汽車基地的智能化程度提升需要從多個方面入手。

首先是生產(chǎn)環(huán)節(jié)，像在焊接工藝中，可通過機器人自動完成作業(yè)，但前期的編程調(diào)試工作復雜，要編輯眾多點位，還需不斷調(diào)試確認。同時，應重視員工技能提升，如徐澳門這樣的骨干技師，通過參與世賽掌握實用技能和解決問題的方法，應對新挑戰(zhàn)。

在物流方面，數(shù)智化轉型至關重要。一是實現(xiàn)物流全系統(tǒng)數(shù)字化，采集和關聯(lián)各種數(shù)據(jù)，分析業(yè)務狀態(tài)，實現(xiàn)科學決策和精準執(zhí)行。二是通過數(shù)字化模擬建立業(yè)務模型，再現(xiàn)人類智能，應用于系統(tǒng)決策。汽車工廠物流數(shù)智化發(fā)展的基礎是數(shù)據(jù)，要分類管理不同特性和來源的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動采集和管理。

從關鍵物流場景來看，物料籌措階段，批量生產(chǎn)時可通過系統(tǒng)自動下單，特殊情況人工補充；試生產(chǎn)階段要明確零件批次管理職責，避免混亂。物流規(guī)劃階段，新工廠規(guī)劃要綜合考慮物流模式多樣化、包裝標準化、信息建設智能化、自動設備協(xié)同化等多維度要素，應用數(shù)字化工具提高規(guī)劃準確性，重視自動化設備在各類型車間物流方案中的合理應用，利用數(shù)字化工具完善規(guī)劃細節(jié)。物流 IT 系統(tǒng)要實現(xiàn)物料管理、上線流程和工位匹配的智能化。

此外，要準確判斷物流業(yè)務的智能化狀況，把握工藝方向等關聯(lián)要素的技術變化，精準預見性地進行物料籌措，基于供應鏈管理推動調(diào)達物流場景變革，建立全過程車身數(shù)據(jù) RFID 系統(tǒng)，重視物流數(shù)據(jù)維護、采集與管理，構建基于數(shù)據(jù)的數(shù)字化運營模式，應用仿真技術支持物流規(guī)劃，轉變觀念并重視人才培養(yǎng)。

總之，汽車基地智能化程度的提升是一個系統(tǒng)工程，需要各方共同努力，不斷探索和創(chuàng)新。