20、科技服务于人：宝马生产系统中数据分析与人工智能的民主化

科技服务于人：宝马生产系统中数据分析与人工智能的民主化

1. 数字化与生产：复杂而动态的环境

汽车行业的高端市场竞争激烈，生产需具备成本效益，目标是以最高效率生产出高品质产品。精益生产的设计原则是提高生产系统日常效率的基础，持续改进旨在系统地审查流程，最大限度地减少或消除各种形式的浪费。

为了更好地应对全球销售市场的需求变化，宝马集团采用在同一条生产线上生产多种不同衍生车型的方法。然而，当前的混合动力和电动化趋势增加了动力系统的变体数量，这使得宝马生产系统的复杂性大幅提高。

对于高端产品而言，质量至关重要，这导致了高昂的质量检查费用，有时还需要进行返工修复缺陷。由于确保始终如一的高品质是生产的永恒目标，因此在制造过程中会采用日常流程来优化生产过程和质量，以减少返工。在高端汽车市场，车型衍生和广泛的个性化选项起着关键作用，例如当前的宝马 3 系轿车有超过 10 亿种变体。这种大量变体和集成带来的复杂性使得传统的流程改进方法面临挑战，尤其是错误原因的分析变得更加困难。此外，长期以来采用的长控制循环质量检查逻辑效率低下且成本高昂。

一方面，数据分析和人工智能被视为管理生产系统复杂性的核心推动因素；另一方面，这些技术在社会和科学界也受到了部分批评。关注的焦点在于这些技术对于非 IT 人员的可访问性和可操作性，以及它们对就业的影响。可视化分析使人们能够与大量数据（如生产中的质量数据）进行交互，人工智能则可用于对组件进行稳健分类，有助于缩短质量控制循环。

在这些 IT 创新的背景下，企业社会责任（CSR）的重要任务是确保数字技术的可靠使用，以及为所有利益相关者可持续地实施数据分析和人工智能的创新应用。利益相关者至少包括客户、生产员工、管理层、软件开发人