智能數據分析：寶馬集團借助生產數據的智能化應用，提升了生產效率及品質

寶馬基于所獲得的數據，對生產工藝及體系方面進行了改進，這將有助于縮短投產準備階段的時間（前置期，lead times）并降低成本，公司利用其總部及國際生產網絡，大力研發新方案。

寶馬集團將利用各類創新，提升生產靈活性。該公司采用訪問受保護的物品內聯網（intranet-of-things）平臺，將來自生產及物流環節的大量傳感器及處理數據實現網絡連通，速度快捷、操作方便。

同時，新款物聯網傳感器與云端技術、大數據技術相結合，從而降低相關的技術復雜性及操作成本。

激光標記車身件：精密校調壓鑄件及車身件，實現隨時追溯

寶馬采用激光對各個毛坯件（blank）標注零部件代碼（多位數），并將其用作該零部件識別號（ID）。未來，該ID號有助于壓鑄件的精密校調，使其與毛坯件的特性相匹配。必要時，該ID號還將包含控制指令，可在成型前，為壓鑄機內的毛坯件添加潤滑油。

寶馬集團內負責規劃事宜的專家們已利用零件的可追溯性，實現進一步優化，如：添加算法。可根據毛坯的產品特性對壓鑄機的參數進行精密校調，該操作具有重要影響：報廢零件（scrapped parts）的數量大幅降低，卷材（coil material）的利用率也得到了大幅優化，故障分析所需的系統停機時間也將隨之縮減。

車身車間機器人、焊接設備及驅動器的預見性維護（Predictive maintenance）

該預見性維護歸功于其對大量真實的生產數據、傳感器數據及處理處理的智能分析，對這類數據的既定分析，然后確定在生產中對磨損件進行更換的理想時間。若更換操作執行得過晚，則存在停工的風險。若更換操作執行得過早，則會浪費資源。

該項預見性維護方案可被用于車身生產的各個階段，可預見機器人的齒輪及制動件的磨損情況。此外，焊鉗內的傳感器能在設備出現缺陷或質量問題前，提前發出警示信號。

傳感器監控的大規模應用可提升系統內抬升裝置（lifts）及轉車臺（turntables）各類電驅動裝置的可靠性，從一開始就為機器人及控制技術配備了必要的傳感器。維護人員負責分析數據，然后得到正確的結論。最近對預見性維護的評估已清除論證了其在可靠操作方面的益處。

在線過程監控（online process controls）：提升工藝過程的穩定性，確保最優品質

寶馬集團油漆車間采用傳感器，實現自動化生產進程的持續監控。智能網絡系統增強了工藝過程的穩定性，

在線過程控制融合了基于算法的大數據分析及員工經驗：為此，人們可以更專注于生產過程的架構設計，因為實際的生產數據將被分門別類地存儲并實現最優化的預結構化（pre-structured）。此外，還能實時探測到潛在的錯誤，避免出現返工。

2017年5月，寶馬旗下的慕尼黑工廠首次采用完全自動化的品質監控，利用機器人來掃描整個車身外表面。該系統能夠能夠探查到人類肉眼無法感知的錯誤，該類數據還能夠提供噴漆工藝的精度提供有價值的反饋，持續優化進程并及時查找潛在的缺陷。

緊固件數據分析：準確反饋螺栓件品質

對汽車生產而言，螺栓連接件是基本構成要素，因為每輛車均含有數百個螺栓連接件。寶馬集團可對與車輛安全相關的所有螺栓連接件進行監控及分析。寶馬研發了新算法，可對自2017年以來旗下所有車廠3200多個生產線的連接件進行相關分析。

對栓接工藝曲線進行紀錄并加以分析后，可提供螺栓連接件品質的準確反饋。該項目可識別各類故障，并在因果關系圖（cause-and-effect diagram）內顯示可能的故障原因。

對栓接工藝曲線的分析后，可為栓接系統的系統化監控及緊固扭矩（tightening torque）等參數提供重要的啟示。當快速執行后，這類研究發現將創建持續改進的閉合回路。

在很多情況下，對栓接工藝曲線進行純人工分析，其結果無非分為“可接受（acceptable）”及“不可接受（not acceptable）”，無法確定故障原因或提供改進的可能方案。

生產線內物料搬運（materials handling）的可預見性維護

寶馬集團的生產系統具有最高水平的靈活性：公司可在其生產線上生產各類車型及改款車型。為此，生產線上的無聊供應就變得尤為重要。若任意操作環節出現中斷，將導致整個生產區域的進度受影響，乃至停產。

在生產線內，許多傳輸系統均配備了大量傳感器，用于監控溫度、振動、電力等各項因素。這類傳感器均具有成本效益，可被廣泛應用。

這類傳感器套件及其他處理數據將數據實時傳輸至寶馬的物聯網平臺（internet-of-things platform），可實現可視化監控及實時數據分析。若數據探查到將出現偏差或此前的停機情況，該平臺將通知維修人員介入。

員工可決定是否移除維修用掛鉤設備（hanger）。為此，可確保傳輸系統能夠長期、可靠地運行很多年。

汽車制造：分秒必爭

生產系統創新及數字化（Innovation and Digitalisation in Production System）負責人Christian Patron：“汽車生產可謂分秒必爭。若無法及時提供某個零件或系統出現故障，將延誤生產進程，導致價值鏈中斷。”

他表示：“聰明地利用生產數據可確保生產進程的穩定性和高效性。未來，公司看到了智能數據分析未來的巨大潛力，公司會將用戶反饋整合到研發與生產進程中，并提升其效率。”