳实践基础或充分的验证，不切合本企业实际。因此，实施涂装智能化，必须确保相关标准（规范）数据库健全，并处于实际应用不断完善状态，即涂装的基础技术积累标准化、在线化。确保标准实用且适时更新，数据库数据准确可靠，这是智能系统内嵌已有知识的前提。基础技术积累标准化、在线化程度，决定涂装智能化的起步水平。
4.2 涂装车间/工厂工艺的柔性化
现在，绝大多数涂装线建成投产后，涂装工艺和涂装的产品基本固定（一般是通用工艺，4～6个车型），只在喷涂的颜色方面有较高的选择柔性，在白车身底材种类相同的情况下，工艺可以满足智能涂装要求。若白车身底材种类不同，处理工艺不可通用时，要在工艺和车型方面进一步提高柔性，必须对生产线进行停产改造，或者新建涂装线，周期都比较长。如前所述，涂装线必须具有多工艺、多车型适应性和产能灵活性，才能较好地实施智能涂装，满足未来的发展要求。目前已经有多种创新技术可应用或即将应用，例如，适应多种材料车身的前处理材料和工艺、模块化喷涂站、智能输送AGV等，如图4所示，可提高涂装线柔性的技术路线详见表2。通过新技术的应用和矩阵式的平面布置，实现涂装车间的工艺柔性、作业柔性、机械化输送柔性、产能柔性等，满足智能涂装的功能要求。
4.3 智能涂装关键技术突破及应用创新
汽车涂装自动化程度高，涂装智能化技术基础相对较好，在核心基础零部件和元器件、先进基础工艺、关键基础材料、产业技术基础等工业基础能力上，涂装有较丰富的世界级技术资源可用，自主技术积累也跻身世界先进水平。但由于涂装线工序多，控制参数多，参数间、工序间关联度高，处理过程伴随着化学反应，对涂装质量影响大，实施智能涂装在技术上仍然存在瓶颈。
《节能与新能源汽车技术路线图2.0》提出的17项智能制造关键技术（图5）中，除智能机床外，其它几乎全部涉及涂装，且每项之中都包含若干相关技术。尽管其中某些方面技术已经有应用，也基本是设备功能单元级（例如前述的模块化喷涂站）或某方面系统级（例如涂装车间能源管控系统）应用。
由图6智能制造系统架构可见，涂装智能化发展的终极目标是逐步形成智能涂装生态，单元级或单一系统级智能只是发展的初级阶段，冰山一角。现阶段涂装智能化技术应用在质量、成本、效率提升方面有效果，但投入产出比方面的优势并不明显，据笔者不完全的调研发现，大部分已建成投产的汽车智能化生产线，主要是智能装备的应用，系统智能化应用尚处于起步或探索阶段，表现在，要么是智能化新技术应用不多，要么是智能化应有的赋能还没有实现。之所以如此，除4.1和4.2方面的缺失外，往往是技术应用的盲目性所致，造成智能技术应用的赋能不足或不切实际的功能浪费，所以问题导向的全维度（实际应用的所有关联要素）新技术应用研究验证至关重要，技术或装备的提供方、相关方与最终用户充分协同合作，联合攻关是成功的必要前提。
5 结语
综上所述，汽车产品开发趋于多样化、复杂化和短周期，满足用户个性化、高质量需求的定制生产方式将成为主流，汽车涂装面临诸多新挑战；涂装智能化是应对新挑战的理想路径，必将成为汽车涂装的新一轮发展趋势；尽管涂装智能化已经具备实施条件，但涂装的基础技术积累标准化、在线化，涂装车间/工厂工艺的柔性化，智能涂装关键技术突破及行业相关方协同的应用创新是成功的必要前提；基础扎实，实施涂装智能化会立竿见影，否则将欲速不达。智能涂装不单纯是设备改造，也不是简单的软件堆叠，而是涂装系统的集成、体系的重构、模式的再造，是一个循序渐进的发展完善过程，只有起点，没有终点。
参考文献：
[1]中国汽车工程学会.节能与新能源汽车技术路线图2.0[M].2版.北京：机械工业出版社，2020
[2]吴涛.汽车车身涂装工艺发展趋势前瞻[J].汽车工艺与材料，2015(10)：1-4.
[3]中国信息物理系统发展论坛.信息物理系统白皮书[M].2017.[
4]梁乃明,方志刚,李荣跃,等.数字孪生实战[M].北京：机械工业出版社，2020.
[5]胡虎,赵敏,宁振波,等.三体智能革命[M].北京：机械工业出版社，2016.
来源：涂装交流圈
