【原创好文】智能制造到底能帮制造企业解决什么问题？#智能制造#
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弄明白这个问题之前，我们先得仔细的研究制造企业最大的难点是什么？
如果让制造企业的人来说，可能五花八门的啥都有。但我就用一个词来总结“波动”——计划和变化之间的永恒博弈。
波动为什么会产生？
世界上任何经济模型都有2个核心内容，那就是需求和供应，但这两者往往都存在着匹配偏差，这类匹配偏差是绝大多数中间成本和利润产生的原因。
匹配偏差主要体现在3个方面:
时间
时间的偏差具体的到生产过程，基本上可以用三个T来解释：
TT:基于客户需求定义的平均每一件产品的需求时间CT:基于生产实际方法和工艺实现的平均一件产品的生产时间LT:从得到需求信息到交付到客户时间
当TT而LT则意味着客户需求得到满足需要等待的时间，如果这个时间大于竞争对手，那么需求自然就会流向其他的供应者
空间
空间偏差具体到生产过程，基本上可以解释为供应者到需求者之间的空间位置偏差，这个偏差越大，所需要克服的中间成本也就越高。
最直观的偏差就是供应方和需求方的距离，需求回流向更容易获得的供应方，当然这个前提是中间成本优势之下。
能力和资源
能力和资源的偏差其实是所有偏差里面最难解决的，比如专利独有的技术会带来特殊的供需关系，又或者特定原材料、工具、工艺、品质特性等因素。
企业对抗这种偏差的方式无非就是用库存缓冲，用良好的计划和排期来尝试达到最佳的平衡水平，从而尽量让匹配偏差带来的价值流向自己。但库存缓冲意味着成本，而且面对着随时可能发生变化的需求，非常不利。
尽管排期和计划能够一定程度上帮助企业更加合理的调整和适应匹配关系，但是很难得到全面的信息而做出有效的调整，甚至可能一次的局部调整会是更加庞大的变化的触发点。
偏差不可怕，可怕的是细节
但现实往往是复杂的，上述偏差之中每一个都附带着很多影响因子。
时间因素的核心影响因子包含：
· 人员：人员技能，责任心，缺勤率等因素
· 机器：平均故障率，维修时间、换装时间、备件齐备情况等因素
· 物料：物料质量、上料准确性、运输方式、上料频率等因素
· 方法：工艺方法、工艺复杂度、精度要求等因素
· 环境：生产物理环境、人际关系等因素
空间偏差也受到很多实际的因子影响：
· 距离
· 运输成本
· 运输方式
· 运输条件
能力和资源偏差：
· 工艺能力水平
· 产出能力的调整能力
· 质量稳定水平
· 专有工艺
越是产品复杂的制造企业，其参与到业务过程的影响因子也就越多，假设各个环节出现的概率为P，且整个业务过程有N个环节，那么整个流程的稳定性S =P1*P2*P3*....*Pn。所当n越大的时候稳定性就越差。也正是因为上述各种因素的不稳定，带来了制造企业最头痛的问题——计划永远赶不上变化，即所谓的“波动”。
智能制造如何帮助企业解决波动问题？
首先我们得定义智能化是什么？
智能，是智慧和能力的总称，中国古代思想家一般把智与能看做是两个相对独立的概念。是人类大脑中文化知识的积累。它是一种生理和心理的潜能，这种潜能在个人经验、文化和动机的影响下，在一定程度上得以实现。
根据霍华德·加德纳的多元智能理论，人类的智能可以分成8个范畴：
1.言语语言智能：指人对语言的掌握和灵活运用的能力，表现为用词语思考，用语言和词语的多种不同方式来表达复杂意义；
2.数理逻辑智能：指人对逻辑结果关系的理解推理思维表达能力，突出特征为用逻辑方法解决问题，有对数字和抽象模式的理解力，认识解决问题的应用推理；
3.视觉空间智能：指人对色彩、形状空间位置的正确感受和表达能力突出特征为对视觉世界有准确的感知，产生思维图像，有三维空间的思维能力，能辨别感知空间物体之间的联系；
4.音乐韵律智能：指人的感受、辨别、记忆、表达音乐的能力，突出特征为对环境中的非言语声音，包括韵律和曲调、节奏、音高音质的敏感；
5.身体运动智能：指人的身体的协调、平衡能力和运动的力量、速度、灵活性等，突出特征为利用身体交流和解决问题，熟练地进行物体操作以及需要良好动作技能的活动；
6.人际沟通智能：指对他人的表情、说话、手势动作的敏感程度以及对此作出有效反应的能力，表现为个人能觉察体验他人的情绪情感并作出适当的反应；
7.自我认识智能：指个体认识、洞察和反省自身的能力，突出特征为对自己的感觉和情绪敏感，了解自己的优缺点，用自己的知识来引导决策，设定目标；
8.自然观察智能：指的是观察自然的各种形态对物体进行辨认和分类、能够洞察自然或人造系统的能力。
智能化是指事物在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性。
那么综合来说，智能化就是让工厂、让设备、让整个供应链具备人的智慧能力，如：
· 让机器和人交流交互，将数据结果用语言表达出来
· 让机器具备数据分析能力，从数据中分析出有用的信息，并分析出问题所在
· 让机器具备视觉，能够感知距离、方位和空间等，实现查找、对比、筛选、定位等空间操作信息的感知能力
· 让机器具备自身的运动控制能力，实现精准、细微、协作等运动配合能力
· 让机器理解他人的表情、说话、手势等情绪情感因素，并采取合适的语言、运动、分析等反应
· 让机器具备认识、洞察和自我反省的能力，从而可以不断的来改进自身行为
智能化的作用
首先我们有一个明确的前提，那就是波动是无法被消除的这个认知。这个世界是由无数不确定中的确定组成的，万事万物皆有因果。
人类是如何实现让企业应对波动的？这个答案非常简单“适应”。在制造企业里面适应能力越强的公司，其生存能力和盈利能力也就越强，相应的其发展历程也就非常的久远，如果观察整个世界的企业发展历史，几乎所有百年以上的企业都经历过近乎奇迹般的转折，有的甚至有多次的转折，其实这就是它们适应能力的体现。
人类为了让企业适应各种波动，最初只是利用人的智能将各种信息汇总在一起形成一个看起来最佳的计划，但是伴随着工业产品的复杂度越来越高，人类的能力已经无法做到将千千万万的信息都管理起来了。为此智能化就逐渐成为了帮助我们实现这种适应能力的最佳路径，即让一个人工智慧来实现信息汇总和最佳匹配计划的工作。
所以为了完美的计划，首先诞生的是MRP或者ERP系统，它们将纷繁复杂的信息收集起来，用计算机来批量，人们需要的只是制定和修改规则即可。
眼下我们常说的MES或者WMS之类的系统也与之类似，实际上是用计算机强化人们批量处理这些信息和数据的能力。
这相当于给机器、工厂、供应链赋予了一定的数据分析能力，但这一点都不智能，给机器设定的规则往往是历史经验得出，一但面对真实环境因素的变化，系统只会给你一个鲜艳的感叹号。
这也是绝大多数上了这些系统的企业所诟病的，由于系统的柔性不够成了压在企业身上枷锁。看似高效的处理能力反过来变成了抽在追赶机器的人身上的皮鞭。
那么当人类遭遇这种突然变化的情况下会如何操作？人们会展开行动，收集更多的信息，并且找到带来问题的根本原因，从而找到让这种波动不再产生影响的方法，并修改和优化系统的规则。
其实不管是丰田生产方式还是6sigma，又或者其他任何企业改善，都是在进行着企业适应能力的改造。
所以要想实现真正的这种智能化，还需要给机器赋予更多的能力。
自我反省能力：识别当前数据和规则的局限性，以及改进所需的信息能力，并且依据收集到的信息建立新的分析能力和信息处理规则。
空间和物理感知能力：从传感器、摄像头等感知设备收集针对性的数据
运动控制能力：依据获得的新数据和新规则，来调整和修订设备运作过程，以实现对新规则的执行。
情绪感知能力和语言交互能力：将问题总结和分析的结果与关联方的人类进行汇报、沟通等反馈能力。
这些智能能力如果单独的具备，并不足以形成我们需要的智能，他们还必须组合形成有逻辑认知的思维能力。为此一个所谓的智能制造企业应该具备的基础有：
1.整个业务过程的相关因素所有变量都有数据的收集能力
o 从订单创建到订单交付的全流程信息数据
o 从材料下单到产品交付的全流程物流数据
o 与流程相关的全流程现金流数据
2.每个过程步骤的数据分析能力
o 过程步骤的输入、输出等关联信息。比如订单包含的信息与生产、物流、现金等个流程的逻辑关系
o 过程步骤的运作逻辑和子过程信息。比如加工步骤、工艺、生产参数等相关
o 信息的分析对比、筛选、定位等能力。比如识别设备停机的原因，是由于物料参数变化导致的，并且通过对比历史物料参数和在库物料参数识别问题是由什么参数变化带来的，然后自动将仓库的物料进行冻结、转储、退料等操作。
3.过程步骤中的行动控制能力
设备控制能力
o 调用生产参数、程序的能力
o 自动更换备件、模具、工装等设备控制能力
o 识别生产偏差并且采取措施的能力
物料运输管理能力
o 运输能力
o 物料数量、位置等信息的识别
o 物料装卸能力
4.分析结果的反馈能力
o 异常数据展示
o 分析过程反馈
o 采取的应对措施解释互动能力
总结来说，智能制造实际上是对人的能力的升级那些过去我们因为统计能力、计算能力不足的情况将会被机器替代和实现。
实现智能制造的关键
要让机器增强人类的能力，前提是我们必须清楚的知道人类在这个系统中承担的什么样的角色，和每种生产波动情形下，人们所需要的能力。
其次就是依据人们所需要的能力，来提供更加便利的辅助技术，增强人们的能力。
所以智能制造的关键就是要识别人的价值，然后用技术增强这部分创造价值的工作的能力。
本文为冠卓咨询原创文字作品，任何人或组织不得对本文进行篡改，转载或以盈利为目的行为，一经发现，将负法律责任。
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弄明白这个问题之前，我们先得仔细的研究制造企业最大的难点是什么？
如果让制造企业的人来说，可能五花八门的啥都有。但我就用一个词来总结“波动”——计划和变化之间的永恒博弈。
波动为什么会产生？
世界上任何经济模型都有2个核心内容，那就是需求和供应，但这两者往往都存在着匹配偏差，这类匹配偏差是绝大多数中间成本和利润产生的原因。
匹配偏差主要体现在3个方面:
时间
时间的偏差具体的到生产过程，基本上可以用三个T来解释：
TT:基于客户需求定义的平均每一件产品的需求时间CT:基于生产实际方法和工艺实现的平均一件产品的生产时间LT:从得到需求信息到交付到客户时间
当TT而LT则意味着客户需求得到满足需要等待的时间，如果这个时间大于竞争对手，那么需求自然就会流向其他的供应者
空间
空间偏差具体到生产过程，基本上可以解释为供应者到需求者之间的空间位置偏差，这个偏差越大，所需要克服的中间成本也就越高。
最直观的偏差就是供应方和需求方的距离，需求回流向更容易获得的供应方，当然这个前提是中间成本优势之下。
能力和资源
能力和资源的偏差其实是所有偏差里面最难解决的，比如专利独有的技术会带来特殊的供需关系，又或者特定原材料、工具、工艺、品质特性等因素。
企业对抗这种偏差的方式无非就是用库存缓冲，用良好的计划和排期来尝试达到最佳的平衡水平，从而尽量让匹配偏差带来的价值流向自己。但库存缓冲意味着成本，而且面对着随时可能发生变化的需求，非常不利。
尽管排期和计划能够一定程度上帮助企业更加合理的调整和适应匹配关系，但是很难得到全面的信息而做出有效的调整，甚至可能一次的局部调整会是更加庞大的变化的触发点。
偏差不可怕，可怕的是细节
但现实往往是复杂的，上述偏差之中每一个都附带着很多影响因子。
时间因素的核心影响因子包含：
· 人员：人员技能，责任心，缺勤率等因素
· 机器：平均故障率，维修时间、换装时间、备件齐备情况等因素
· 物料：物料质量、上料准确性、运输方式、上料频率等因素
· 方法：工艺方法、工艺复杂度、精度要求等因素
· 环境：生产物理环境、人际关系等因素
空间偏差也受到很多实际的因子影响：
· 距离
· 运输成本
· 运输方式
· 运输条件
能力和资源偏差：
· 工艺能力水平
· 产出能力的调整能力
· 质量稳定水平
· 专有工艺
越是产品复杂的制造企业，其参与到业务过程的影响因子也就越多，假设各个环节出现的概率为P，且整个业务过程有N个环节，那么整个流程的稳定性S =P1*P2*P3*....*Pn。所当n越大的时候稳定性就越差。也正是因为上述各种因素的不稳定，带来了制造企业最头痛的问题——计划永远赶不上变化，即所谓的“波动”。
智能制造如何帮助企业解决波动问题？
首先我们得定义智能化是什么？
智能，是智慧和能力的总称，中国古代思想家一般把智与能看做是两个相对独立的概念。是人类大脑中文化知识的积累。它是一种生理和心理的潜能，这种潜能在个人经验、文化和动机的影响下，在一定程度上得以实现。
根据霍华德·加德纳的多元智能理论，人类的智能可以分成8个范畴：
1.言语语言智能：指人对语言的掌握和灵活运用的能力，表现为用词语思考，用语言和词语的多种不同方式来表达复杂意义；
2.数理逻辑智能：指人对逻辑结果关系的理解推理思维表达能力，突出特征为用逻辑方法解决问题，有对数字和抽象模式的理解力，认识解决问题的应用推理；
3.视觉空间智能：指人对色彩、形状空间位置的正确感受和表达能力突出特征为对视觉世界有准确的感知，产生思维图像，有三维空间的思维能力，能辨别感知空间物体之间的联系；
4.音乐韵律智能：指人的感受、辨别、记忆、表达音乐的能力，突出特征为对环境中的非言语声音，包括韵律和曲调、节奏、音高音质的敏感；
5.身体运动智能：指人的身体的协调、平衡能力和运动的力量、速度、灵活性等，突出特征为利用身体交流和解决问题，熟练地进行物体操作以及需要良好动作技能的活动；
6.人际沟通智能：指对他人的表情、说话、手势动作的敏感程度以及对此作出有效反应的能力，表现为个人能觉察体验他人的情绪情感并作出适当的反应；
7.自我认识智能：指个体认识、洞察和反省自身的能力，突出特征为对自己的感觉和情绪敏感，了解自己的优缺点，用自己的知识来引导决策，设定目标；
8.自然观察智能：指的是观察自然的各种形态对物体进行辨认和分类、能够洞察自然或人造系统的能力。
智能化是指事物在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性。
那么综合来说，智能化就是让工厂、让设备、让整个供应链具备人的智慧能力，如：
· 让机器和人交流交互，将数据结果用语言表达出来
· 让机器具备数据分析能力，从数据中分析出有用的信息，并分析出问题所在
· 让机器具备视觉，能够感知距离、方位和空间等，实现查找、对比、筛选、定位等空间操作信息的感知能力
· 让机器具备自身的运动控制能力，实现精准、细微、协作等运动配合能力
· 让机器理解他人的表情、说话、手势等情绪情感因素，并采取合适的语言、运动、分析等反应
· 让机器具备认识、洞察和自我反省的能力，从而可以不断的来改进自身行为
智能化的作用
首先我们有一个明确的前提，那就是波动是无法被消除的这个认知。这个世界是由无数不确定中的确定组成的，万事万物皆有因果。
人类是如何实现让企业应对波动的？这个答案非常简单“适应”。在制造企业里面适应能力越强的公司，其生存能力和盈利能力也就越强，相应的其发展历程也就非常的久远，如果观察整个世界的企业发展历史，几乎所有百年以上的企业都经历过近乎奇迹般的转折，有的甚至有多次的转折，其实这就是它们适应能力的体现。
人类为了让企业适应各种波动，最初只是利用人的智能将各种信息汇总在一起形成一个看起来最佳的计划，但是伴随着工业产品的复杂度越来越高，人类的能力已经无法做到将千千万万的信息都管理起来了。为此智能化就逐渐成为了帮助我们实现这种适应能力的最佳路径，即让一个人工智慧来实现信息汇总和最佳匹配计划的工作。
所以为了完美的计划，首先诞生的是MRP或者ERP系统，它们将纷繁复杂的信息收集起来，用计算机来批量，人们需要的只是制定和修改规则即可。
眼下我们常说的MES或者WMS之类的系统也与之类似，实际上是用计算机强化人们批量处理这些信息和数据的能力。
这相当于给机器、工厂、供应链赋予了一定的数据分析能力，但这一点都不智能，给机器设定的规则往往是历史经验得出，一但面对真实环境因素的变化，系统只会给你一个鲜艳的感叹号。
这也是绝大多数上了这些系统的企业所诟病的，由于系统的柔性不够成了压在企业身上枷锁。看似高效的处理能力反过来变成了抽在追赶机器的人身上的皮鞭。
那么当人类遭遇这种突然变化的情况下会如何操作？人们会展开行动，收集更多的信息，并且找到带来问题的根本原因，从而找到让这种波动不再产生影响的方法，并修改和优化系统的规则。
其实不管是丰田生产方式还是6sigma，又或者其他任何企业改善，都是在进行着企业适应能力的改造。
所以要想实现真正的这种智能化，还需要给机器赋予更多的能力。
自我反省能力：识别当前数据和规则的局限性，以及改进所需的信息能力，并且依据收集到的信息建立新的分析能力和信息处理规则。
空间和物理感知能力：从传感器、摄像头等感知设备收集针对性的数据
运动控制能力：依据获得的新数据和新规则，来调整和修订设备运作过程，以实现对新规则的执行。
情绪感知能力和语言交互能力：将问题总结和分析的结果与关联方的人类进行汇报、沟通等反馈能力。
这些智能能力如果单独的具备，并不足以形成我们需要的智能，他们还必须组合形成有逻辑认知的思维能力。为此一个所谓的智能制造企业应该具备的基础有：
1.整个业务过程的相关因素所有变量都有数据的收集能力
o 从订单创建到订单交付的全流程信息数据
o 从材料下单到产品交付的全流程物流数据
o 与流程相关的全流程现金流数据
2.每个过程步骤的数据分析能力
o 过程步骤的输入、输出等关联信息。比如订单包含的信息与生产、物流、现金等个流程的逻辑关系
o 过程步骤的运作逻辑和子过程信息。比如加工步骤、工艺、生产参数等相关
o 信息的分析对比、筛选、定位等能力。比如识别设备停机的原因，是由于物料参数变化导致的，并且通过对比历史物料参数和在库物料参数识别问题是由什么参数变化带来的，然后自动将仓库的物料进行冻结、转储、退料等操作。
3.过程步骤中的行动控制能力
设备控制能力
o 调用生产参数、程序的能力
o 自动更换备件、模具、工装等设备控制能力
o 识别生产偏差并且采取措施的能力
物料运输管理能力
o 运输能力
o 物料数量、位置等信息的识别
o 物料装卸能力
4.分析结果的反馈能力
o 异常数据展示
o 分析过程反馈
o 采取的应对措施解释互动能力
总结来说，智能制造实际上是对人的能力的升级那些过去我们因为统计能力、计算能力不足的情况将会被机器替代和实现。
实现智能制造的关键
要让机器增强人类的能力，前提是我们必须清楚的知道人类在这个系统中承担的什么样的角色，和每种生产波动情形下，人们所需要的能力。
其次就是依据人们所需要的能力，来提供更加便利的辅助技术，增强人们的能力。
所以智能制造的关键就是要识别人的价值，然后用技术增强这部分创造价值的工作的能力。
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【原创好文】通用8D改善方法应用技巧#六西格玛#
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我们知道在很多企业里8D的有效性非常之差，问题到底出在哪里呢？为什么通过八个步骤来解决问题，到最后不能产生真正的效果呢？虽然我们在用8D作为一个问题分析解决的工具，但是我们在分析和改善的方法上仍然没有跳出传统的一些解决问题的方式影响，表面上用的是8D报告，事实上我们还是在用固有的一个模式和方法来解决问题，并没有理解到8D的一个真正的要义，所以下面我们就从8D各个阶段的实施要点和在每一个环节中要特别注意的事项来向大家说明如何应用好8D，从而实现问题的彻底解决。
8D是透过团队合作解决问题，只有当团队的成员选择恰当和完整时，即来自的部门和具有的专业、知识、技术能够满足这个问题改善的需求时，8D活动才有意义，假如我们小组成员本身对于这个问题的发生欠缺相应的管理技术和知识的话，那么在8D后面的活动效果都会大打折扣，如在问题解决过程中对于信息的获取，对问题的改善提供意见等方面就会显得非常薄弱，如果需要的话可以考虑借助外来技术的支援，如专业的技术人士、客户和供应商提供的支持等，这样形成一个比较完整的8D小组。
在问题的描述上，首先要保证问题的描述是正确的，但很多时候并不能将实际发生的状态做一个清晰的表述，8D强调要用事实和数据来支撑问题的描述，尽量用5W2H的方式来描述问题，清楚、详细并且最好还有数据的支持，比如实际的样品、产品检验、实验测试的报告、一些缺陷的图片和依据，这样才能保证问题描述的一个正确性和完整性，以助于我们后面对问题的一个分析和改善，提供一个有力的支持。而问题描述的任何不清楚和不准确都会导致小组得到错误的原因和采取错误的纠正行动。
问题描述清楚之后，首要考虑的就是遏制的计划，就是不能让问题再蔓延，想办法在发现的时候就切断，防止问题继续发生、恶化和扩大影响，我们又称之为临时的行动，通常临时行动需要如隔离、停产或者其它紧急替代方案等，这些方法无疑只有一个目的就是临时性遏制问题的恶化，所以要求采取的临时行动它一定要能真正起到一个对问题恶化的控制，否则这个临时行动是欠缺有效性的。经常看到的100%检验，合格的产品才能出货这种做法并不是最有效性的临时行动，因为这样的措施，问题还是在持续发生，所以在临时行动的制定上，我们最好是考虑通过一些如替代性方案这种能遏制问题发生的措施。
当我们制定了临时计划之后，就要开始来分析到底是什么原因导致问题的发生。通常这一步是企业在做8D的时候最薄弱的一个环节，找不到根本原因，就无法采取有针对性的措施来消除掉根本原因，问题点也就解决不了，这个问题也就会重复发生。在8D原因分析过程中常常混淆了以下三种不同类型的原因，第一种叫可能的原因，它是在原因结果图上被确定的描述一种结果可能发生的任何原因，第二种叫最有可能的原因，它是以可得到的数据为基础，最能描述问题的原因，第三种叫根本原因，它是验证过的解释问题的原因，通过让问题再现来验证，根本原因一定是经过验证的原因，如果原因没有被验证，就不能说是这个问题点的一个根本原因，只能说明我们还是在推测。
这个阶段就是一个慢慢减小调查能够验证的根本原因的范围的过程，在确定了最可能原因后，验证它引起的问题，验证是用来确认已经确定了根本原因的所需的证据，验证常通过调整可能是根因的变量来让缺陷重现和消除来完成。另外，在进行原因分析时特别要注意有关原因的数据是否充分地提供了？这些数据和信息必须要准确和全面。
把原因确定了，下一步就要考虑改正的行动，即长久对策，这里要求这个改正的行动一定要能去除问题的根本原因，不会再因为这个原因产生问题的重复发生，而且在实施前需要一些数据的分析来验证这些改正行动的有效性，比如通过产品的检验、测量和实验，判断问题是否得到了解决？产品不良是不是有效的降低？必要时对制程能力数据进行必要的分析，制程能力是否发生了显著的变化？另外需要注意的一点是选择的改正行动不会产生其他不希望发生的副作用，即产生新的问题点的发生。这个阶段常出现的问题有，第一、把永久对策和D3阶段的临时行动搞混，把针对问题的临时措施当做针对根本原因的永久措施，第二、永久对策并不是根据根本原因制定，这可能是因为在D4阶段只是靠经验得出了原因，并在此基础上制定了永久措施，或者只是列出了一些管理角度的措施内容，第三、缺少足够的对策对应不同的原因，比如，分析出了四个根本原因，但只对其中两个制定了永久对策，第四、长久对策没有经过验证就实施。
在选择和验证长久对策有效后，就要开始执行和确认长久对策，执行长久对策是为了消除根本原因，没有好的执行，你的措施就毫无价值，这其实是一个执行力的问题，你前面策划的再好，用到了再好的方法，再好的工艺，如果不去行动的话，最终的效果还是等于零。通过行动计划来明确永久对策的执行人、方法、日期等。在执行长久对策后还需要通过长期效果来确认问题是否已被完全的消除？
在永久对策执行确认后，我们需要考虑有一个更深入的递进分析，通过修改需要的系统，包括管理、过程、程序等来防止问题再次发生的机会。这里预防再发的措施包括：PFMEA的重新审查/修改，控制计划的重新审查/修改，技术规范/图纸、作业流程、工艺控制标准和方法的修正等，另外我们还要充分考虑防错技术的应用。
当我们通过8D对问题实施了有效改善之后，团队应该得到肯定和鼓励，不管是用何种方式，重要的是认可8D小组存在的一个价值，让成员投入到新的一个循环里面去，鼓励他们，让他们有更足的干劲、积极性、主动性投入到下一个问题点的解决中。另外通过8D报告的总结，可以将经验教训用于相似产品或相似的过程的改善及下一代产品的参考。
本文为冠卓咨询原创文字作品，任何人或组织不得对本文进行篡改，转载或以盈利为目的行为，一经发现，将负法律责任。
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我们知道在很多企业里8D的有效性非常之差，问题到底出在哪里呢？为什么通过八个步骤来解决问题，到最后不能产生真正的效果呢？虽然我们在用8D作为一个问题分析解决的工具，但是我们在分析和改善的方法上仍然没有跳出传统的一些解决问题的方式影响，表面上用的是8D报告，事实上我们还是在用固有的一个模式和方法来解决问题，并没有理解到8D的一个真正的要义，所以下面我们就从8D各个阶段的实施要点和在每一个环节中要特别注意的事项来向大家说明如何应用好8D，从而实现问题的彻底解决。
8D是透过团队合作解决问题，只有当团队的成员选择恰当和完整时，即来自的部门和具有的专业、知识、技术能够满足这个问题改善的需求时，8D活动才有意义，假如我们小组成员本身对于这个问题的发生欠缺相应的管理技术和知识的话，那么在8D后面的活动效果都会大打折扣，如在问题解决过程中对于信息的获取，对问题的改善提供意见等方面就会显得非常薄弱，如果需要的话可以考虑借助外来技术的支援，如专业的技术人士、客户和供应商提供的支持等，这样形成一个比较完整的8D小组。
在问题的描述上，首先要保证问题的描述是正确的，但很多时候并不能将实际发生的状态做一个清晰的表述，8D强调要用事实和数据来支撑问题的描述，尽量用5W2H的方式来描述问题，清楚、详细并且最好还有数据的支持，比如实际的样品、产品检验、实验测试的报告、一些缺陷的图片和依据，这样才能保证问题描述的一个正确性和完整性，以助于我们后面对问题的一个分析和改善，提供一个有力的支持。而问题描述的任何不清楚和不准确都会导致小组得到错误的原因和采取错误的纠正行动。
问题描述清楚之后，首要考虑的就是遏制的计划，就是不能让问题再蔓延，想办法在发现的时候就切断，防止问题继续发生、恶化和扩大影响，我们又称之为临时的行动，通常临时行动需要如隔离、停产或者其它紧急替代方案等，这些方法无疑只有一个目的就是临时性遏制问题的恶化，所以要求采取的临时行动它一定要能真正起到一个对问题恶化的控制，否则这个临时行动是欠缺有效性的。经常看到的100%检验，合格的产品才能出货这种做法并不是最有效性的临时行动，因为这样的措施，问题还是在持续发生，所以在临时行动的制定上，我们最好是考虑通过一些如替代性方案这种能遏制问题发生的措施。
当我们制定了临时计划之后，就要开始来分析到底是什么原因导致问题的发生。通常这一步是企业在做8D的时候最薄弱的一个环节，找不到根本原因，就无法采取有针对性的措施来消除掉根本原因，问题点也就解决不了，这个问题也就会重复发生。在8D原因分析过程中常常混淆了以下三种不同类型的原因，第一种叫可能的原因，它是在原因结果图上被确定的描述一种结果可能发生的任何原因，第二种叫最有可能的原因，它是以可得到的数据为基础，最能描述问题的原因，第三种叫根本原因，它是验证过的解释问题的原因，通过让问题再现来验证，根本原因一定是经过验证的原因，如果原因没有被验证，就不能说是这个问题点的一个根本原因，只能说明我们还是在推测。
这个阶段就是一个慢慢减小调查能够验证的根本原因的范围的过程，在确定了最可能原因后，验证它引起的问题，验证是用来确认已经确定了根本原因的所需的证据，验证常通过调整可能是根因的变量来让缺陷重现和消除来完成。另外，在进行原因分析时特别要注意有关原因的数据是否充分地提供了？这些数据和信息必须要准确和全面。
把原因确定了，下一步就要考虑改正的行动，即长久对策，这里要求这个改正的行动一定要能去除问题的根本原因，不会再因为这个原因产生问题的重复发生，而且在实施前需要一些数据的分析来验证这些改正行动的有效性，比如通过产品的检验、测量和实验，判断问题是否得到了解决？产品不良是不是有效的降低？必要时对制程能力数据进行必要的分析，制程能力是否发生了显著的变化？另外需要注意的一点是选择的改正行动不会产生其他不希望发生的副作用，即产生新的问题点的发生。这个阶段常出现的问题有，第一、把永久对策和D3阶段的临时行动搞混，把针对问题的临时措施当做针对根本原因的永久措施，第二、永久对策并不是根据根本原因制定，这可能是因为在D4阶段只是靠经验得出了原因，并在此基础上制定了永久措施，或者只是列出了一些管理角度的措施内容，第三、缺少足够的对策对应不同的原因，比如，分析出了四个根本原因，但只对其中两个制定了永久对策，第四、长久对策没有经过验证就实施。
在选择和验证长久对策有效后，就要开始执行和确认长久对策，执行长久对策是为了消除根本原因，没有好的执行，你的措施就毫无价值，这其实是一个执行力的问题，你前面策划的再好，用到了再好的方法，再好的工艺，如果不去行动的话，最终的效果还是等于零。通过行动计划来明确永久对策的执行人、方法、日期等。在执行长久对策后还需要通过长期效果来确认问题是否已被完全的消除？
在永久对策执行确认后，我们需要考虑有一个更深入的递进分析，通过修改需要的系统，包括管理、过程、程序等来防止问题再次发生的机会。这里预防再发的措施包括：PFMEA的重新审查/修改，控制计划的重新审查/修改，技术规范/图纸、作业流程、工艺控制标准和方法的修正等，另外我们还要充分考虑防错技术的应用。
当我们通过8D对问题实施了有效改善之后，团队应该得到肯定和鼓励，不管是用何种方式，重要的是认可8D小组存在的一个价值，让成员投入到新的一个循环里面去，鼓励他们，让他们有更足的干劲、积极性、主动性投入到下一个问题点的解决中。另外通过8D报告的总结，可以将经验教训用于相似产品或相似的过程的改善及下一代产品的参考。
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【从电动汽车残值低，看“订阅式租车”在我国的巨大商机】从电动汽车残值低，看“订阅式租车”在我国的巨大商机
国庆节前，广汽埃安副总经理肖勇为了卖车，再出大招，宣布针对刚刚上市的AION V Plus车型，正式推出“AION Care+真保值”回购计划，用户只需1999元购买该计划，即可享受广汽“无套路”的“两年7折回购”福利。
为什么肖勇要推出这样的“好政策”？首先肯定是基于埃安的销售压力，其次是对这款车残值的信心，最后也可能有些“今朝有酒今朝醉，明日愁来明日愁”的心理。
电动汽车残值低是车主购车的一大障碍
一个车型的二手车市场价格维护的好坏，直接决定了其一手车的销量。好的车企，一定对于二手车价格体系维护的很好，比如传统的日系车、德系车都是这方面的高手，而以往的自主品牌，做的就相对差了不少。并不是不努力，而是有些车在用了几年后，实在是破败的比较严重，根本难以支撑一个好的价格。
同样的情况，在电动汽车市场也是一样的道理。差不多的配置情况下，补贴、免购置税、免牌照费、不限行等措施，使得电动汽车和传统燃油车的价格有了竞争力，但是残值低仍然是无法避免的大问题，会是一个至少在未来10年，一直存在的用户最大的痛点，成为潜在消费者放弃电动汽车的主要原因。
电动汽车残值有多低
据最新的中国汽车流通协会和精真估联合发布的《2021年9月中国汽车保值率研究报告》显示，3年车龄的纯电动汽车保值率仅为39.7%，这是一个相当低的数值。
要知道传统燃油车，3年残值率一般会达到65%以上，比电动汽车整整高出25%，如果是一台B级车，大概16万元左右的车型，三年后在其他成本差不多的情况下，卖二手车时，会差出来40000元以上的用车成本，这就相当于花了16万元买了一辆12万元的车，换成谁都会心疼的。
电动汽车为什么残值低
燃油车保值率已经非常稳定了，这是过去百多年逐渐发展下来的结果，而纯电动汽车保值率低，目前主要由四个因素造成：
（一）车型生命周期短
上表根据中国汽车流通协会发布的数据整理，从中可以看出，在一年残值率排名比较靠前的纯电动汽车中，只有ModelX和蔚来ES8上市超过3年，其余均是新车型。而3年前的很多电动汽车车型，如今都已经被停产淘汰了，所以不可能指望它还有一个高保值率。
另外，刚刚上市的新车型，首年保值率通常也是比较虚的，因为市场不清楚3年后车况会怎么样，残值会剩多少，所以新车型的一般首年残值率会虚高一些。也就是说，当三年后人们发现车况普遍很不好时，残值就会变低，就会反作用于这款车型的首年残值，进而进入一个更加合理的残值体系。说到底，还是因为新车型没有经过市场的检验周期导致的，所以新车型的首年残值率参考性并不会很大。
（二）制造工艺不成熟，质量不好
很多车型上市之初，技术并不成熟，比如蔚来的ES8三年残值率55.6%，北汽EU5则为50.9%，而哪吒汽车U第一年保值率才仅为55.27%，这都说明很多车型，本身就存在问题，用了一段时间后，就逐渐暴露出来了，都知道你是一辆“破车”了，自然而然的残值就低了。
（三）汽车技术更新速度快
传统燃油车的技术发展早已经进入瓶颈期，发展缓慢，但是新能源汽车则完全不同，主要体现在两方面的快速变化，一是算力，二是动力电池。
首先看算力，算力依靠芯片，而汽车芯片又分为三种：功能芯片、功率半导体、传感器。其中传感器和功能芯片类似于人的五官和大脑的关系，这两种芯片目前发展速度都很快，尤其是功能芯片和传感器中的激光雷达，不但性能在按照摩尔定律的大幅提升，成本也在不断降低。这就让如今的汽车越来越像手机行业了，想象一下三年前的手机，在今天还值多少钱？答案一定是非常便宜，因为在运算能力上，已经远远落后了，而电动汽车的时代，就是存在这样的特点，越智能的车，贬值率越高。
其次是动力电池，随着技术不断突破，能量密度在不断提高，充电桩输出功率也在提高。
（1）在能量密度方面，2017年的电池普遍还在120Wh/kg，2018年就到了150 Wh/kg，而如今，性能优秀的已经达到250 Wh/kg，甚至更高。能量密度在4年时间已经翻倍，而过去10年已经整体提高到3倍，这意味着越新的电池，跑的就越久越远。
（2）在充电功率方面，5年前直流充电桩，也就是快充，普遍功率还在30-45kw，后来是60-120kw，如今超级快充技术各车企也在不断推出，除了特斯拉一直以来的250kw，吉利的SEA平台、东风岚图也都分别推出了360kw的超充方案，小鹏和埃安则是更高的480kw功率……如今的高功率6C倍率超充，前几年的车是享受不了的，而同样道理，今天的电动汽车，也享受不了未来几年更高功率的超充乐趣，这也是让电车残值低的一个重要原因。
而电池以上两方面能力进化，还只是在传统的三元或者磷酸铁锂电池上，一旦如石墨烯技术在内的固态电池得到突破，能量密度大幅提升，充电倍率可能从目前普遍的1-2C，提升到6C，甚至12C，动力电池市场很可能进入一个非线性的发展阶段，那些用老一代电池技术的汽车，残值将不止腰斩，而是“脚踝斩”。
这些技术上的质变，是非常有可能在未来10年内接二连三的发生的，比如蔚来的ET7，已经采用了半固态电池，NEDC标称达到1000公里，包括广汽埃安也提出了续航1000公里的车型……这些一旦上市后，都会对原有市场老车型产生冲击。
（四）车企新车降价频繁
除了以上几种情况外，还有一种比较特殊的情况，就是车企对新车主动降价，导致二手车残值短期内断崖式下降，典型代表就是特斯拉，通过Model 3的保值率变化能够很容易看出来。这与特斯拉不断进化的生产能力，和企业追求的目标有关系。
最近一期财报显示，特斯拉的毛利率再次达到了30%，这已经是多次降价后的结果，由于供应链能力不断优化，软件发挥的价值越来越大，让特斯拉与传统车企产生了很大的不同，毛利率远高于一般如丰田、大众这样的品牌，达到了保时捷的水平，而为了追求客户数量最大化，其不断的下调价格，这就让其老车主很不爽，二手车一再贬值。这种情况通常会比较容易出现在新车企、新车型身上，因为早期发展还不算太成熟，当成本和生产效率稳定后，会逐渐好转。
当然也有与特斯拉不同，采用反向操作的，比如蔚来汽车，就是坚决不降价的代表，为的就是保持二手车的价格稳定，不过这是一件很难的事情。因为残值率到底能不能Hold住，不是一厢情愿的，还要看竞争对手的定价策略，毕竟别人性价比更高了，你也很难撑得起高价。
正是因为电动汽车存在着以上四个问题，才让其在未来10年内，都很难保持一个稳定的二手车价格体系，绝对达不到燃油车的保值率，而且随着技术上有质变的可能，二手车价格下跌并不是线性的，而是在某些节点上出现断崖式下滑，这些都构成了车主购买和车企回购的“风险因素”，阻碍了电动汽车市场彻底大爆发。
广汽埃安AION V Plus 玩7折回购能不能兜得住
上表根据今年上半年的数据统计，可以看出，所有国产电动汽车中，目前1年保值率能够超过70%的只有4款车。而根据经验推算，国产品牌2年保值率，能超过70%应该一款都没有。按照AionS的首年保值率仅为66.27%的水平估算，AION V Plus即使采用了再先进的技术，其2年实际保值率也很难更高，大概率是低于S车型的首年保值率66.27%的。
AION V Plus起售价为17.26万，“AION Care+真保值”计划定价为1999元，占售价的1.2%。也就是说每7折回购一台车VPlus，广汽埃安至少会亏损3.25%，配置越高，赔的越多。而近些年广汽集团整体毛利率在不断下降，今年上半年财报披露显示，自主品牌，乘用车毛利率为3.7%，由此推断广汽埃安的毛利率也不会太高，这次回购，很大可能是肖勇牺牲了埃安未来的利润，换取今天的销量。
回收的二手车，怎么办？
其实有很多家车企，都玩过二手车回购，包括大家知道的吉利几何，也曾经推出过两年7折回购政策。而对于那些买车的车主来说，更像是租了两年车，只要价格合理，还是能撬动很多用户的。这种办法看起来一举两得，一是解决买车时后顾之忧，能促进短期内销量，二是能“哄抬”二手车价格，让车辆更保值，长期利好销售。
但是，世上哪有那么多两全法，车企高价回收时，首先前文分析的四大原因，所以二手车回购大概率会赔本，发展的极端一些，就类似自己跟自己玩了个“庞氏骗局”。其次，就是大量的二手车收回来之后怎么办，一旦短期内向C端市场抛售，势必会对残值造成压力，亏的更多。所以唯一的出路，就只有“二手车运营”了。
据资深人士分析，未来纯电动汽车市场的残值问题，是不可能短期解决的，大量的二手车被回收后（包括融资租赁断供的），有两种处理可能：
第一种方式，赔钱卖掉，但一般情况下，车企不太可能直接在财务报表中“承认”这种亏损，高价回收，低价销售，会造成资产流失，尤其是国有资产不可能这样操作。那么只能用相对复杂的手段，以表面上看起来不赔钱的价格“运作”出体系，让至少账面上不能看出来“回购”是亏损的，而买家再通过其他方式获得补偿。
第二种方式，资产运营，因为一旦卖掉就可能在账面上显示“回购”的资产是亏损的，所以车企更可能选择集团内其他子公司持有，然后靠接下来每年的折旧，来摊销掉“二手车回购”带来的亏损，这种方法也是相对更容易操作的，至于这些车接下来的折旧期能否租出去，租多少钱，那是另外一码事，因为这个亏损已经不是“造车”这个主营业务造成的了，“洗白白”。
而这“卖掉”和“运营”这两种方式，最终会结合使用，在资产运营到合适的阶段，逐步卖掉。
未来市场的巨大机会
不管怎样，企业都是不希望亏损的，所以持有大量二手车资产的车企们，都希望有人接盘，那么市场就会存在大量的纯电动汽车供给，由于供给过剩，价格一定是比较低的，保本甚至不亏太多就可以。而这对于消费者来说也是个非常好的选择，担心电动汽车贬值？没关系，租一辆二手的就好了。
不过，据车评网了解，国内目前还没有一个可以满足供需两端的纯电动汽车租赁平台。而虽然车企有强烈的需求，却又不可能推出这类业务，因为第一没有这个能力，第二更不想分心去搞ToC的资产运营业务。所以，这里面便出现了一个巨大的市场机会，一旦形成这样一个平台，必然会有更多车企推出回购政策，让买新车的消费者无后顾之忧，而有后顾之忧的消费者，则可以选择租赁纯电动汽车，整个新能源汽车生态，会快速进入一个更良性的循环。
在车评网近期组织的专家论坛中，大家普遍判断，未来中国新能源汽车市场，尤其是纯电动汽车市场的消费形态，必然会发生变化，汽车租赁会成为重要的业务构成。而类似的模式，已经在北美地区快速发展，车评网早前曾报道，一家总部位于华盛顿，叫Steer的公司，便在主营纯电动汽车的订阅式租赁，而同样的业务模式在欧洲也逐渐开始流行。
所谓订阅式租赁，与我们所熟知的传统租车、分时租赁等都有所不同，租期短则1-2个月，多则1-2年，不会更短，也不会更久，期间还可以换不同车型，而保险、保养、维修等等问题，均由平台负责，这种模式比用户自己买车会更灵活、更省心。而它的基本业务逻辑，就是基于供需双方对于电动汽车残值的评估，存在长期不确定性，所以采用短期租赁方式，很好的解决了双方一直僵持不下的“痛点”，可以更灵活的规避风险，又可以享受电动汽车低廉的使用成本。而另据多家专业咨询机构判断，未来5年，纯电动汽车的订阅式租赁市场，有可能突破到120-150亿美元之间，并且会持续快速增长，直到电动汽车和智能汽车的技术发展到达稳定的线性增长曲线为止。
写在最后：
目前纯电动汽车的发展阶段，除了造就了订阅式租车的潜在巨大市场外，也促进了储能市场的爆发。工信部在加快推进动力电池回收利用立法，而此前宁德时代的一系列“动作”，也表明其已经开始逐步深入储能市场。
订阅式租车和储能都是新能源汽车变革中，供给端资源“溢出”带来的巨大商业机会，同时又能够反向影响新能源汽车行业发展。一旦闭环形成，就会让新能源汽车市场，进入几何级的增长阶段。而两个方向不同的是，订阅式租车可以轻资产、平台式的运营，适合互联网创业，储能则必然是重资产形态，目前看只有“大玩家”才有机会。
车评网以上观点仅供业内人士参考，数据均来自于网络公开披露。本文为“车评网”原创，作者：柳丹燕，编辑：小编撰，未经允许不得转载。关注“车评网”，专注汽车行业深度报道。
国庆节前，广汽埃安副总经理肖勇为了卖车，再出大招，宣布针对刚刚上市的AION V Plus车型，正式推出“AION Care+真保值”回购计划，用户只需1999元购买该计划，即可享受广汽“无套路”的“两年7折回购”福利。
为什么肖勇要推出这样的“好政策”？首先肯定是基于埃安的销售压力，其次是对这款车残值的信心，最后也可能有些“今朝有酒今朝醉，明日愁来明日愁”的心理。
电动汽车残值低是车主购车的一大障碍
一个车型的二手车市场价格维护的好坏，直接决定了其一手车的销量。好的车企，一定对于二手车价格体系维护的很好，比如传统的日系车、德系车都是这方面的高手，而以往的自主品牌，做的就相对差了不少。并不是不努力，而是有些车在用了几年后，实在是破败的比较严重，根本难以支撑一个好的价格。
同样的情况，在电动汽车市场也是一样的道理。差不多的配置情况下，补贴、免购置税、免牌照费、不限行等措施，使得电动汽车和传统燃油车的价格有了竞争力，但是残值低仍然是无法避免的大问题，会是一个至少在未来10年，一直存在的用户最大的痛点，成为潜在消费者放弃电动汽车的主要原因。
电动汽车残值有多低
据最新的中国汽车流通协会和精真估联合发布的《2021年9月中国汽车保值率研究报告》显示，3年车龄的纯电动汽车保值率仅为39.7%，这是一个相当低的数值。
要知道传统燃油车，3年残值率一般会达到65%以上，比电动汽车整整高出25%，如果是一台B级车，大概16万元左右的车型，三年后在其他成本差不多的情况下，卖二手车时，会差出来40000元以上的用车成本，这就相当于花了16万元买了一辆12万元的车，换成谁都会心疼的。
电动汽车为什么残值低
燃油车保值率已经非常稳定了，这是过去百多年逐渐发展下来的结果，而纯电动汽车保值率低，目前主要由四个因素造成：
（一）车型生命周期短
上表根据中国汽车流通协会发布的数据整理，从中可以看出，在一年残值率排名比较靠前的纯电动汽车中，只有ModelX和蔚来ES8上市超过3年，其余均是新车型。而3年前的很多电动汽车车型，如今都已经被停产淘汰了，所以不可能指望它还有一个高保值率。
另外，刚刚上市的新车型，首年保值率通常也是比较虚的，因为市场不清楚3年后车况会怎么样，残值会剩多少，所以新车型的一般首年残值率会虚高一些。也就是说，当三年后人们发现车况普遍很不好时，残值就会变低，就会反作用于这款车型的首年残值，进而进入一个更加合理的残值体系。说到底，还是因为新车型没有经过市场的检验周期导致的，所以新车型的首年残值率参考性并不会很大。
（二）制造工艺不成熟，质量不好
很多车型上市之初，技术并不成熟，比如蔚来的ES8三年残值率55.6%，北汽EU5则为50.9%，而哪吒汽车U第一年保值率才仅为55.27%，这都说明很多车型，本身就存在问题，用了一段时间后，就逐渐暴露出来了，都知道你是一辆“破车”了，自然而然的残值就低了。
（三）汽车技术更新速度快
传统燃油车的技术发展早已经进入瓶颈期，发展缓慢，但是新能源汽车则完全不同，主要体现在两方面的快速变化，一是算力，二是动力电池。
首先看算力，算力依靠芯片，而汽车芯片又分为三种：功能芯片、功率半导体、传感器。其中传感器和功能芯片类似于人的五官和大脑的关系，这两种芯片目前发展速度都很快，尤其是功能芯片和传感器中的激光雷达，不但性能在按照摩尔定律的大幅提升，成本也在不断降低。这就让如今的汽车越来越像手机行业了，想象一下三年前的手机，在今天还值多少钱？答案一定是非常便宜，因为在运算能力上，已经远远落后了，而电动汽车的时代，就是存在这样的特点，越智能的车，贬值率越高。
其次是动力电池，随着技术不断突破，能量密度在不断提高，充电桩输出功率也在提高。
（1）在能量密度方面，2017年的电池普遍还在120Wh/kg，2018年就到了150 Wh/kg，而如今，性能优秀的已经达到250 Wh/kg，甚至更高。能量密度在4年时间已经翻倍，而过去10年已经整体提高到3倍，这意味着越新的电池，跑的就越久越远。
（2）在充电功率方面，5年前直流充电桩，也就是快充，普遍功率还在30-45kw，后来是60-120kw，如今超级快充技术各车企也在不断推出，除了特斯拉一直以来的250kw，吉利的SEA平台、东风岚图也都分别推出了360kw的超充方案，小鹏和埃安则是更高的480kw功率……如今的高功率6C倍率超充，前几年的车是享受不了的，而同样道理，今天的电动汽车，也享受不了未来几年更高功率的超充乐趣，这也是让电车残值低的一个重要原因。
而电池以上两方面能力进化，还只是在传统的三元或者磷酸铁锂电池上，一旦如石墨烯技术在内的固态电池得到突破，能量密度大幅提升，充电倍率可能从目前普遍的1-2C，提升到6C，甚至12C，动力电池市场很可能进入一个非线性的发展阶段，那些用老一代电池技术的汽车，残值将不止腰斩，而是“脚踝斩”。
这些技术上的质变，是非常有可能在未来10年内接二连三的发生的，比如蔚来的ET7，已经采用了半固态电池，NEDC标称达到1000公里，包括广汽埃安也提出了续航1000公里的车型……这些一旦上市后，都会对原有市场老车型产生冲击。
（四）车企新车降价频繁
除了以上几种情况外，还有一种比较特殊的情况，就是车企对新车主动降价，导致二手车残值短期内断崖式下降，典型代表就是特斯拉，通过Model 3的保值率变化能够很容易看出来。这与特斯拉不断进化的生产能力，和企业追求的目标有关系。
最近一期财报显示，特斯拉的毛利率再次达到了30%，这已经是多次降价后的结果，由于供应链能力不断优化，软件发挥的价值越来越大，让特斯拉与传统车企产生了很大的不同，毛利率远高于一般如丰田、大众这样的品牌，达到了保时捷的水平，而为了追求客户数量最大化，其不断的下调价格，这就让其老车主很不爽，二手车一再贬值。这种情况通常会比较容易出现在新车企、新车型身上，因为早期发展还不算太成熟，当成本和生产效率稳定后，会逐渐好转。
当然也有与特斯拉不同，采用反向操作的，比如蔚来汽车，就是坚决不降价的代表，为的就是保持二手车的价格稳定，不过这是一件很难的事情。因为残值率到底能不能Hold住，不是一厢情愿的，还要看竞争对手的定价策略，毕竟别人性价比更高了，你也很难撑得起高价。
正是因为电动汽车存在着以上四个问题，才让其在未来10年内，都很难保持一个稳定的二手车价格体系，绝对达不到燃油车的保值率，而且随着技术上有质变的可能，二手车价格下跌并不是线性的，而是在某些节点上出现断崖式下滑，这些都构成了车主购买和车企回购的“风险因素”，阻碍了电动汽车市场彻底大爆发。
广汽埃安AION V Plus 玩7折回购能不能兜得住
上表根据今年上半年的数据统计，可以看出，所有国产电动汽车中，目前1年保值率能够超过70%的只有4款车。而根据经验推算，国产品牌2年保值率，能超过70%应该一款都没有。按照AionS的首年保值率仅为66.27%的水平估算，AION V Plus即使采用了再先进的技术，其2年实际保值率也很难更高，大概率是低于S车型的首年保值率66.27%的。
AION V Plus起售价为17.26万，“AION Care+真保值”计划定价为1999元，占售价的1.2%。也就是说每7折回购一台车VPlus，广汽埃安至少会亏损3.25%，配置越高，赔的越多。而近些年广汽集团整体毛利率在不断下降，今年上半年财报披露显示，自主品牌，乘用车毛利率为3.7%，由此推断广汽埃安的毛利率也不会太高，这次回购，很大可能是肖勇牺牲了埃安未来的利润，换取今天的销量。
回收的二手车，怎么办？
其实有很多家车企，都玩过二手车回购，包括大家知道的吉利几何，也曾经推出过两年7折回购政策。而对于那些买车的车主来说，更像是租了两年车，只要价格合理，还是能撬动很多用户的。这种办法看起来一举两得，一是解决买车时后顾之忧，能促进短期内销量，二是能“哄抬”二手车价格，让车辆更保值，长期利好销售。
但是，世上哪有那么多两全法，车企高价回收时，首先前文分析的四大原因，所以二手车回购大概率会赔本，发展的极端一些，就类似自己跟自己玩了个“庞氏骗局”。其次，就是大量的二手车收回来之后怎么办，一旦短期内向C端市场抛售，势必会对残值造成压力，亏的更多。所以唯一的出路，就只有“二手车运营”了。
据资深人士分析，未来纯电动汽车市场的残值问题，是不可能短期解决的，大量的二手车被回收后（包括融资租赁断供的），有两种处理可能：
第一种方式，赔钱卖掉，但一般情况下，车企不太可能直接在财务报表中“承认”这种亏损，高价回收，低价销售，会造成资产流失，尤其是国有资产不可能这样操作。那么只能用相对复杂的手段，以表面上看起来不赔钱的价格“运作”出体系，让至少账面上不能看出来“回购”是亏损的，而买家再通过其他方式获得补偿。
第二种方式，资产运营，因为一旦卖掉就可能在账面上显示“回购”的资产是亏损的，所以车企更可能选择集团内其他子公司持有，然后靠接下来每年的折旧，来摊销掉“二手车回购”带来的亏损，这种方法也是相对更容易操作的，至于这些车接下来的折旧期能否租出去，租多少钱，那是另外一码事，因为这个亏损已经不是“造车”这个主营业务造成的了，“洗白白”。
而这“卖掉”和“运营”这两种方式，最终会结合使用，在资产运营到合适的阶段，逐步卖掉。
未来市场的巨大机会
不管怎样，企业都是不希望亏损的，所以持有大量二手车资产的车企们，都希望有人接盘，那么市场就会存在大量的纯电动汽车供给，由于供给过剩，价格一定是比较低的，保本甚至不亏太多就可以。而这对于消费者来说也是个非常好的选择，担心电动汽车贬值？没关系，租一辆二手的就好了。
不过，据车评网了解，国内目前还没有一个可以满足供需两端的纯电动汽车租赁平台。而虽然车企有强烈的需求，却又不可能推出这类业务，因为第一没有这个能力，第二更不想分心去搞ToC的资产运营业务。所以，这里面便出现了一个巨大的市场机会，一旦形成这样一个平台，必然会有更多车企推出回购政策，让买新车的消费者无后顾之忧，而有后顾之忧的消费者，则可以选择租赁纯电动汽车，整个新能源汽车生态，会快速进入一个更良性的循环。
在车评网近期组织的专家论坛中，大家普遍判断，未来中国新能源汽车市场，尤其是纯电动汽车市场的消费形态，必然会发生变化，汽车租赁会成为重要的业务构成。而类似的模式，已经在北美地区快速发展，车评网早前曾报道，一家总部位于华盛顿，叫Steer的公司，便在主营纯电动汽车的订阅式租赁，而同样的业务模式在欧洲也逐渐开始流行。
所谓订阅式租赁，与我们所熟知的传统租车、分时租赁等都有所不同，租期短则1-2个月，多则1-2年，不会更短，也不会更久，期间还可以换不同车型，而保险、保养、维修等等问题，均由平台负责，这种模式比用户自己买车会更灵活、更省心。而它的基本业务逻辑，就是基于供需双方对于电动汽车残值的评估，存在长期不确定性，所以采用短期租赁方式，很好的解决了双方一直僵持不下的“痛点”，可以更灵活的规避风险，又可以享受电动汽车低廉的使用成本。而另据多家专业咨询机构判断，未来5年，纯电动汽车的订阅式租赁市场，有可能突破到120-150亿美元之间，并且会持续快速增长，直到电动汽车和智能汽车的技术发展到达稳定的线性增长曲线为止。
写在最后：
目前纯电动汽车的发展阶段，除了造就了订阅式租车的潜在巨大市场外，也促进了储能市场的爆发。工信部在加快推进动力电池回收利用立法，而此前宁德时代的一系列“动作”，也表明其已经开始逐步深入储能市场。
订阅式租车和储能都是新能源汽车变革中，供给端资源“溢出”带来的巨大商业机会，同时又能够反向影响新能源汽车行业发展。一旦闭环形成，就会让新能源汽车市场，进入几何级的增长阶段。而两个方向不同的是，订阅式租车可以轻资产、平台式的运营，适合互联网创业，储能则必然是重资产形态，目前看只有“大玩家”才有机会。
车评网以上观点仅供业内人士参考，数据均来自于网络公开披露。本文为“车评网”原创，作者：柳丹燕，编辑：小编撰，未经允许不得转载。关注“车评网”，专注汽车行业深度报道。
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