汽车工业需要根据电动汽车的动态调整产品生命周期管理结构，并将数字化纳入生产周期的每个阶段

各国在COP26峰会上承诺大幅减少温室气体排放以减缓气候变化。汽车专业人士正在扩大电动汽车计划，以实现到2050年的脱碳要求。这一关键转变已经在世界范围内引起反响。根据国际能源署《2021年全球电动汽车展望》报告，2020年，汽车销量在COVID-19大流行之后暴跌，但电动汽车 (EV) 的销量增长了40%。

随着全球对电动汽车的需求不断增长，汽车制造商需要重新布局建立数字化制造生态系统。当地汽车行业必须根据电动汽车的动态调整产品生命周期管理 (PLM) 结构，并将数字化融入生产周期的每个阶段，以保持市场领先地位。

用于优化的生成式设计

1980年代的计算机辅助设计、工程和制造(CAx)模型激发了产品设计师的想象力，并影响了汽车设计和开发的转变。CAx平台集成了功能领域和制造活动，以简化PLM流程并推动卓越工程。衍生式设计通过人工智能(AI)、机器学习 (ML) 和虚拟仿真来转换 CAD 软件。它用设计、评估、验证和优化的并行运行取代了线性设计和工程流程。这加快了电动汽车的研发、产品工程服务、认证和上市时间。

随着世界向电动汽车过渡以及全球对电动汽车的需求不断增长，汽车制造商需要重新布局数字化制造生态系统。

电动汽车需要先进的设计和工程框架来彻底改造传统制造。生成式设计算法从输入文件中提取文本和视觉数据，并应用深度学习使核心系统与电动汽车的性能和质量要求保持一致。这些解决方案解决了结构限制、技术参数、功能规格和美学考虑，主要目标是最大限度地减少车辆的重量。轻量化底盘有助于提高电动汽车的行驶里程。

2018年，通用汽车率先采用衍生式设计。通用汽车与Autodesk合作，利用云计算和基于AI的算法生成汽车零件的多种组合。该技术根据用户规格（例如耐用性、材料和制造类型）生成数百种有机和高性能设计选项。例如，人工智能生成的座椅支架设计解决方案使重量减轻了40%，强度增加了20%。

用于场景分析的数字孪生

生成算法为设计和工程目标生成了大量潜在的解决方案，无论是底盘重量、负载能力还是报废价值。数字工具使产品团队能够在现实条件下优化和测试设计变体。例如，情景建模可用于分析创新材料对产品性能的影响。数字双胞胎模拟整个产品生命周期以及制造环境，无需原型设计和试运行即可测试AI生成的设计选项。

除了为规格和变量的排列创建设计变体，同时验证和优化潜在选项外，生成式 AI 还使汽车制造商能够探索替代制造技术。例如，3D 打印可以成为注塑成型或机械加工生产零件的一种经济高效的替代品。此外，衍生式设计和先进的制造技术支持大规模定制。

机器人自动化的可重复性

OEM在按库存生产操作中使用的传统计算机数控(CNC)加工系统已准备好进行升级。由人工智能和计算机视觉驱动的机器人自动化使制造商能够建立一个具有精益生产配置的按订单生产的生态系统。机器人控制系统无缝集成设计、工程和生产流程，以提高制造效率。先进的自动化可最大限度地减少停机时间并提高电动汽车生产基地的效率。电动汽车的组装速度更快，成本更低。此外，精益制造系统使库存投资合理化，减少浪费，并最大限度地利用生产资源。现代汽车利用电气化和自动化进入日本汽车市场。

工业机器人可以轻松编程以执行一系列任务，包括焊接、修整、喷漆、材料处理、包装和废料清除。此外，基于实时操作条件的机器人自动化系统的可编程性有助于增强质量控制等关键功能。机器人结合机器智能和计算机视觉来评估装配线上的材料以及成品的规格。值得注意的是，无论生产量如何，机器人的检查和测试都比统计质量控制系统更准确。

产品历史的区块链

逐步淘汰内燃机的汽车制造商需要尽量减少为电动汽车供电的电池对环境的影响。在这方面，废旧电池中的贵重矿物和金属可以回收再利用。它要求制造商将循环性纳入其商业模式，并确保电池闭环供应链管理的透明度。

区块链技术充当数字账本，可在整个扩展的供应链中实现不可变的可追溯性、披露和验证——从原材料到电池的使用寿命以及通过回收和再利用的第二次生命。这种可追溯性鼓励电动汽车价值链中的可持续实践，它鼓励利益相关方加快采购实践，并将运营的碳成本降至最低。

分布式账本为供应链来源提供了一种机制来降低风险。它促进了整体系统以遵守有关采购和可持续性的监管框架和行业倡议，例如负责任矿产倡议 (RMI)、国际矿业和金属理事会(ICMM)。全球电池联盟 (GBA) 倡议的电池护照和端到端钴可追溯性联盟 ReISource 等全行业计划确保了电动汽车的问责制和资源效率。除了履行环境和社会义务外，制造商还可以解决最终用户的“里程焦虑”问题。他们应该通过设计可更换的电池组来确保电动汽车的可行性。