工业4.0 汽车制造升级？

上世纪60年代，美国麻省理工大学提出了交互式图形学的研究计划，CAD(Computer Aided Design)的概念由此提出。由于当时的硬件设置昂贵，最早自行开发交互式绘图系统的只有波音和通用两家公司。托通用的福，CAD技术早早地被用于汽车业。

在CAD之后，还有CAE（Computer Aided Engineering）、CAM（ComputerAided Manufacturing）等也慢慢出现。CAD是设计上的辅助，比如3D建模二维图纸等，CAE是工程分析，像结构强度和刚度计算、受力分析之类，而CAM是辅助制造，比如数控机床，通过软件控制运行过程而不在是人工。随着计算机技术的发展，这三项辅助功能慢慢被融合，最后都指向了建模。

在汽车设计中，计算机建模的重要性不言而喻，不仅能减少研发团队花在测试上的大部分时间，也让工程师们在结构、功能上的创新和修改变得更加容易。而且，随着这三项技术的逐步融合，计算机建模也get到了一些新技能。

奔驰：空气动力学设计

奔驰在设计2014款CLA时，并没有采用常用的模拟风洞试验的方法，转而通过建模进行CFD（计算流体力学）分析，通过这些数据来分析车辆周围以及通过车辆的气流状态，包括冷却气流、通过车轮罩的气流以及通过车身底部的气流。

根据奔驰紧凑型车空气动力学研究团队主管Patrick Höfer的介绍，奔驰发明了一种新的分析方法，他称之为Flow Visualisation Picturs（气流显示图片），能够显露出车辆在空气动力学上的问题。通过这种方式，能够在分析过程中看到车辆在不同的气流状态下达到指定燃效时所需要的一些参数，比如车身的气压分布以及尾流结构等。

CLA CFD建模分析

团队有一项分析是专门针对前轮附近的气流。“通过前轮导流板和锯齿状的前轮轮罩衬垫时的的气流是需要特别注意的”，他说道，“导流板对气流起到导流作用，前轮处的导流板与天窗附近的气孔导流作用类似，而前轮轮罩衬垫下端的锯齿状外型可以产生纵向涡流来辅助稳定因为外形上的斜度产生的剪切涡流。这两个地方的气流对于车辆的风阻系数影响很大。”

Höfer认为，通过这种方法获得的数据比车辆在传统的风洞试验中获得数据至少要多一个数量级，而且可以筛除掉电脑中一些多余的变量，从而确定在实体原型上要做的虚拟测试，这样会更有效率，数据也会更加真实和全面。

“在风洞中，我们大多会使用烟雾或者羊毛绒来使观察气流的具体流向，这样得到的数据是离散的，但是使用CFD数据，我们可以分析并优化每一个不同的流线模型，这也会让我们的风洞试验更加有效率。”

最终的结果就是设计师们能够通过这一系列的数据得出阻力系统与行驶里程数之间的直接关系。比如，在CLA 180 Blue Efficiency版本上，阻力系数每降低0.04，那么每加仑汽油可以多行驶0.64公里。

福特：油耗分析

现在大多数计算MPG的方式是对燃烧过程进行建模分析，然后再对传动系统和其他相关组件建模，对于混动车来说还要加上电池，最后还要对车内的空调系统设置以及车辆的空气动力学进行建模分析，只不过，这些模型都是各自独立的，最终得到的数据并不能进行融合，一般会以对发动机进行建模得到的数据为准，这个是最低油耗，因为并没有考虑车辆其他组件的能量消耗。

而福特正在尝试的一种方式是对整车进行建模，虽然从建模分析上不能直接得出准确的油耗数字，但是能够与其他的计算方法相结合，得到一个油耗的理论平均值。

C-Max Energi

福特将这种新的建模方式用在C-Max Energi插电式混动车上。对于插电式混动车来说，通过建模分析油耗还能给予用户一些充电习惯的建议，比如说充电频率和每次的充电时间。因此，福特还建立了不同的模型进行对比，比如说只在白天外出时充电和只在晚上充电。

“建模在整车的基础上进行的，需要考虑外界环境温度、车辆的空气动力外形、驾驶条件、开启了哪些设备或系统等等一系列会影响能耗的因素。车辆在80公里/时和120公里/时的情况下，受到的阻力不同，那么这部分消耗的能量不同，最终的油耗数据肯定也是不同的。”福特动力系统电气化首席工程系Mazen Hammoud博士介绍到。

而另外一个影响油耗的变量则是车辆的起动次数，这也是建模过程中比较复杂的情况。工作日的时候，大多数人都只是早上开车上班，晚上开车回家；而在假期，一天内则可能会起动次数更多。

在混动汽车中，车辆所需要的一切能量都来源于燃烧过程和电能。不考虑再生能量的话，除了正常驱动车辆之外，还有很多会消耗能量的地方，比如说加热座椅甚至调整座椅位置。而车辆的起动过程涉及到运动部件的润滑、传动系统、发动机以及空调等设备的使用等等，消耗的能量会更多，所以如果起动次数不同，油耗也是不同的。

福特的这套模型会在得出整车所有部件的能耗数据之后，对所有的数据进行分析并得到一个最终的数据，这个数据会是油耗的平均值，只能用来预测实际测试中会得到什么样的数据，并验证实验室中计算出的结果。

Mazen Hammoud博士也表示，“我们在实验室中计算油耗其实是在一个理想的状态，不考虑噪音，也不考虑风速和起动过程的影响。所以最终想得到一个接近真实水平的油耗数字，就必须把得到的结果与实验室的数据和实际测试的数据相结合，否则，单纯用任何一个数据都是没有实际价值的。现在对于插电式混动车了解得还不多，当我们对用户的使用习惯了解更多时，我们就能够建立更多的模式进行更为准确地分析，当然，这还需要很长一段时间。”

克莱斯勒：高效装配

物联网的出现，让如何使一个汽车工厂能够更具效率地进行装配也变得切实可行。现在大部分的工厂已经能够通过数据库跟踪零部件的库存和使用情况，而克莱斯勒则在这个基础上更进一步，还能够确认一些特殊零件的存放位置，甚至在装配时工人需要完成什么样的装配动作。

“现在我们的3D建模能够准配地模拟传动系统和发动机的安装过程并进行风险分析，”克莱斯勒主管动力系统制造的副总裁Brian Harlow说到，“我们希望能够通过这种方式提高工人的装配效率。”

比如说在变速箱的组件装配中，可能会涉及到一个圆筒组件，针对这个组件，进行建模，需要能够准确地表示出这个组件要与哪些其他部件进行装配，装配在部件的什么位置，装配这个组件需要如何布置作业区域以及最优的装配过程和动作，让操作人员能够获得安装过程的精确信息。

装配过程建模

这还只是克莱斯勒的第一步计划。未来，这个模型的功能会被进一步扩大，比如能够告之这个零部件使用了什么材料进行制造、制造方法以及物流过程，也会包括一些装配之后的信息，比如这个部件如何维护和使用能够获得最长寿命等等。

值得一提的是，这些“先进的制造方法”被创造出来的目的是为了优化人类员工的装配过程而不是机器人。“与机器人相比，人类能够从这些知识中获得一些有价值的信息。机器人目前并不是智能化的代表，只能做一些预先设定好的工作，而人类能够做的就多了，对于昂贵的零件会装配地更加小心防止出现损伤，更为关键的是可以对操作过程的好坏进行反馈以便随时修改。”