寶馬新5系的「最強娘胎」是如何書寫質量二字的？

提到精密製造，相信大家都會想到鐘錶，軸承，齒輪以及德國人。從最普通的圓珠筆頭到最高精尖的汽車飛機，歷史上只有他們才能完全駕馭這些精確到頭髮絲級別的加工工藝。隨著世界工業的融合交流，工業4.0的迅速崛起，現在也有了能讓德國工藝點贊的生產工廠——寶馬新大東工廠，應該是國內最先進的整車加工工廠，也是寶馬集團在全球範圍內技術最先進的工廠——沒有之一。

我們常說英雄不問出處，富貴當思緣由，對人來說，後天的努力是成長路上的必要過程。但對於汽車這種精密機械來說，英雄就當問出處，有精密到毫釐級別的工廠，才能有精確到極致的操控；有了先進到鰲頭的科技，才能有挑戰一切競爭對手的實力。新大東工廠生產的全新5系Li，毫無疑問在接下來的這幾年間將會是華晨寶馬的英雄車。做英雄，首先就要有準確無比的刀法，當然精確到頭髮絲更好，比如加工零件的精度。

基於製造的升級：600個男人和三分之一根頭髮絲的故事

本節的標題雖然有點水滸傳「一百零五個男人和三個女人的故事」這樣聳人聽聞的意味，但這絕不是兩個空口無憑的誇張數據。600個男人代表著寶馬新大東工廠在衝壓工序為側門板準備的38噸單級模具重量，在業內絕對算得上頂尖水準。

拋開一級模具來看整體衝壓生產線不說，6工序，10300噸的伺服壓機也絕對算得上業內領先的工藝水平——對比之下，奧迪的佛山生產線的壓機為6工序8100噸，奇瑞捷豹路虎的壓機為5工序6100噸，而這還都是鋁合金車身的生產線。如果是鋼製覆蓋件，那麼4工序，4000噸甚至更低的衝壓力量都算稀鬆平常。

儘管有著超高的總壓力噸數，但在加工精度上寶馬大東工廠並沒有半點馬虎。衝壓模具的精度高達0.02mm，包括前面所說的重達600個男人的38噸側圍單模具，這也就是標題中三分之一根頭髮絲的來源：一般成年人的頭髮絲在0.05-0.06mm之間。

講完了小標題的故事，接下來也要聊一聊這個大東工廠在連接這些材料時所用到的新工藝與新技術。其實在進入新工廠之前我一直有一個問題：為什麼寶馬大東工廠的第二車間不叫焊裝車間，而叫車身車間？

學過汽車的人都知道，衝壓→焊裝→塗裝→總裝是現在汽車流水線的標準工藝流程，所以看到車身車間這個名詞的時候我也是一臉懵逼的。然而在看到諸如「鋁板激光焊接」「高速熱熔自攻絲螺絲技術」「拉弧式電弧球形焊接技術」等等這些聞所未聞的車身連接技術的時候，我就明白為何寶馬管它叫車身車間了：由於30多種新材料的應用，寶馬啟用了18項不同的連接技術，再簡單的叫「焊裝車間」，就有點像用「今天晚上吃了肉」來描述吃了一頓全葷宴之後的感受。

而採用新材料，新連接工藝之後的結果我們已經知道了：寶馬新5系Li減輕的130公斤重量中，有50公斤就是從白車身上摳出來的，瞧瞧這一後備箱的礦泉水，能給車主在日常用車中節約多少油錢啊。除此之外，由於採用了全新的鋁合金和超高強度鋼材料，寶馬新5系的白車身比現款5系的白車身要堅固得多。用一身腱子肉來形容這種精壯男再合適不過了。

在塗裝車間與總裝車間，寶馬也向我們展示了在製造工藝上的最新突破：如在塗裝車間採用的三段降溫烘乾爐技術，能實現精確的溫度控制，控制鋁材和鋼材在不同溫度下的熱脹冷縮，保證車身尺寸的精確。在總裝生產線採用的全新共線安裝布局，也為工廠的整體效率提高做出了很大的貢獻。

基於數據的升級：大數據讓缺陷無所遁形

質量控制的問題最早由美國人約瑟夫·朱蘭關注且研究，還出了一本書名為《Quality Control Handbook》，至今被視為該領域的傳世經典。但將它發揚光大的卻是日本人：改正20%在生產過程中的問題，就可以解決80%的問題。直到日本人在80年代將大把的機車和複印機傾銷到美國市場，美國人才開始正視質量的重要性。

但為什麼是80/20法則？由於工廠管理員的精力有限，無法將生產的每一個環節都監督的面面俱到，所以在「原始年代」，人們只能通過關注有限的關鍵點，去最大程度提高產品的質量。但在大數據時代，一切都變了，寶馬全新的數碼識別系統以及物聯網架構讓剩下80%的問題也能被輕易的檢測到。通過改進那剩下的20%問題，進而得到更加完美的產品。

大數據就像一個巨大的監視器，可以實時監測每一刻，每一個部件的任何一個細節。舉個例子，一般工廠對於是否擰緊螺絲的判斷維度只有一個：擰緊扭矩值到位即可。還記得在參觀北京現代工廠的時候，工人們手裡拿著的那個大扳手中間就有個綠燈，只要擰到位綠燈就會亮，接著工人就可以去對付下一個螺絲。如下圖就是一個數顯緊固板手。

但是在寶馬的新大東工廠里可就沒那麼簡單了：電動扳手都與大數據中心有連接，每一次擰緊都會有滿滿一屏幕的數據來記錄，通過與標準數據作對比，數據中心不僅能知道螺釘是否擰緊，還能具體到問題原因：比如角度不對，套筒損壞還是螺紋污染等等。每一種問題都對應著一種數據，通過大數據的分析，可以更快的用對應辦法解決特殊的問題，這就是大數據的獨到之處。

對了，有個數據忘了說，寶馬工廠里的每個扳手，平均每天會產生14萬次擰緊動作。再聯想到整個工廠里有多少個扳手在同時運行，你就能大概想象到光處理螺絲擰緊的數據就需要一組性能多麼強大的伺服器了。除此之外，還有衝壓車間數萬個零件的材料回彈係數，車身車間里白車身上數萬個尺寸測量錨點，都在這個大數據監測系統之下，這一整套系統的開發難度，不比衝壓生產線來得簡單。

但這還沒完，這套系統不僅需要能實時處理數據來避免缺陷，還要能通過歷史數據總結出方法，提升工廠的整體效率。

相信大家國小時都學過「統籌與規劃」這門課程，比如小明燒水要10分鐘，切菜要2分鐘，掃地要3分鐘，如何排列才能時間最短的這種經典問題。在寶馬這裡，上漆順序與它類似，但是要困難的多：不管將噴漆管道洗的多麼乾淨，不同顏色的漆先後噴塗，都會有一定概率在車身上出現串色問題。

通過大數據分析，寶馬工程師可以設計出一種最不容易串色的噴漆順序。以下面這張圖第三行為例，如果當前顏色是白色，那麼之前的顏色若是B53，C29或者C10都只會有0%的返工風險（換句話說就是沒有風險），但之前的顏色若是B09，那麼就會有8.16%的返工風險。所以很簡單，以後在噴塗白色之前，就不會安排B09的上漆工作，這樣就減少了返工概率，提高了整體生產線的效率。

整合數據只能給你一個樣本庫，實時監測數據可以讓你提高產品質量，而分析樣本庫以及檢測數據，可以給一個工廠帶來無限多提高效率的機會。這就是大數據的價值，也是這個全新大東工廠與其他非工業4.0工廠之間的最大差距：如何利用數據的差距。通過這些大數據，寶馬也有能力來打造一台歷史上質量最好，精度最高的汽車。

那麼說到底，這新大東工廠到底有多神？

有多神？到時候買輛新5系不就知道了，那可是新大東工廠的大兒子。