汽车智能工厂专题研究:智能工厂降本增效,自动化设备稳健发展
- 来源:华西证券
- 发布时间:2022/02/18
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汽车智能工厂专题研究:智能工厂降本增效,自动化设备迎来稳健发展.pdf
智能工厂能够优化生产过程。智能工厂可分为三项流程(计划、执行、控制),五个层面(协同、企业、工厂、车间、设备)。产业链由上游的硬件及软件厂商、中游的智能设备制造及方案设计供应商、下游的制造企业三部分共同组成。发展驱动包括:信息技术发展打下基础,人口红利消退、全球化趋势促使制造业转型发展,同时国家也自上而下制定智能工厂的发展规划。目前智能工厂国内起步晚但增速快,主要的下游应用为电子和汽车,电子行业的渗透率最高达到26%,汽车行业的需求最大占比38%。
1 智能工厂行业概况
1.1 智能工厂:响应度高、适应性强的互联制造
智能工厂是数字化供应网络的组成部分,是一个柔性系统,能够自行优化整个网络的表现,自行适应并实时 或近实时学习新的环境条件,并自动运行整个生产流程。
什么是“数字化供应网络”?传统的线性序列式供应链运营模式中,研发、采购、生产等流程依 序展开,因此流程间互动有限,整体效率较低 ;数字化供应网络将这样的线性结构转变为一个以数字化为核心的、 互联互通的开放式供应链体系,实现多向通讯,更加高频高效。
什么是“智能工厂”?智能工厂能够实时学习新的环境条件,并和数字化供应网络互联 ; 根据企业需求的更新及生产能力的发展,自行适应、优化、运行整 个流程 ;包括但不限于:进入新市场,开发新产品/服务,引入新技术 ; 使得企业应对变化的适应性大大提高。
1.2 基本架构:计划、执行、控制
智能工厂包含三项流程,可再细分为五个层面,层与层之间相互联系,形成闭环。
计划
协同层:在商业生态环境中,企业与其他参与者进行互动,将各自的实时数据上传至共享平台,形成数据库;
企业层:企业内部的生产管理软件从共享平台获取数据并进行分析,展开预测性分析,制定工作计划并排产,向下传达至执行部门;
执行
工厂层:接收派发的生产任务,同时从企业内部平台获取数据(如库存量)进行分析,根据实时生产能力调整流程、分配任务;
车间层:根据流程执行生产任务;
控制
设备层:对生产设备进行实时监控与中期检测,保证产品质量,协助必要维修工作。
1.3 智能工厂产业链
智能工厂产业链由上游的硬件及软件厂商、中游的智能设备制造及方案设计供应商、下游的制造企业三部分 共同组成,下游需求带动智能工厂扩大布局。
2 汽车行业:特斯拉“超级工厂”
2.1 智能工厂在汽车生产上的应用:生命周期全覆盖
以特斯拉、三星等智能工厂应用较为成熟的企业为例,智能工厂的布局往往从车间里的生产和质控环节开始 。因此,短期内的发展方向是先着眼于企业的生产模块,再逐步拓宽到整个生产过程。
目标:汽车产品的完整生命周期包含从接收需求到报废再回收的7个流程 ; 智能工厂的终极目标是实现7大流程全方位覆盖 ; 现阶段应用最广的在生产和质控环节 ; 部分龙头企业已通过大数据分析等技术实现前半部分主要环节的覆 盖(即从与消费者、供应商的对接开始,到汽车的销售环节)。
模块拆解:汽车制造中智能工厂可被拆解成4个模块:市场、供应、生产、销售; 狭义的“智能工厂” 只应用于企业内部,主要包括设计、生产、质控 三个环节 ;广义的“智能工厂”包括从市场、客户、供应商等获得数据和信息反 馈从而作用于生产过程。
2.2 特斯拉“超级工厂”:极致精益与高效
特斯拉“超级工厂”(Gigafactory) 将智能工厂理念与从第一性出发的生产底层逻辑相结合,基本实现整 车制造流程的全智能化,提高效率、优化质量、提升产品的可负担性。(报告来源:未来智库)
2.3 “超级工厂” 的研发创新:成本控制的基石
相关领域:数字孪生,工业互联网
数字孪生
数字孪生的内核在于通过数字化技术,将生产过程中的物理实体转 变为数字模型,根据历史数据以及随客户需求而改变的参数,对生 产过程进行模拟、控制、验证和预测 通过数字孪生,特斯拉车厂可以在实际生产之前,先通过虚拟生产 的方式模拟客户预定的不同配置、型号的电动车的生产过程 ;
良性循环的形成: 短期来看,模拟过程中发现的问题可以被提前解决、改进,从而 避免在实际生产时出现瓶颈、对产品出货造成影响,还有助于减 少计划外的停机时间,最大化效率与产能;长期来看,模拟生产的所有参数,如原材料、边线物流、工序要 求、设备健康状况等,都将被记录到工业互联网平台的数据库 中,作为未来模拟时的历史数据,并反馈到管理层,协助战略决 策。
工业互联网技术为收集到的数据提供了一个开放、透明的平台。我国本土的部分车企的数字化转型尚且处在起步阶段,目前已能实 现生产过程中各个环节数据的采集和分析,如原材料数据、车间的 设备情况,但也仅限于这样的小闭环,即有原材料数据的采购部门 和有设备数据的车间之间并不互通,信息的不透明导致这些企业的 决策速度较慢,遭遇市场变动时相对脆弱。
特斯拉“超级工厂”使用一个“一体化”平台,将研发、生产、物 流三个重要环节产生的数据进行连接,使得数据的输送透明且快速 ; 设备故障被检测到后将实时上报,第一时间通知采购部门故障对 产能的影响,从而调整采购的顺序/品类(调整采购的原因详见 “物流创新”部分)。新产品的开发也能得到快速衔接——从实验室到车间、再到测 试场地,一站式的产品研发流程提高了效率,控制了成本。
2.4 “超级工厂” 的厂房创新:更快决策,更快行动
相关领域:起重、传输机械,工业软件
边际优化
摒弃繁复的外观设计,一个大联合厂房涵盖了整车工艺四大板块, 焊装、涂装、总装、电池、电机等车间集中布局,极大缩短各个 工序之间的物流路径,提高运行效率 ; 充分利用厂房结构的纵向空间,采用多层厂房设计,通过升降机、 机运链进行自动化空中输送的物流措施,最大限度提升空间利用 率,实现土地的高效利用;同时也减少人工垂直搬运,节约人力 成本,以立方米论效率,达到业界领先水平 ; 厂房创新为研发、制造创新提供了可执行的土壤——厂房之间的 自动化将厂房内部的自动化连接在一起,减下的成本被用于研发 产品、提升质量。
3 汽车行业:特斯拉“超级工厂” 相关板块及重点公司分析
3.1 数控机床:新能源车发展带来需求扩张
机床是指制造机器的机器,亦称工作母机或工具机。机床通过切削、铸造、锻造、焊接、冲压、挤压等方式,对精度要 求较高和表面粗糙度要求较细的零件进行加工。数控机床是一种装有程序控制系统的自动化机床,相较传统机床,具有 精度高、刚性大、生产率高、加工质量稳定等优点。
汽车行业是数控机床行业下游主要应用领域,新能源车发展带来新增机床的需求扩张。数控机床行业下游行业消费占比 中,汽车行业比重最大约为40%。新能源车相较传统燃油车在动力总成结构上发生重大变化,以三电(电机、电控、电 池)为代表的零部件均需定制化开发机床进行加工。
机床行业周期性叠加进口替代和下游产业需求拉动,行业景气度高。在国家政策的支持以及国内企业不断追求创新的背 景下,中国数控机床行业发展迅速,行业规模不断扩大。由于疫情的影响及能源供应限制,2020年中国数控机床产业市 场规模下跌为2473亿元。
竞争格局:国内集中中低端市场,国产替代空间大
我国机床行业集中于中低端市场,高端数控机床仍然依赖 进口。我国数控机床目前处于中高端产品国产化阶段。据 中国海关数据披露,我国出口数控机床进口均价是出口的 十几倍,出口均价远低于进口均价。
我国机床企业的综合竞争力逐步显现,国产替代空间大。 从机床进出口量来看,我国进口量已连续十年处于下滑态 势,至2020年进口量占比为18%,与此同时机床出口量 保持平稳增长,至2020年已提升至12%。伴随国内制造 业转型升级,有利于推动数控机床结构升级,产生大量新 增需求。
海天精工
战略布局新能源汽车领域,具有先发优势。公司以龙门产品为重心,并在2019年针对新能源汽车研发和生产专用的结构 件专用高速龙门动柱式加工中心。新能源车的爆发增长将显著拉动龙门类机床的需求,公司龙门产品口碑好,品牌知名 度较高,有望率先受益新能源车的发展。
技术领先,产品竞争力强。截至2020年,公司共有245项专利,并与国内科研院校合作开发了多项技术。公司成立之初 产品定位于高端数控机床,此类产品技术含量高、附加值高。目前公司中高端领域产品质量已经接近甚至持平外资,龙 门对手以意大利、西班牙为主,立式等对手以日韩为主,产品价格和韩国持平,并显著低于日本和欧洲,性价比高且具 备服务优势。
产能充沛,充分享受行业红利。2020年机床行业下游需求旺盛,行业景气度持续向好。而机床行业扩产周期在一年半以 上,2020年多数机床公司新建产能目前仍未释放时,海天精工凭借原有充足的产能储备,收获大量订单,各主要产品生 产量和销售量均有所增加,公司数控龙门加工中心产量和销量同比分别增加50.00%和36.76%,数控立式加工中心产量 和销量同比分别增加250.80%和191.74%。
3.2 压铸机:“一体化压铸”奠定大型化、一体化趋势
压铸是利用模具内腔对融化的金属施加高压的一种金属铸造工艺。而压铸机则是用于压力铸造的机器,在压力作用下把 熔融金属液压射到模具中冷却成型,开模后得到固体金属铸件。压铸机一般分为热压室和冷压室两种,在“一体压铸” 中使用的是冷压室压铸机。另外,按照锁模力的大小压铸机还可分为小型机、中型机和大型机。(报告来源:未来智库)
在特斯拉的引领下, “一体压铸”在产品简化、安全提升、效率提升、成本降低、精度可控等多方面的优势奠定了未来 压铸机向大型化、一体化方向发展的趋势。 目前汽车制造多采用 “冲压+焊接”方法,即先用压力机生产小零件、再用机器人将零件进行焊接。对应这一制 造方法,如今工厂普遍使用的是锁模力小于5000kN的小型压铸机,用于该过程中汽车零部件的制造。 考虑到新能源汽车市场规模的扩大及节能减排的政策号召,实现车身减重将成为各汽车厂商未来的发展目标。采 用压铸铝合金件替代传统钣金焊接件是各厂商在车身减重过程中采用的主要方法,但“冲压+焊接”方法所需仪器 设备繁多、且受技术限制无法实现在车身制造中大量使用铝合金,难以适应未来发展。
国内企业龙头优势明显,整体技术水平偏低
国内压铸机行业发展迅速,汽车轻量化带来机遇。2017~2020年压铸机市场规模CAGR为20%,2020年我国压铸机市 场规模约为170亿元。压铸机主要应用于汽车(汽车动力总成配件、汽车结构件、方向盘)、摩托车、3C(计算机、通讯 、消费电子)、家电、电动工具、航空航天等高科技产业。其中汽车、摩托车是最大的应用领域,占比达65%。
欧洲及北美等发达国家占据行业主导地位。全球压铸机制造业主要分布在中国、日本、瑞士、意大利、德国和美国,压 铸机产量占全球产量的90%以上。目前以瑞士布勒、德国富来及日本宇部和东芝为代表的知名企业占据了全球市场的主 要市场份额,这些厂商大都成立较早,积累了较为深厚的行业经验。
国内企业龙头优势明显,整体技术水平仍有提升空间。在2020年国内存量冷室压铸机企业市场份额中,力劲以近50%的 市场份额排名第一;其次是伊之密,市占率为14%;东芝、东洋、布勒分别占比8%、5%、3%。国内企业除力劲和伊 之密外,其他企业在技术上不具有竞争优势,规模较小、研发投入偏低,整体技术水平仍然有提升空间。
力劲科技
全球销量最大的压铸机制造商,全球压铸机行业的龙头企业。公司的主要产品有冷、热室压铸机以及镁合金压铸机,精 密注塑机等,广泛应用于汽车、3C、建筑材料、电动工具、玩具、礼品、国防军事、物流等多种行业和领域。主要客户 有特斯拉、美国通用、东风本田、比亚迪、长安、长城等汽车厂商,以及美的集团、长虹电器、欧普照明等电器厂商。
公司与特斯拉达成独家战略合作,为少数掌握新能源汽车压铸核心技术的企业。公司是特斯拉实现Model Y车身底盘一 体压铸工艺巨型压铸机的独家供应商。2020年公司持续向国际领先新能源汽车企业交付全球最大吨数的压铸机,目前已 成为全球少数掌握了核心新能源汽车压铸技术的先进企业。
2021年公司业绩有望随新能源车产销量快速增长。 2020财年公司营业收入、归母净利润分别为34.24亿元、2.14亿元 。2021年随着国内疫情形势逐步好转,汽车市场呈现低基数高增长的恢复性增长走势,汽车产销资料相比去年同期有较 大增长,新能源汽车销量增速超出预期。公司 2021 年上半财年实现收入 23.22亿元,同比增加 59.4%。
3.3 工业机器人:汽车需求规模大、市场规模稳定增加
工业机器人下游应用广泛,汽车需求规模大。根据IFR数据,2020年全球工业机器人下游应用行业主要有电子(占比 28.5%)、汽车(占比20.9%)、金属加工(10.7%)等。汽车以其庞大的行业规模基础和较高的自动化率成为工业机 器人下游应用的重点行业。
全球及国内工业机器人市场规模快速稳定增长,2014-2019年GAGR分别为12%及16%。搬运和上下料为主要应用:根据 IFR 数据,2019年全球在运工业机器人在搬运及上下料领域应用约121.5万台, 占总量的 45%,焊接与钎焊机器人在运量为64万台,占比为23.5%;装配及拆卸机器人在运量为28.7万台,占比为 10.5%,其他类型比例较低。
日本企业领先,行业集中度较高。ABB、发那科(FANUC)、库卡(KUKA)和安川电机(YASKAWA)为全球主要的 工业机器人供货商,占据全球约50%的市场份额,其中发那科(FANUC)的销售占比最高,占比达到17.3%。
埃斯顿
公司是国产工业机器人龙头。公司业务覆盖了从自动化核心部件及运动控制系统、工业机器人到机器人集成应用的智能 制造系统的全产业链,围绕制造业智能化发展大趋势,构建了从技术、产品,质量、成本和服务的全方位竞争优势。公 司2011-2020年营收/归母净利润CAGR分别为20%/8%。工业机器人业务收入逐年稳步上升,从2016年2亿元提升至 2020年16亿元水平,CAGR为67%。
收购Cloos协同效应明显,缩短与国际高端机器人性能差距。Cloos中国市场的整合战略得到贯彻实施,结合Cloos机器 人焊接核心技术、产品和公司现有机器人产品,适合中国市场的系列化Cloos产品已开始推向市场、高端部分产品已得 到客户的高度认可并取得了业务的高速发展,产品成功进入多家工程机械龙头企业及汽车整车领域,如三一重装、河南 骏通,国内市场同比增长375%。
3.4 智能解决方案:下游变革趋势促行业发展
下游发展趋势对汽车智能生产提出更高要求。随着环保标准的不断提升,以及客户对汽车消费品质的提 升、个体化和差异化的消费需求增长,汽车生产向差异化 小规模定制生产模式方向发展,汽车生产厂商管理向工业 互联网、物联网和大数据方向发展,新车型的推出速度不 断加快,更新换代周期不断缩短,这些趋势都对以智能生 产线为代表的汽车制造装备的自动化、柔性化、智能化和 信息化水平提出了更高的要求,相应汽车行业固定资产投 资保持持续快速增长。
报告节选:

































(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)
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