这套方案的软件载体是 MOS（Material Operation System，物流物料管理系统）和 MES（Manufacturing Execution System，生产执行系统），前者掌握物料情况，是生产的源头；后者调动人员和设备，是生产的实现。硬件载体是传感器和机械臂、AGV 等设备。Allen 在特斯拉最初半年的工作就是优化 AGV 和机械臂的智能控制器。他和同事一起改写了机械臂的底层软件，改装了特斯拉汽车中的控制器、电机，将它们用到了从头设计的 AGV 里。
在 2018 年 5 月的小规模测试后，这一方案得到了马斯克的支持，它被称为 Station Control （工站控制）。
Station Control 的一大特点是帮助特斯拉缩短研发车型到量产之间的周期。这种加快量产交付的方式与软件业的“敏捷开发”类似。在不停线的情况下，当总装车间某一流程的零部件缺失或变化时，这套系统可在数十秒内告诉设备或工人跳过这个环节，在后面合适的地方再接入，产线可继续运转。这打破了传统车企认为量产车型无法在线 “小步迭代” 的认知。
此外，这套方案也能发现哪些工站可被合并、精简，哪些步骤可变换顺序，这有利于提升产线节拍，减少工位数量，整体节省各工序后的质检时间，提升制造速度。
产线由此成为了一个可以学习、进化的整体，而不是被精细分工的相对固定的流程。Allen 称，2018-2019 年特斯拉快速迭代生产计划时， GA 4 的部分工站可能每半天就会调整一次任务。传统汽车工厂中，产线每年只能集中大调一次。
大帐篷里的新实验，帮助特斯拉走出了产能地狱。2018 年 7 月 1 日，马斯克宣布，特斯拉实现了每周生产 5000 辆 Model 3 的目标。这年夏天之前，特斯拉陆续裁掉了 4000 多人，其中不少是有多年传统汽车生产经验的管理和研发人员。特斯拉建立了一套不再依赖他们的生产体系。
GA 4 中被验证的生产方式于 2019 年被复制到了上海超级工厂，这是特斯拉第一个从 0 开始设计的汽车工厂。《晚点 Auto》此前报道，在今年 7 月扩产后，上海工厂可在不扩建厂房的情况下，将产能提升 20% 以上。得益于零部件功能集成、数量减少和产线迭代，Model 3 的总装步骤从 2017 年的 198 个减少到了 2020 年上半年的 43 个。当传统车企要新建工厂以增加产能，而特斯拉只需升级产线时，制造效率的竞争就结束了。
上海工厂同时展现了特斯拉工厂进化的另一脉络：对提升空间利用效率、压缩物流时间的极致追求。
特斯拉加州工厂的布局沿用传统汽车工厂：冲压、装配、喷涂、总装，这四大汽车制造环节各自拥有独立厂房，分散在厂区四处。而在上海工厂，这四大流程被全部整合到了一个占地 80 公顷的超大厂房里，面积相当于 110 个标准足球场。厂房中各环节都采用双层或多层结构，上层做组件制造，下层做组件运输。不仅追求平面空间效率，还追求立体空间效率。
图：加州工厂平面图（上）和为得州工厂平面图（下）
上海工厂设有一百多个道口，当运输零部件的集装箱货车驶进工厂后，会直接停到这些道口，集装箱门打开，零部件直接从集装箱进入产线，省去了卸货、零部件入库、出库、上产线的时间，也省去了一批库房，集装箱就是临时库房。
基于上海工厂的经验，特斯拉又在最近两年 “生产” 了德国柏林工厂和美国得州奥斯汀工厂。它们将共同服务特斯拉未来年产 2000 万台汽车的宏伟目标，这个数字接近中国去年的乘用车总销量（2148 万）。
