汽车行业如(ru)何(he)使(shi)用数(shu)(shu)据中心(xin)？这些数(shu)(shu)据中心(xin)使(shi)用哪些设(she)备？每类(lei)设(she)备又如(ru)何(he)支(zhi)持汽车制造(zao)流程？汽车数据中心虽不为大众(zhong)熟知，却是推(tui)动(dong)现代(dai)汽车制造进步的关键所(suo)在。
汽车制造数据中心的核心 IT 设备
当今的制造(zao)业不仅依(yi)赖(lai)物理机(ji)械(xie)，也同样重度依(yi)赖(lai) IT 技术。从设计到交(jiao)付(fu)的每(mei)一个流程阶段，都(dou)建立在数(shu)据及管理该数(shu)据的基础(chu)设施之上。每一(yi)类设备(bei)在将汽车推向市场的过程中都扮演着不同的角色(se)。这些组(zu)件(jian)共(gong)同构(gou)成了(le)现代数字(zi)化(hua)汽车工厂的骨干。
通用计算
标准的(de)机架式服务(wu)器和虚拟化主(zhu)机（x86/ARM）构成了汽车数据(ju)中心(xin)(xin)内通(tong)用计算的(de)基础。这些系(xi)统通(tong)常存在于核心(xin)(xin)数据(ju)中心(xin)(xin)或(huo)作为大(da)型工厂一部分的(de)较小边(bian)缘设施中。
这(zhei)些系(xi)统同时处理(li)业务和(he)(he)运营(ying)应用(yong)程(cheng)(cheng)序，例如制(zhi)造(zao)执行系(xi)统（MES）、企业资(zi)源规划（ERP）、产品生命周期管理(li)（PLM）、人力资(zi)源、排程(cheng)(cheng)、财(cai)务以及其他保障运营(ying)和(he)(he)供应链顺(shun)畅运行的平台。
高性能(neng)计算（HPC）和人工智能(neng)集群
制造商依赖 HPC 和 AI 集群(qun)来处理计算(suan)密集型工作负载，例如碰撞测(ce)试(shi)模拟、计算(suan)流体(ti)动(dong)力(li)学(xue)（CFD）、噪声、振动(dong)与声振粗糙度（NVH）分析、数字孪生开发、机(ji)器人路径规(gui)划以(yi)及 AI 模型训(xun)练(lian)。
这(zhei)些系统将 GPU 服务器（例(li)如 NVIDIA H100/A100 或(huo) AMD MI300）与 CPU 节(jie)点、InfiniBand 或(huo) RoCE 网络结(jie)(jie)构、大内(nei)存节(jie)点相结(jie)(jie)合(he)。它们通常安(an)置(zhi)在中央 HPC 数据中心(xin)或(huo)区(qu)域枢(shu)纽。
边缘(yuan)及工业服(fu)务器
这类系统通常部(bu)署在更靠近(jin)生(sheng)产现场的(de)地(di)方，直接(jie)位于工(gong)厂车间(jian)或(huo)附近(jin)区域。它们配备有 OPC UA 协议、MQTT 网关和时间(jian)序(xu)列(lie)数据(ju)库，用(yong)于接(jie)收来自(zi)可(ke)编程逻辑控(kong)制器(qi)（PLC）、机器(qi)人和摄像(xiang)头的(de)实时数据(ju)。其(qi)低延迟(chi)特性能够实现快速处理，例如用(yong)于基于视觉的(de)质(zhi)量检测任务，然后再将数据(ju)上传(chuan)至更集中的(de)系统。
热(re)/温(wen)/冷(leng)数据(ju)存储
存储系统可包括用(yong)于(yu)活跃工(gong)作负(fu)载(zai)的(de)(de)高(gao)性(xing)能 NVMe 闪(shan)存阵列(lie)、用(yong)于(yu)共享工(gong)程数(shu)据(ju)(ju)的(de)(de)网络附(fu)加存储（NAS）设备、用(yong)于(yu)大型或(huo)非结构化数(shu)据(ju)(ju)集的(de)(de)对象存储，以(yi)(yi)及用(yong)于(yu)长期数(shu)据(ju)(ju)保(bao)留的(de)(de)磁带库。由于(yu)制造数(shu)据(ju)(ju)涵盖(gai)范围(wei)极(ji)广(guang)，采(cai)用(yong)分层存储可确保(bao)热数(shu)据(ju)(ju)立即(ji)可用(yong)，而冷数(shu)据(ju)(ju)则能以(yi)(yi)经(jing)济且安(an)全的(de)(de)方式存储。
网络
网络涵(han)盖(gai)了将数(shu)(shu)据从一处传送(song)到另一处的所有过程，例如传输(shu)海(hai)量模拟数(shu)(shu)据集、保护空(kong)中(zhong)下载（OTA）升级管道以及将工(gong)厂连接到云端。
为了传输(shu)所有这些海量(liang)数据，工厂依赖主干/枝叶以(yi)太网交换机（100/400/800 GbE）以(yi)及用于 HPC 工作负(fu)载的(de) InfiniBand 连(lian)接。防火墙、SD-WAN 和(he)(he)负(fu)载均衡器将运营技术网络与 IT 网络分隔开来，这有助于维护和(he)(he)安全。
数据移动与(yu)集成(cheng)
只有当应(ying)用程序能够有效地(di)相互共享数(shu)据(ju)(ju)时，它(ta)们才有用武之(zhi)地(di)。集成层（ETL/流(liu)处(chu)理设备(bei)、Kafka/Redpanda 集群(qun)、API 网关(guan)和 ESB/iPaaS 设备(bei)）位(wei)于核心(xin)数(shu)据(ju)(ju)中心(xin)，连(lian)接着 MES、ERP、PLM 和供应(ying)商(shang)门户。它(ta)们还将传(chuan)感器(qi)数(shu)据(ju)(ju)流(liu)传(chuan)输到分析和机器(qi)学(xue)习平台。
安全与合规
现代车辆和工(gong)厂(chang)均(jun)在严(yan)格(ge)的(de)法规要求(qiu)下运营。为了在核心(xin)数据中心(xin)内确保(bao)合(he)规，IT 管理者使用下一代防火墙(qiang)、安全信息(xi)与(yu)事件(jian)管理（SIEM）系统、安全编排自动化与(yu)响应（SOAR）设备(bei)以(yi)及用于代码签名(ming)的(de)硬件(jian)安全模块（HSM）。这些(xie)工(gong)具(ju)用于保(bao)护 OTA 更(geng)新、保(bao)护知识产权(quan)（如 CAD/CAE 文件(jian)）并监(jian)控整个工(gong)厂(chang)网络(luo)的(de)分(fen)段情况(kuang)。
备(bei)份、灾难恢复(fu)与业(ye)务连(lian)续(xu)性
为了在(zai)(zai)服(fu)务中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)断或灾(zai)难发生(sheng)时确保业务不(bu)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)断，管(guan)理者会部(bu)署辅(fu)助数据中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)设备、复制(zhi)目标、备份服(fu)务器以(yi)及不(bu)可变存储等。这些系统位于异地或云端，作为备份，可在(zai)(zai)不(bu)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)断生(sheng)产的情(qing)况下保障 MES、PLM、OTA 固(gu)件和孪生(sheng)模型的安全(quan)性与可恢(hui)复性。
可视(shi)化与协同(tong)
最后(hou)，工(gong)程师(shi)需要能够查(cha)看数据并进(jin)行协同工(gong)作。他(ta)们使用虚(xu)拟桌面基(ji)础设施（VDI）集群、虚(xu)拟 GPU 工(gong)作站(zhan)和大型可视化墙，使工(gong)程师(shi)、生(sheng)产经理(li)及其他(ta)团队成(cheng)员(yuan)能够共(gong)享高清 CAD/CFD 模型，并查看(kan)实时数字孪生(sheng)和关(guan)键绩效指(zhi)标（KPI）。
设备如何应用：逐步解析制造流程
产(chan)品与工艺(yi)设计（生产(chan)前(qian)）
在生(sheng)(sheng)产(chan)开始之前，工程师依赖 HPC 和 GPU 集群来进行安全(quan)性、空气动力(li)学、铸(zhu)造(zao)和冲压模拟。高速存储系统将庞大(da)的(de) CAD/CAE 文(wen)件馈(kui)送(song)到 VDI 系统中(zhong)，以便全(quan)球团队能(neng)够(gou)无缝协作。一(yi)旦设计通(tong)过验证，集成平台(tai)会将最终工艺参数（如(ru)扭(niu)矩(ju)公差或焊接模式）推送(song)到 MES 系统中(zhong)，为启动生(sheng)(sheng)产(chan)（SOP）做好一(yi)切(qie)准备(bei)。
冲压与车身车间
在车身车间，边(bian)缘服务器(qi)部(bu)署在压(ya)力机和焊接单元附近，处理(li)(li)实时(shi)传(chuan)感器(qi)和摄像头收集(ji)的数据。GPU 推理(li)(li)节点即时(shi)对(dui)(dui)图(tu)像进行(xing)分类，检测(ce)诸如面(mian)板错位或焊溅等(deng)缺陷。只有标记的异(yi)常数据才会被发(fa)送回(hui)核心数据中心进行(xing)进一步审查（这节省了不(bu)少带宽）。与此(ci)同时(shi)，位于核心设(she)施的 MES 根(gen)据 ERP 的需求和供(gong)应限制，对(dui)(dui)零件冲(chong)压(ya)进行(xing)排序(xu)。
涂装车间
涂装车间(jian)(jian)是对能源(yuan)和(he)缺陷极为敏感的区域，因为涂装线会清(qing)晰地(di)暴露(lu)最微(wei)(wei)小(xiao)的问(wen)题。结(jie)果会因涂装车间(jian)(jian)环境(jing)的轻微(wei)(wei)波动而变化。边(bian)缘(yuan)分析盒(he)持续(xu)监控湿度、温度和(he)挥发性有机化合物(wu)（VOC）水(shui)平，并实时(shi)调整(zheng)控制(zhi)参数(shu)(shu)以补(bu)偿(chang)波动。所有数(shu)(shu)据(ju)流入(ru)时(shi)间(jian)(jian)序列数(shu)(shu)据(ju)库(ku)，核心(xin)数(shu)(shu)据(ju)中心(xin)的机器学习(xi)（ML）模型(xing)将(jiang)环境(jing)条件(jian)与缺陷模式关联起(qi)来。这些数(shu)(shu)据(ju)帮助车间(jian)(jian)优化涂料配方，减少犯(fan)错的几率。
总装
在(zai)总装环节，MES 向操作员交付工作指令，并(bing)(bing)记(ji)录来(lai)自(zi)工具的扭矩(ju)和完(wan)成数(shu)据。联(lian)网的 PLC 网关将(jiang)状态更(geng)改发送到边缘服务器，数(shu)据在(zai)发送上游(you)之(zhi)前在(zai)此进行缓冲和清理。摄像头系统捕捉每个紧(jin)固(gu)操作，并(bing)(bing)将(jiang)记(ji)录发送到存储系统以确保(bao)可追溯性。
质量检(jian)验与终线(xian)测试(shi)
检验环节重度(du)依赖 AI 和(he)模拟。主数(shu)据中心设(she)(she)施内的(de)核心 GPU 服务器使(shi)用历史图像训(xun)练缺陷检测模型(xing)。这些模型(xing)随后被部署到(dao)边(bian)缘 GPU，用于生(sheng)产(chan)线(xian)上的(de)实时(shi)检测。HPC 节点运行(xing)数(shu)字孪(luan)生(sheng)比较(jiao)（测量尺(chi)寸(cun)与(yu)标称尺(chi)寸(cun)之间(jian)），并(bing)在(zai)公差超出范(fan)围时(shi)发出警报。安全设(she)(she)备和(he) HSM 为(wei)固件签名，确保(bao)车辆下线(xian)时(shi)搭载的(de)是经过验证的(de)安全软件。
物流与(yu)出厂(chang)供应
车(che)辆组装完成后(hou)，ERP 和供应(ying)链管理（SCM）系(xi)(xi)统通过集成层与承运商系(xi)(xi)统协调，规划运输物流。数据湖和对象存储(chu)保留成品车(che)辆追(zhui)踪的远程信(xin)息处理数据，直(zhi)到最终产品交(jiao)付给经(jing)销商。
持续改进(jin)
制(zhi)造商遵循持续(xu)改(gai)(gai)进(jin)的模(mo)式。数(shu)据管道将废品率、停机日志、返工次(ci)数(shu)和(he)平(ping)均故障(zhang)间(jian)隔时间(jian)（MTBF）统计信息编译到(dao)分析平(ping)台中(zhong)，而 ML 引(yin)擎则检测(ce)在(zai)生产(chan)过程(cheng)或成品车辆(liang)使用过程(cheng)中(zhong)可(ke)(ke)能(neng)出现问题的根(gen)本(ben)原因。这些 ML 系统还会生成如(ru)何改(gai)(gai)进(jin)结果的方法，例如(ru)建议(yi)预防性维(wei)护(hu)窗口和(he)调整(zheng)工艺参数(shu)。可(ke)(ke)视化墙和(he) VDI 让跨职能(neng)团(tuan)队能(neng)够在(zai)实际实施(shi)更改(gai)(gai)前，使用数(shu)字孪生虚(xu)拟测(ce)试改(gai)(gai)进(jin)方案，从而最大限度地(di)减少干(gan)扰。
总而(er)言之，汽车(che)数(shu)据中心所(suo)处理的(de)流程构(gou)成了一(yi)场(chang)复杂、互联的(de)数(shu)据交换、洞(dong)察和迭代(dai)改进的(de)协作(zuo)。现(xian)代(dai)制(zhi)造商必(bi)须及(ji)时了解这(zhei)些(xie)技(ji)术及(ji)其在制(zhi)造周期(qi)中的(de)应用，从而保持竞争力。
