A2MAC1：可持续产品设计、价值工程和供应链优化的数字化趋势——赋予工程师设计和采购更经济、更可持续电动汽车的超能力

“没有数据、没有对标、没有标准化，我们无法打造出一款出色的汽车。因此，我们必须拥有这些数据，并加快处理速度。在中国，众多整车厂和供应商都在积极收集和分析数据，这些数据将有助于我们更好地优化汽车设计。”2024年3月7日，在第五届汽车新供应链大会上，A2MAC1 CEO Frank Bunte坦言。

A2MAC1是业界领先的汽车对标和竞争洞察平台，已经在汽车行业深耕了27年。Frank Bunte表示：“目前，我们已经研究了超过2000辆汽车，这些数据来自于各种类型的整车，提供了全面而深入的行业洞察。”

Frank Bunte | CEO of A2MAC1

以下为演讲内容整理：

A2MAC1已经在汽车行业深耕了27年，积累了海量的数据资源，每年新增分析车辆100多款。我们不仅关注车辆的性能和设计，更关注市场的变化和消费者的需求，在对标方面积累了丰富经验。目前，我们已经研究了超过2000多辆新车。

图源：演讲嘉宾素材

更快、更有信心地设计出更好的汽车

当前，全球汽车业面临的首要挑战是如何更快、更有信心地设计出更好的汽车。要打造更好的汽车，究竟意味着什么呢？过去，"更好 "通常意味着更好的性能、成本更优和差异化竞争。现在，"更好 "的定义已经发生了变化：减少二氧化碳、废料和废物对环境的影响变得同样重要。

图源：演讲嘉宾素材 

自从25年前我踏入汽车行业以来，见证了行业的诸多变化。特别是过去10年间，随着越来越多的新玩家涌入市场，以及更多优秀人才的加入，这个行业的竞争愈发激烈。面对这样的形势，我们如何对从业人员进行更全面的评估？又如何在日常工作中加强对年轻人的培训，让他们掌握更多的知识和技能？

事实上，在瞬息万变的世界里，速度成为新的第一竞争优势。这意味着，尽可能避免详尽的瀑布式规划，转而以更加敏捷、渐进的方式探索机遇和 "假设情景"。在出现变化和新要求时迅速做出调整，加快学习和创新的速度，保持与时俱进；这也包括向竞争对手学习。

观察众多电动车领域的佼佼者，我们不难发现他们具备一些共同的优势：上市时间更短，平台更出色，产品质量更上乘。以特斯拉为例，他们在过去的六到七年里推出了四到五个车型。以特斯拉为例，他们在过去的六到七年里推出了四到五个车型，这样的速度令人瞩目。而一些中国企业如比亚迪，蔚来，小鹏在汽车开发速度上展现出了惊人的实力。

图源：演讲嘉宾素材

当然，我们也应看到，传统的整车厂在面对新势力的冲击时，也展现出了顽强的生命力。他们拥有深厚的历史底蕴、丰富的经验以及优秀的系统架构。然而，为了应对市场的快速变化，他们也不得不加快新产品的研发和迭代速度，努力缩短上市时间。

快速的系统级优化提升电动汽车竞争力

那么，如何提升速度呢？

以电动汽车动力系统为例，领先的电动汽车新势力如何将成本和重量降低多达40%的同时，将开发周期缩短多达50%？

这是系统级优化、降低复杂性的结果。事实上，我们看到，由于采用了竞争对标，这些做法迅速普及，先行者在市场竞争中往往比跟随者更胜一筹。

图源：演讲嘉宾素材

无论是在产品开发周期还是生产周期中，自动化都扮演着举足轻重的角色。因此，充分利用最佳数据，包括AI的应用，都显得尤为关键。

过去是单打独斗，如今则转变为多玩家协同作战，不再是单一的商家独自拼搏。为了加速进程，我们观察到在欧洲和北美，许多主机厂都渴望独立掌握每一项技术。然而，在车辆制造这一高度复杂的领域中，协同合作的重要性不言而喻。

多级玩家共同参与，集合众人之力，方能点燃更耀眼的火花。

车辆制造中，交叉环节众多，其中质量是根基。市场中速度固然重要，但品质始终是第一位的。量化时，我们不仅要考虑质量，还需权衡品质与成本。此时，合理应用数据变得尤为关键，它能帮助我们在复杂环境中加快迭代进程，降低成本。

同时，个性化的需求也不容忽视。越早意识到这一点，后续的调整就会越少，流程也会更加顺畅。因此，从一开始就应充分考虑个性化需求，而非在后期通过增加成本来加大生产工程的风险。如果我们不进行全面、及时的考量，比如合规等要素，等到产品上线时，可能会面临诸多监管条例和规定的挑战，届时问题将会变得复杂而棘手。因此，可持续性是差异化竞争的关键。

Demo

接下来，我为大家展示一个小型的Demo。这是一个平台，通过它我们可以逐步深入探索。在我们的数据库中，我们利用不同的数据进行对标分析。

 图源：演讲嘉宾素材

在演示过程中，A2MAC1 首席执行官Frank介绍了其平台的最新功能：基于人工智能的自动成本计算、零部件共性分析、成本和价值工程创意生成以及跨部门协作工具，以实现行业的总体目标，即更快、更有效地设计和采购更经济和可持续性的汽车。

这些只是 A2MAC1平台如何在全球范围内提高工程设计和采购效率的一些例子。对于中国企业来说，这是一个非常有用的解决方案和数据源，有助于他们在欧洲和世界其他地区获得更多的国际市场份额。

那么，如果我们以 "软件速度 "进行探索和决策？如果我们从 "单玩家 "转变为 "多玩家 "跨专业工作流程进行协作？如果每个工程师都能多方考虑优化成本、二氧化碳排放量和性能？如果可持续发展成为差异化竞争的关键因素？

 图源：演讲嘉宾素材 

我们坚信 "假设“的力量以及快速、敏捷迭代的必要性。我们投资于人工智能自动化，以实现竞争对标、二氧化碳减排和成本价值工程。在探索潜在解决方案的过程中提供实时反馈的工程辅助智能助手。我们还相信，系统级的整体优化需要跨专业合作和集成工作流程。基于业界最大的汽车标准化属性、图像和三维数字孪生数据库，我们可以创造透明度，发现新趋势，加速全行业学习，推动差异化......并最终赋予我们的客户超能力，更快地设计出更经济、更可持续的汽车。

面对海量的车辆以及要部件数据，传统的方法显然已经无法满足我们的需求。因此，我们期待利用AI智能工具来进行深入的分析和对标工作。同时，我们也希望工程师们能够主动与我们联系，我们将为他们提供有力的支持和创新的思路！

（以上内容来自A2MAC1 CEO Frank Bunte于2024年3月7日在第五届汽车新供应链大会发表的《可持续产品设计、价值工程和供应链优化的数字化趋势》主题演讲。