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汽车总装的基本过程就是采用手动(或者手动加机械手辅助)的手段，按次序将零部件装配到移动的白车身上，最终生成汽车的成品。在过去的十几年中，随着汽车产品型号的急剧增加，产品配置越来越复杂，总装的混流生产变得非常普遍，总装生产线成为汽车制造商在规划设计过程中最费时间的部分。总体来说，总装工艺和制造的特点及发展趋势如下：制造过程属于高度劳动力密集类型，存在若干优化目标：a) 优化劳动力价值，充分利用在线作业时间；b) 平衡整个生产线，使产出最大化；c) 满足人机工程和要求，实现安全生产；d) 满足物流的需求，实现准时制造。要实现制造过程中效率和质量的最大化，就必须对各个工序进行非常详细的理解和定义，即进行详细的工艺规划。汽车产品复杂，装配任务的数量巨大，多个品种混流生产，在投产前验证和优化装配工艺规划以及在投产后对生产过程进行高效的管理都变得至关重要。以上海大众为例，它计划在三年内引进7 到12 种新车型，并进行柔性混线制造，产量提高到每天2500 辆，因此，规划部门的压力也越来越大，它们必须不断提高规划能力，提高规划的质量和效率。总装混流生产线由相对确定和静态的特性向不确定和动态的特性转变。在大规模定制环境下，生产的对象需要根据客户需求的变化而在一定范围内变化，有时产品对象会超出生产线设计时预定的能力，因此生产线应具备动态调整的能力，通过快速调整工位、物料传输系统、以及工装夹具等来适应新产品类型的插入。提高工艺规划的“共用性”，在全球范围内创建和重复使用最佳的工艺规划实践。体现为：a) 各个车型间共享制造规划信息，提高复用比例，减少重复工作；b) 在分布于全球的各个工厂间共享制造规划信息。
目前，国内大多数整车厂还不具备从容应对这些挑战的能力，在这些企业中，汽车装配工艺一般由工艺规划人员先进行经验性、类比性的手工设计，然后根据样车装配试验情况和生产现场实际情况进行适当调整后完成。这种做法工作量巨大，耗时长，工艺规划的质量无法保证，在装配任务规划、生产线平衡等方面难以达到较理想的优化效果，最为严重的问题是，由于制造过程的柔性和复杂性，在调试与试运行过程中往往会有很多问题，而随后在日常生产中又会因为设计和工艺变更而引发很多新问题，这些问题的频繁出现不但加长了总装生产线从规划到投产以及从投产到量产的周期，而且大大增加了成本。因此，必须广泛使用虚拟技术，在计算机上实现装配工艺规划和验证，从而及时发现并修正问题，减少实际投产后的变更。一般来说，一套支持总装工艺的数字化制造解决方案应包含以下功能：数字化预装配(DPA: Digital Pre-Assembly)。对于一部新车来说，一般需要做20000次DPA。在初步工艺规划阶段，每一个DPA 都要在三维虚拟环境下经过数次仿真测试以确保毫无差错，这样就降低了在车间生产中发生问题的概率。DPA 的任务包括可装配性检验、动态装配截面检验、装配路径分析、动态装配干涉检查、工装卡具检验等等。DPA 分析的目的是从装配的角度来验证产品设计，通过仿真，在设计阶段就可发现装配过程中可能存在的装配顺序与装配干涉问题，从而降低设计风险、提高设计和规划的成功率。数字化工艺规划(DPP: Digital Process Planning)。a) 定义变型产品；b) 对每个工位的操作进行定义，确定工位内的操作顺序，在一个工具模块中对整个生产工艺进行优化整合，并建立能进行工时计算、成本分析、文件管理和变更产品管理的模型；c) 对装配线上所有工具和夹具进行定义，这涉及到车间内使用的全部资源，例如夹具、滑轨、起重设备、辅助设备等；d) 对各个工位的详细操作进行定义，在流程上得到每个工位进行各种处理所需的准确时间，以此为依据平衡并优化装配线；e) 对分配的操作进行分析，比如判断在汽车的这一侧操作是否有限制，是否在另一侧操作更合适等等。数字化工艺规划验证(DPV: Digital Planning Validation)。对整个工作区域进行三维仿真和工位优化布局，验证工位之间没有互相的干涉，生产线的布局设计能够保证逻辑上和连续的工作；进行生产线动态仿真，进行生产能力的评估、瓶颈检查和生产资源利用率的评价；向管理人员和车间人员提供当前做出的工艺计划并听取反馈意见。
生产管理和供应商协同。高效的生产管理要充分利用制造执行系统(MES)、实时流程和控制(SCADA/HMI)以及流程规划的功能；供应商协同的目标则是为了确保零配件的质量，并实现准时生产。
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