1、BoseraAssetManagementCo.,Ltd.智能工厂降本增效，自动化设备迎来稳健发展汽车智能工厂报告仅供机构投资者使用仅供机构投资者使用证券研究报告证券研究报告主要观点智能工厂能够优化生产过程。智能工厂可分为三项流程（计划、执行、控制），五个层面（协同、企业、工厂、车间、设备）。产业链由上游的硬件及软件厂商、中游的智能设备制造及方案设计供应商、下游的制造企业三部分共同组成。发展驱动包括：信息技术发展打下基础，人口红利消退、全球化趋势促使制造业转型发展，同时国家也自上而下制定智能工厂的发展规划。目前智能工厂国内起步晚但增速快，主要的下游应用为电子和汽车，电子行业的渗透率最高达到26

2、%，汽车行业的需求最大占比38%。特斯拉“超级工厂”案例：极致精益与高效。汽车智能工厂从车间的生产和质控环节开始，有望延伸至全生命周期。特斯拉“超级工厂” 将智能工厂理念与从第一性出发的生产底层逻辑相结合，基本实现整车制造流程的全智能化。研发创新：建立数字模型用虚拟生产方式提前改进策略，采集与分析数据从而提升企业的生产效率和决策效率；厂房创新：联合厂房覆盖整车四大工艺，缩短工序间的物流路径，采用多层厂房设计，提高场地使用和运行效率；制造创新：在冲焊涂总四个环节大量使用工业机器人、视觉系统实现生产和检测的自动化；零件创新：一体式压铸减重（30%）降本（40%），带领汽车轻量化趋势、降低物流及采购

3、成本；物流创新：工厂采用环抱式布局，边道口直接卸货、追求“零库存”的极致，减少仓储成本。受益板块及标的：1）数控机床：新能源车爆发增长显著拉动龙门机床的需求，高端机床国产替代空间大，对应标的：海天精工（龙门机床）。2）压铸机：“一体化压铸”需求奠定压铸机的大型化、一体化趋势，对应标的：力劲科技（特斯拉供应商）、伊之密（超重压铸机突破）。3）工业机器人：汽车制造广泛应用，国产替代空间大，对应标的：埃斯顿（工业机器人国内龙头）。4）智能解决方案：自动化、柔性化、智能化和信息化，新能源车带来产线变革机遇，对应标的：豪森股份（新能源车新业务拓展）、巨一科技（智能产线、电机）。风险提示：制造业投资下降；

4、新能源汽车渗透率不及预期；上游晶圆持续短缺，影响汽车生产；半导体技术突破、国产替代不及预期；技术突破、国产替代不及预期；行业内竞争加剧等。2fXcZyXiXjZbYNAqRpOpPbRaO9PoMoOoMpNiNoOoMeRrQoQaQnNxOMYmNwOxNmQmQ研究框架3资料来源：华西证券研究所整理图：汽车智能工厂研究框架上游：硬件及软件厂商中游：智能设备制造及方案设计供应商下游：整车厂特斯拉“超级工厂”案例：“极佳”定律下的五大创新研发创新共同支持 数字孪生建模虚拟生产 一体化平台连接研发、生产、物流数据提高决策效率厂房创新制造创新零件创新物流创新 联合多层厂房优化生产动线，提升产能占

5、地比到0.58； MES实现信息跨车间传递 自动化生产达到75%，冲焊涂总四环节均使用机器人等实现自动生产和检测 一体化压铸后底板和下车底，减少零部件，减重30%及降本40%，缩短生产时间 混线生产，生产数据自动调配零件 环抱式布局，道口卸货“零库存”工业软件工业机器人数控机床压铸机智能产线 中控技术 容知日新 埃斯顿 机器人 爱仕达 海天精工 科德数控 国盛智科 创世纪 浙海德曼 秦川机床 力劲科技 伊之密 豪森股份 巨一科技 天永智能目录1 1智能工厂行业概况智能工厂行业概况2 2汽车行业：特斯拉“超级工厂”汽车行业：特斯拉“超级工厂” 智能工厂概念、架构、产业链 发展驱动：技术、成本、政

6、策 发展现状：起步晚、增速快、下游应用44 4风险提示风险提示3 3相关板块及受益标的相关板块及受益标的1.1 智能工厂：响应度高、适应性强的互联制造 传统的线性序列式供应链运营模式中，研发、采购、生产等流程依序展开，因此流程间互动有限，整体效率较低 数字化供应网络将这样的线性结构转变为一个以数字化为核心的、互联互通的开放式供应链体系，实现多向通讯，更加高频高效传统供应链智能工厂是数字化供应网络的组成部分，是一个柔性系统，能够自行优化整个网络的表现，自行适应并实时或近实时学习新的环境条件，并自动运行整个生产流程。图：传统供应链vs新型数字化供应网络 5什么是“数字化供应网络”？什么是“智能工厂

7、”？消费洞察研发采购生产交付售后支持数字化供应网络智能工厂范围企业整体生态系统内容通过人工智能，将实体机器和业务流程相结合本质算法代替车间经理，自动优化决策例子根据订单进度和原料存量，现在需要打开阀门继续生产 智能工厂能够实时学习新的环境条件，并和数字化供应网络互联 根据企业需求的更新及生产能力的发展，自行适应、优化、运行整个流程 包括但不限于：进入新市场，开发新产品/服务，引入新技术 使得企业应对变化的适应性大大提高同步策划数字化研发智能供应智能工厂动态执行互联客户数字化自动化处理提升效率降低成本互联优化透明敏捷五大特征对内：从生产到开发的跨部门合作对外：供应商与客户实时共享数据订单状况、生

8、产数据实时全透明开放助力一致决策前瞻安全监控识别、解析异常自动化进货补货排产、切换能力强动态配置工厂设备布局物联网1.2 基本架构：计划、执行、控制智能工厂包含三项流程，可再细分为五个层面，层与层之间相互联系，形成闭环。 6计划执行控制向下传达向上反馈生产计划现场数据协同企业工厂车间设备办公网生产网无线网本地 计划 协同层：在商业生态环境中，企业与其他参与者进行互动，将各自的实时数据上传至共享平台，形成数据库 企业层：企业内部的生产管理软件从共享平台获取数据并进行分析，展开预测性分析，制定工作计划并排产，向下传达至执行部门 执行 工厂层：接收派发的生产任务，同时从企业内部平台获取数据（如库存量

9、）进行分析，根据实时生产能力调整流程、分配任务 车间层：根据流程执行生产任务 控制 设备层：对生产设备进行实时监控与中期检测，保证产品质量，协助必要维修工作研发设计供应商工厂转包商客户客户关系管理（CRM）产品生命周期管理（PLM）企业资源计划（ERP）供应链管理（SCM）可编程序控制器（PLC）分布式控制系统（DCS）人机界面（HMI）机器物料清单（BOM）制造执行系统（MES） 设备 能源 质量 生产仓储管理系统（WMS）数控机床工业机器人传感器增强现实激光检测图：智能工厂基本架构1.3 智能工厂产业链智能工厂产业链由上游的硬件及软件厂商、中游的智能设备制造及方案设计供应商、下游的制造企业

10、三部分共同组成，下游需求带动智能工厂扩大布局。7设备与设计核心零部件制造商上游中游下游硬件软件 传感器 激光器 减速器 控制器 伺服电机 产品管理 企业管理 电子设计 数控设备 工业互联网平台 生产控制执行系统设备设计 磨抛加工 焊接 激光 真空 喷涂 搬运 定制化 柔性化每一家智能工厂都不尽相同，其打造并无唯一途径。因此，解决方案的设计高度定制化，除了专注于工业领域的龙头们拓展业务外，也有传统咨询公司参与进来。举例：汽车举例：3C在汽车和3C市场： 消费者反馈信息较为及时 企业需要迅速分析消费者的需求，对产品进行改造升级 对生产过程中的敏捷性要求较高 对生产模式转型的需求大1.4 发展驱动：

11、信息技术发展、人口红利消退与全球化趋势信息技术发展打下基础，人口红利消退、全球化趋势促使制造业转型发展。 整理8 人才挑战 人口结构老龄化加速 年轻劳动力日益匮乏 传统制造业在招募人才上遭遇前所未有的挑战 劳动力短缺，企业难以维持正常运转 用工成本高 使用工业机器人与聘用员工之间的成本逐渐缩小 自动化设备对环境的适应性更强 机器人的替代效应明显82,78320002051,36972,08859,47064,45278,14755,324图：中国制造业就业人员年平均工资（元）人口红利消退信息技术全球化趋势 过去数字能力有限 传输、储存、计算成本高昂

12、数字化转型可望不可及 现在成本降低 网络技术可负担 人工智能、机器学习等领域取得重大成果 云制造、人机交互、数字孪生突飞猛进 实时数字化 进而展开监控、决策信息技术数字孪生云制造人机交互3D打印工业软件图：信息技术取得成果 生产流程离散化 不同地区、多个设备/供应商同时联动 个性化需求增大 本地生产能力无法满足 资源稀缺 寻求他地供应商 总结：供应链愈发复杂1.4 发展驱动：“十四五”规划顶层设计利好政策支持，进一步推动行业发展。 9表：“十四五”规划纲要领域内容上游技术 加快推动数字产业化 培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业中游设计 推进产业数字化转型 在重点行

13、业和区域建设若干国际水准的工业互联网平台和数字化转型促进中心 深化研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用 培育发展个性定制、柔性制造等新模式 加快产业园区数字化改造下游制造 深入实施制造强国战略 坚持自主可控、安全高效，推进产业基础高级化、产业链现代化，保持制造业比重基本稳定，增强制造业竞争优势，推动制造业高质量发展。 提升产业链、供应链现代化水平 形成具有更强创新力、更高附加值、更安全可靠的产业链供应链。推进制造业补链强链，强化资源、技术、装备支撑，加强国际产业安全合作，推动产业链供应链多元化。图：“十四五”智能制造发展规划 主要针对工业机器人等智能设备 为一体化智能工厂的

14、建设打下基础2025 转型升级成效显著 70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化 建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂 供给能力明显增强 智能制造装备和工业软件市场满足率分别超过70%和50% 培育150家以上专业水平高、服务能力强的智能制造系统解决方案供应商 基础支撑更加坚实 完成200项以上国家、行业标准的制修订 建成120个以上具有行业和区域影响力的工业互联网平台政府出台多项政策，在明确具体量化目标的同时，扶持产业链基础设施建设，保障行业发展1.4 发展驱动： “十强”省市智能工厂发展路径自上而下制定发展规划 10表：制造业“十强”省市智能工厂发展路径（“十强”标准：国家

15、统计局2020年各省市工业增加值排名前十）地区政策广东积极发展智能制造，强化智能化基础制造与成套装备、智能制造服务等高端供给，打造智能工厂和灯塔工厂，到2025年，全省灯塔工厂数量超过5家。江苏大力鼓励企业开展技术改造、设备更新，以信息技术与制造业深度融合为抓手，深入实施“智能+”技改工程，推动制造过程、装备、产品智能化升级，突出柔性生产与精益管理，加强智能技术装备的集成应用，建设一批示范智能工厂，积极推行离散型、流程型、网络协同、大规模定制化、远程运行维护等智能制造新模式。深入实施工业互联网创新工程和“5G工业互联网”融合发展工程，建设行业领先的工业互联网平台和工业互联网标杆工厂，积极提供多

16、种通用服务，努力建成创新驱动、应用引领、生态活跃的全国工业互联网领先地区，推动南京建设工业互联网标识解析节点（南京灾备节点），支持苏州设立国家工业互联网大数据中心江苏分中心。实施制造业数字化转型升级行动，全面开展智能车间和智能工厂建设，培育一批在全国具有引领示范的行业龙头企业和带动中小企业共同发展的重要平台。山东打造智能制造标杆企业。对标德国智能制造，瞄准国际国内一流方阵，围绕流程制造、离散制造等重点领域，创建一批示范引领作用强、综合效益显著的智能工厂（数字化车间），培育10家左右智能制造标杆企业，优选标杆企业支持申报“晨星工厂”“灯塔工厂”。支持建立市级智能工厂培育体系，省市联动推动制造企业

17、实现以“设备互联、数据互享、系统互通、业态互融”为特征的智能化提升。浙江推动企业“上云用数赋智”，推广共享制造、未来工厂、虚拟产业园等智能制造新模式。河南深入推进智能制造，推动骨干企业向研发、设计、管理、仓储和服务等全流程智能化方向升级，加快中小企业智能化改造，提升智能车间、智能工厂覆盖率。福建实施工业互联网创新发展战略，加快推进智能制造，深入实施“上云用数赋智”行动，面向垂直行业推进工业互联网标识解析体系建设，形成一批技术领先、引领行业发展的工业互联网平台，支持龙头企业建立智慧供应链网络、智能工厂，发展服务型制造。大力发展数字农业、智慧农业。中国稻种基地：建设高标准制种田、全自动种子精选加工

18、生产线、科研研发中心、科研育种基地、智能化育秧工厂、新品种展示基地等。湖北加快智能化改造，推进智能工厂和数字化车间建设，实现生产过程透明化、生产现场智能化、工厂运营管理现代化。四川深入实施智能制造工程，提高重大成套设备及生产线系统集成水平，大力发展智能制造单元、智能生产线，建设智能车间、智能工厂。湖南推动制造业数字化转型，引导“数字化+网络化+智能化”发展，组建企业智能创新联盟，加快工业互联网在块状经济、制造业企业的深度应用，促进企业生产管理关键环节数字化、网络化升级，深入推进“中小企业上云”行动，建设一批自动工位、智能车间、智能工厂、智能企业。建设工业互联网基础设施，统筹推进工业互联网内网和

19、工业企业外网建设，鼓励龙头企业搭建工业互联网平台，推进无人工厂、无人生产线、无人车间的建设。安徽实施智能制造试点示范工程，推广应用工业机器人40000台以上，培育数字化车间、智能工厂1000 家，创建一批省级智能制造示范区。支持建设工业大脑，打造一批数字车间、智能工厂，培育一批专业性强、行业特色明显的系统解决方案供应商。2.32.33.75.76.99.7-20-50607080902530354045200202001615.6201715.4201814.016.816.615.942.217.822.

20、138.225.430.440.038.4168.438.730.830.522.38.57.45.45.33.4新加坡中国日本美国韩国德国意大利中国台湾法国西班牙1.5 发展现状：国内起步较晚、增速较快智能工厂助力制造业转型升级，具有重大意义与广阔前景。 11图：2020年全球主要国家工业机器人均保有密度（台/万人） 起步相对较晚 几大制造强国已于2015年前提出并实施制造业转型，出台相关政策推进智能工厂发展 中国制造业目前的智能技术水平及渗透率于发达国家相比，差距较大 工业机器人等技术应用较少 智能工厂中，工业机器人作为核心设备，应用较为广泛 中国作为全球制造业中心，工业机器人人均保有率不

21、及其他竞争对手的30% 工业机器人在劳力短缺的国家，如韩国和新加坡，尤其得到重视9326053903724194126韩国新加坡日本德国瑞典美国中国意大利法国全球图：全球vs中国工业机器人年装机量全球增速（%）全球其他国家（万台）中国增速（%）中国（万台）图：2020年全球工业机器人年装机量十强（千台） 制造业转型速度快 近十年来，我国工业机器人的新装机量增速普遍超过全球平均水平，占比不断增大，远超其他发达国家和制造业强国 在一系列政策扶持下，国内对制造业向智能化转型的需求猛增，市场规模有望快速增长1378.31463.71558.21685.51868.72058.82

22、2622479.12522.92707.46.2%6.5%8.2%10.9%10.2%9.9%9.6%1.8%7.3%2000020市场规模（亿美元）同比增速1.5 发展现状：前人经验足，需求基数大智能工厂助力制造业转型升级，具有重大意义与广阔前景。，国家统计局，华西证券研究所整理12 德美等传统制造业强国已在智能工厂概念上做出许多探索和实践 德国于2013年提出工业4.0计划，由许多德国企业共同推动，包括一大批宝马、大众在内的汽车制造商宝马虚拟手势识别系统大众机器造车替代人工，提升效率 美国于2009年提出“再工业化”计划，发

23、展先进制造业，实现制造业智能化 前人经验值得借鉴，协助国内制造业转型图：2011-2020年全球智能工厂市场规模8.0%30.8%7.2%9.4%8.3%7.3%23.3%4.1%1.6%农林渔牧工业建筑业批发零售交通运输其他餐饮住宿金融房地产图：2020年中国GDP产业结构 主要国家大力推动，智能工厂市场规模稳步扩张 全球智能工厂市场规模逼近3000亿美元 复合年增长率高达7.8% 制造业对GDP的贡献可观 2020年中国GDP总量突破100万亿元人民币，增长2.3% 工业新增31.3亿元，占经济总量的30.8% 制造业新增26.6亿元，占经济总量的26.2% 双循环制度 + 供给侧改革 制

24、造业高速发展 对中国经济愈发重要 智能工厂推动制造业转型 数字化 智能化智能工厂成为全球趋势内需推动制造业转型1.5 发展现状：下游行业中汽车制造等领域应用较广智能工厂助力制造业转型升级，具有重大意义与广阔前景。 13下游分析表：下游行业应用类型行业离散型机械航空汽车船舶服装电子轻工医疗器械 数字化设计 设备智能优化升级 可视化管理 质量监控与追溯流程型食品饮料石油化工 生物医药 有色金属 提升资源配置 工艺优化 产业链管理 节能减排图：2020年智能工厂在几大行业的渗透率6%26%20%15%14% 3C电子 汽车 金属冶炼 机械设备制造 生物化工 汽车和3C电子产品的下游产业市场化程度较高

25、 下游企业偏向于分析消费者需求 要求高效率 推动制造技术进步 提升渗透率 金属冶炼、生物化工上游技术更新较慢 对效率的要求较低 渗透水平低图：智能工厂下游应用分布100%18%38%21%15%8%金属制造3C电子全部材料制造汽车其他 金属和材料制造存在较大上升空间 用工需求大 工作环境较为恶劣，事故风险高 智能设备对环境要求较低目录1 1智能工厂行业概况智能工厂行业概况2 2汽车行业：特斯拉“超级工厂”汽车行业：特斯拉“超级工厂”14 智能工厂在汽车生产上的应用 特斯拉“超级工厂”设计逻辑 “超级工厂”的五大创新4 4风险提示风险提示3 3相关板块及受益标的相关板块及受益标的2.1 智能工厂

26、在汽车生产上的应用：生命周期全覆盖 汽车产品的完整生命周期包含从接收需求到报废再回收的7个流程 智能工厂的终极目标是实现7大流程全方位覆盖 现阶段应用最广的在生产和质控环节 部分龙头企业已通过大数据分析等技术实现前半部分主要环节的覆盖（即从与消费者、供应商的对接开始，到汽车的销售环节）以特斯拉、三星等智能工厂应用较为成熟的企业为例，智能工厂的布局往往从车间里的生产和质控环节开始。因此，短期内的发展方向是先着眼于企业的生产模块，再逐步拓宽到整个生产过程。图：整车制造7步流程 整理15目标模块拆解 汽车制造中智能工厂可被拆解成4个模块：市场、供应、生产、销售 狭义的“智能工厂” 只应用于企业内部，

27、主要包括设计、生产、质控三个环节 广义的“智能工厂”包括从市场、客户、供应商等获得数据和信息反馈从而作用于生产过程。表：智能工厂布局产品设计采购生产质控销售/分销售后服务报废回收客户/市场需求智能工厂市场供应生产销售 客户/市场需求 报废回收 采购 订货 定制 产品设计 生产管理 质量检测 销售/分销 售后服务产品设计生产管理质量检测工业软件连接需求端与生产端；数字孪生进行预测 结构设计 热力学分析 动力学分析 应力分析 工艺分析 工业互联网系统实现流程间的合作，工业机器人实现自动化操作。 工艺规划 生产计划 生产线规划 物流仿真 机器结合人工检测，实时反馈数据，改进流程 涂装 扭矩 转毂 气

28、密性 视觉标定 2.2 汽车制造的四大环节：冲、焊、涂、总 16“焊”先将冲压出的小零件拼装成稍大的零部件，如底板、侧围、外板等，再将大型零部件焊接成白车身。 工艺复杂 环境恶劣 汽车质量的决胜点“总”拼装发动机、动力总成、娱乐系统、方向盘、座椅等，加注汽油、玻璃水等进行测试后整车下线。 零部件数量多，形状不规则 机器人成本较高 相对依赖人工拼装“冲”通常使用800-2000吨压铸机，将钢板冲压成门板、翼子板等，再通过机器人切除零碎料饼，完成后将冲压件放入料架备用。 流程简单，重复性较强 车间环境较为恶劣“涂”整体涂装或拆分成区域涂装，先喷底漆，进行电涌、筛洗、烘干，再喷面漆以及烘干、注蜡和底

29、部防腐。 工艺简单 数字化系统支持钢板剪裁冲压开孔边缘造型全局造型特殊造型地板线侧围线主线表面调整线四门两盖设计图：汽车制造4个环节制造整车下线检测底漆电涌筛洗烘干面漆拼装加注测试下线2.3 特斯拉“超级工厂”：极致精益与高效定位：以整车开发为基础的研发中心建成时间： 2016年美国内华达州 2017年美国纽约州 2020年中国上海 2021年德国柏林（未投产） 2022年美国德克萨斯州（在建）产能：2021年全年交付量达到93.62万辆，预计2022年交付量将达到140万辆，比2021年增长50%。特斯拉“超级工厂”（Gigafactory） 将智能工厂理念与从第一性出发的生产底层逻辑相结合

30、，基本实现整车制造流程的全智能化，提高效率、优化质量、提升产品的可负担性。图：”极佳”定律下的五大创新 17基本概况底层逻辑： 回归汽车制造的最基本条件，将其拆分成各个环节进行分析，从而找到提升效率、质量的最优路径。研发创新让成本控制有明确清晰的方案蓝图厂房创新更快决策，更快行动制造创新智能制造全方位应用零件创新一体式压铸减重降本物流创新柔性化生产匹配需求创新思路改进空间利用 在同样的空间内安装更多设备 优化边际，节省空间成本“第一性”“极佳”定律成本观成本观： 通过创新让成本都用在提高效率和整车质量等最本质的地方上，从而提升产品的可负担性，达到盈利能力提升的最终目的。加减法则加设备执行方式：

31、 添加有用的 抛弃无用的减环节自动化流程 + 最短路径 机器代替人工，节约人力成本 物流门代替仓库，节约空间成本 控制成本，体现在售价上 更多消费者负担得起 利润提高，销量上升图：”超级工厂”设计逻辑描述2.4 “超级工厂” 的研发创新：成本控制的基石相关领域：数字孪生，工业互联网 18数字孪生图：”一体化”研发流程数字层面物理层面诊断预测规范数字阴影数据分析数字建模分析、预判数字模拟层面与物理现实层面之间的镜像利用数据分析的结论优化生产过程 数字孪生的内核在于通过数字化技术，将生产过程中的物理实体转变为数字模型，根据历史数据以及随客户需求而改变的参数，对生产过程进行模拟、控制、验证和预测 通

32、过数字孪生，特斯拉车厂可以在实际生产之前，先通过虚拟生产的方式模拟客户预定的不同配置、型号的电动车的生产过程 良性循环的形成： 短期来看，模拟过程中发现的问题可以被提前解决、改进，从而避免在实际生产时出现瓶颈、对产品出货造成影响，还有助于减少计划外的停机时间，最大化效率与产能 长期来看，模拟生产的所有参数，如原材料、边线物流、工序要求、设备健康状况等，都将被记录到工业互联网平台的数据库中，作为未来模拟时的历史数据，并反馈到管理层，协助战略决策图：虚拟生产流程工业互联网 工业互联网技术为收集到的数据提供了一个开放、透明的平台 我国本土的部分车企的数字化转型尚且处在起步阶段，目前已能实现生产过程中

33、各个环节数据的采集和分析，如原材料数据、车间的设备情况，但也仅限于这样的小闭环，即有原材料数据的采购部门和有设备数据的车间之间并不互通，信息的不透明导致这些企业的决策速度较慢，遭遇市场变动时相对脆弱 特斯拉“超级工厂”使用一个“一体化”平台，将研发、生产、物流三个重要环节产生的数据进行连接，使得数据的输送透明且快速 设备故障被检测到后将实时上报，第一时间通知采购部门故障对产能的影响，从而调整采购的顺序/品类（调整采购的原因详见“物流创新”部分） 新产品的开发也能得到快速衔接从实验室到车间、再到测试场地，一站式的产品研发流程提高了效率，控制了成本 生产效率得以被有效保证，企业的决策速度也大幅提升

34、生产研发“一体化”物流2.4 “超级工厂” 的厂房创新：更快决策，更快行动 摒弃繁复的外观设计，一个大联合厂房涵盖了整车工艺四大板块，焊装、涂装、总装、电池、电机等车间集中布局，极大缩短各个工序之间的物流路径，提高运行效率 充分利用厂房结构的纵向空间，采用多层厂房设计，通过升降机、机运链进行自动化空中输送的物流措施，最大限度提升空间利用率，实现土地的高效利用；同时也减少人工垂直搬运，节约人力成本，以立方米论效率，达到业界领先水平 厂房创新为研发、制造创新提供了可执行的土壤厂房之间的自动化将厂房内部的自动化连接在一起，减下的成本被用于研发产品、提升质量相关领域：起重、传输机械，工业软件图：传统汽

35、车工厂vs特斯拉“超级工厂” 19传统汽车工厂 单层结构 外观繁杂图：生产执行系统（MES）结构框架边际优化特斯拉“超级工厂” 多层结构阿 大联合厂房除了各类硬件设施实现自动化搬运外，以生产执行系统为代表的工业软件是实现“超级工厂”跨车间传递信息的关键。生产执行系统（MES）生产控制生产计划生产顺序生产工艺生产监控物流控制厂区物流边线物流过程管理工艺监测人员检测故障收集物料管控车间可视化智能看板App车间大屏实时监控管理层设备从冲、焊、涂、总的第一步开始当生产计划从管理层下达至焊装车间后，生产控制系统将侧围线、地板线、四门两盖线等信息分类储存，再下达至产线，设备根据生产工艺信息的指导作业。软件

36、赋能物料请求到达仓库门，根据生产计划的顺序智能匹配物料出仓顺序，并更新物料数据，上传进货需求，实现物料的高效流动厂房中的特殊区域，如涂装车间有较为严格的防护要求或环境较为恶劣，远程监控有助于及时发现问题，确保机器运行正常，避免错料影响产品质量；同时，监控为零部件溯源提供数据支持系统自动采集生产数据，处理并显示在看板上，实时展示生产进度与目标的差距，以及任何异常情况，得以较好跟踪生产情况，并对其进行分析，优化生产计划，实现车间可视化管理内部平面内部平面2.4 “超级工厂” 的制造创新：智能制造全方位应用 20图：四大环节的智能化焊冲总涂相关领域：检测，工业互联网（人机交互）利用AR、VR技术，结

37、合视觉系统，进行每个环节完成后、下线前的小检测。相关领域：数控机床，工业机器人冲压车间的工作环境较为恶劣，因此对自动化生产的需求较高。特斯拉创造的一体式压铸（one-piece casting）工艺，通过6000吨级的压铸岛，将原先需要向不同供应商采购70多个零部件的后底板一次性压铸成型，将繁杂的供应链化简为只需一家厂商提供铝锭作为原料，不仅降低了采购、运输成本，还减少了一条焊装线，实现车身减重，效率和空间利用率都大大提升。在机床冲压的基础上，特斯拉“超级工厂”还引入机器人对冲压件进行后处理工作，代替人工完成边角料的切除，实现人工成本的控制。相关领域：激光，工业机器人焊接是汽车制造中极其重要的

38、一环，其对质量和精度的要求较高，因此工业机器人在焊装环节的应用普遍广泛。工业机器人通过视觉、光谱等多种传感器，操控激光仪器对上一步冲压好的车底板进行焊接。特斯拉“超级工厂”将焊装车间全线替换为机器自动操作，降低了人工成本，并将生产效率提高了8-10倍。全线替换需要用到上百台机器人，前期投入成本较高。由于“超级工厂”在厂房布局、人力成本等其他方面做了减法，便有充足的能力在智能化生产上做加法。相关领域：工业机器人、互联网涂装喷房高温高湿，且涂料异味较重，使用人工成本较高，伤害较大，因此特斯拉工厂较早便实现了涂装车间全自动化。喷涂机器人通过工业互联网获取车型等关键参数，调节雾化器静电高压值、成型空气

39、量和轴承转速、喷涂距离等，在保证喷涂质量的同时还能够快速连拍作业。一台喷涂机器人可替代约5个人工，并将每小时可完成的喷涂数量从30辆提升到50辆，设备综合效率高达90%左右，极大程度提高了生产效率和产能，回应了特斯拉的“极佳定律”，提高产品可负担性。短线应用：确认上一环节完成的半成品正确无误，如若发现故障，可及时处理，确保产品质量。长线应用：从已投产的三家“超级工厂”采集数据进行比对，归纳共性，针对性、精准化地就车型设计、工艺流程等查缺补漏。75%全自动化相关领域：工业机器人、检测在传统的汽车工厂中，总装步骤涉及到的零部件数量众多、形状各异，使用机器人在狭窄的车厢内进行装配难度较大、成本较高，

40、因此主要采用人工装配，自动化率仅为20-30%。特斯拉的仪表盘总成件将不同工序中上百个零件进行一体化装配，直接送料到线，再由人工进行简单组装即可，大大节省了人力成本。在其他如玻璃打胶等对精确度要求较高的环节，装配机器人通过视觉感知周围环境和装配零件，智能操控手臂打胶贴条，与人工操作相比花费时间减少一半。质量检测2.4 “超级工厂” 的零件创新：一体式压铸减重降本相关领域：一体化压铸机 21技术革新图：一体式压铸后底板特斯拉Model Y采用的一体式压铸后底板铸件重量约40kg，投影面积约为1.5m1.5m，整体体积较大，因此形变问题较为严重，不能采用热处理工艺，而是采用独特的铝合金免处理材料。

41、材料的微量元素配比需单独开发、供应，排他性较强。材料因铸件体积较大，机床模具的流道设计较为复杂，壁厚结构变化频繁，同时模具对铸件的成型起到关键性作用，因此模具的设计和制造至关重要。特斯拉为此研发了6000吨级压铸岛，用于制作Model Y的后底板。模具同样因为铸件较大，所需工序较多、成型时间较长。为保证一体式后底板前端和末端的力学性能一致以及产品的良率，对每个环节的检测、干预和控制能力要求较高。质控优势减重30% 第一阶段：后底板减重（2020年） 2020年的Battery Day上特斯拉宣布，通过一体式压铸后底板总成技术，Model Y的后底板与使用传统压铸技术的Model 3相比减少了7

42、9个零件，无需任何焊接或铆接。 下体总成重量降低30%。 第二阶段：下车体减重（2021年） 2021年德国柏林超级工厂开放日上，特斯拉展示了全新的一体式压铸底盘，通过Giga Press巨型铸造机，实现Model Y的后底板、副车架和避震器塔顶一体化压铸，将车架的1/3转变为一个大型部件，从而减少370个零件的使用。 下体总成重量进一步降低10%。降本40% 零件数量大幅减少，采购成本大幅下降。 需采购的原料由原先的各类零部件简化为单一的铝锭，在特斯拉工厂内部加工，直接供货到线边，降低运输物流成本。 新型材料无需经过热处理，后底板的制作时间由传统工艺的1-2小时缩减至3-5分钟，效率大大提升

43、。 一体式压铸后底板将焊接点由原先的700-800个减少至50个，焊接工序随之化简，相关的焊接夹具、焊枪、检具等所有传统焊接生产线随之取消，从空间布局和人力两个方面降低成本。 重量降低40%使得电池的续航里程增加14%，按照特斯拉使用的600KWh电池计算，电池容量可减少约7KWh，单车成本降低约4000元人民币。图：一体式压铸下车体2.4 “超级工厂” 的物流创新：柔性化生产匹配需求 特斯拉“超级工厂”采用环抱式布局，实现线边道口直接卸货上海工厂一期的总装车间有97个道口每天可以完成近2000个集装箱的转换 超级工厂追求“零库存”的极致不在工厂仓库储存任何库存 当原材料例如汽车内饰等部件被送

44、抵工厂后，无需经过备料，直接由数字化物流分拣系统送上流水线 减少工厂管理成本，并节省了工厂内部空间相关领域：工业互联网图：特斯拉上海“超级工厂”总装车间道口 22上游供应商下游消费者生产模式变革，从批量化转为柔性化，满足消费者的同时提高应变能力。与内部厂房的创新相结合，满足生产需求的同时实现降本增效。批量化生产每道工序完成后，为确保生产效率（减少修改焊接设置、换洗油罐、分拣内饰的频率），需要重新排序，共计4次。缺少全自动设备的情况下，每次移动都极其耗费人力和管理成本，难以快速适应客户的个性化需求及/或市场变化，生产效率低下。冲焊涂总下线传统车厂超级工厂Model YModel YModel Y

45、红色红色红色客户1客户2客户3高性能高性能高性能Model YModel 3Model 3红色黑色红色客户1客户2客户3长续航高性能高性能图：传统vs柔性化生产模式柔性化生产无需将订单先分类再生产，各道工艺上的机器利用工业互联网上互通的生产数据，按照订单的时间顺序自行调配参数、分拣零件、装配涂料，实现自主混线生产，减少工厂内部排序、运输的时间、空间和人力成本，最大化效率和利润。特斯拉工厂每一辆客户下的订单都会涉及到零件的排序。物流系统根据车间正在制造的序列（红黑红），向供应商播报，因此提供的零部件也是按照红黑红的排序，实现从供应商到线边的最短路线。餐厅餐厅客人的点单直接影响后厨备菜的顺序。餐厅

46、系统获取每桌客人的订单，按照下单顺序而非菜品种类向仓库播报配料，送至后厨备菜加工，最大化烹饪效率，以满足客人的用餐体验，提高餐厅翻台率。VS目录1 1智能工厂行业概况智能工厂行业概况2 23 3汽车行业：特斯拉“超级工厂”汽车行业：特斯拉“超级工厂”相关板块及受益标的相关板块及受益标的4 4风险提示风险提示23 数控机床：海天精工 压铸机：力劲科技、伊之密 工业机器人：埃斯顿 智能解决方案：豪森股份、巨一科技3.1 数控机床：新能源车发展带来需求扩张机床是指制造机器的机器，亦称工作母机或工具机。机床通过切削、铸造、锻造、焊接、冲压、挤压等方式，对精度要求较高和表面粗糙度要求较细的零件进行加工。

47、数控机床是一种装有程序控制系统的自动化机床，相较传统机床，具有精度高、刚性大、生产率高、加工质量稳定等优点。汽车行业是数控机床行业下游主要应用领域，新能源车发展带来新增机床的需求扩张。数控机床行业下游行业消费占比中，汽车行业比重最大约为40%。新能源车相较传统燃油车在动力总成结构上发生重大变化，以三电（电机、电控、电池）为代表的零部件均需定制化开发机床进行加工。机床行业周期性叠加进口替代和下游产业需求拉动，行业景气度高。在国家政策的支持以及国内企业不断追求创新的背景下，中国数控机床行业发展迅速，行业规模不断扩大。由于疫情的影响及能源供应限制，2020年中国数控机床产业市场规模下跌为2473亿元

48、。24图：中国数控机床下游应用领域占比结构图 图： 2017-2022年中国数控机床产业市场规模（亿元）40%17%13%10%20%汽车航天航空模具工程机械其他30303327327024732687295705000250030003500200202021E2022E3.1 数控机床：国内集中中低端市场，国产替代空间大我国机床行业集中于中低端市场，高端数控机床仍然依赖进口。我国数控机床目前处于中高端产品国产化阶段。据中国海关数据披露，我国出口数控机床进口均价是出口的十几倍，出口均价远低于进口均价。我国机床企业的综合竞争力逐步显现，国产替代空间大

49、。从机床进出口量来看，我国进口量已连续十年处于下滑态势，至2020年进口量占比为18%，与此同时机床出口量保持平稳增长，至2020年已提升至12%。伴随国内制造业转型升级，有利于推动数控机床结构升级，产生大量新增需求。25 图：国内数控机床竞争格局图：2014-2020年中国数控机床进出口均价（万美元/台） 23.9522.0322.9121.1823.4628.0425.762.753.242.742.091.532.181.5705014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年进口均价出口均价657075808285455055606568235

50、666007080902014年2015年2016年2017年2018年2019年低档中档高档图：国内数控机床竞争格局竞争格局3.1 数控机床：海天精工战略布局新能源汽车领域，具有先发优势。公司以龙门产品为重心，并在2019年针对新能源汽车研发和生产专用的结构件专用高速龙门动柱式加工中心。新能源车的爆发增长将显著拉动龙门类机床的需求，公司龙门产品口碑好，品牌知名度较高，有望率先受益新能源车的发展。技术领先，产品竞争力强。截至2020年，公司共有245项专利，并与国内科研院校合作开发了多项技术。公司成立之初产品定位于高端数控机床，此类产品技术含量高、附加值高。目前公司中高端