引擎轰鸣，探秘车界“智造”轨迹，点亮未来之光

新年钟声近，工业行业的画卷缓缓延展，留下了一年的辛勤与辉煌。进入2024年以来，工业领域经历了新的变革与挑战，也展现了非凡的韧性与创新力。智能制造、绿色转型、降本增效成为行业关键词。企业纷纷加大研发投入，推动产业升级，不仅提升了生产效率，更在产品质量和服务上实现了跃进。

 

“行业展望”专栏是本刊于每年年末的保留栏目，邀请业内各位专家和从业者，分享这一年大家各自的行业经历和体验，且就当年相关热点话题进行探讨，共同探索制造业未来发展之路。本期中，我们邀请到北京奔驰车身二工厂总经理郭东栋博士，和常州星宇车灯股份有限公司副总经理曹进博士两位汽车制造业老朋友，请他们来分享一下行业内都有哪些变化和亮点。

郭东栋 博士
北京奔驰车身二工厂总经理

首先，请您介绍一下您所属行业智能制造的发展情况，或贵司在智能制造领域的建设、实施情况？

郭东栋：汽车整车制造行业的智能制造近年来在全球范围内取得了显著的发展，随着人工智能（AI）、大数据、物联网（IoT）、云计算、自动化技术以及机器人技术的不断进步，智能制造成为提升生产效率、降低成本、提升质量、增强柔性和定制化能力的关键路径。在整车制造行业，智能制造不仅带来技术革新，更是产业升级和智能化转型的关键推动力。
在汽车制造行业的主要建设和实施情况包括但不限于以下几点：

1）自动化生产线与机器人
高度自动化的生产线，使用工业机器人进行焊接、涂装、装配、检测等环节的操作。机器人不仅可以提高生产效率，还能有效减少人为失误，提升生产精度。

自动化焊接：自动化焊接技术广泛应用于车身的焊接生产中，确保焊接质量和精度，减少劳动强度。

自动化装配：机器人在车身装配过程中承担了高精度和高强度的任务，进一步提高了生产效率和质量。

2）物联网
物联网技术使得生产过程中的设备、工具、传感器等可以通过网络进行互联互通，实时采集和传输数据。这些数据可以用来分析设备的状态、检测生产质量、优化生产调度等。

设备状态监控：通过传感器和无线网络，整车制造商可以实时监控生产设备的运行状态，提前预测设备故障，减少生产停机时间。

智能物流系统：利用物联网技术追踪零部件、材料的流动，确保生产线的高效运转。

3）大数据与云计算
大数据分析和云计算在整车制造中的应用，可以对生产过程中的各类数据进行实时分析、存储和共享，从而优化生产流程和提升决策的科学性。

数据驱动决策：通过对生产线实时数据的采集与分析，管理层可以做出精准的生产决策，如调整生产进度、优化资源配置等。

质量管理：大数据技术能够实时监控生产质量，发现潜在的质量问题，避免大规模质量问题的发生。

4）人工智能与机器学习
人工智能（AI）和机器学习技术在智能制造中的应用主要体现在优化生产流程、质量检测和生产调度等方面。

预测性维护：利用AI技术分析设备运行数据，预测设备故障并提前进行维修，避免生产中断。

智能视觉检测：AI视觉系统可用于生产过程中对产品进行质量检测，自动识别缺陷，替代传统人工检测，大大提升效率和准确性。

 

曹进 博士
常州星宇车灯股份有限公司副总经理

曹进：星宇车灯属于汽车零部件行业，汽车零部件的大多数企业在这轮整车及零部件智能化的快速发展环境下，制造系统也普遍进行了转型升级。星宇属于大规模定制的智能制造模式，制定了智能制造战略与推进计划，以“全价值链业务流程优化、数字化标杆工厂建设”两条主线推进数字化变革。目前企业已获得两化融合三A级，以及智能制造成熟度三级认证。

 

当前所从事的行业实施智能制造有怎样的特点，现阶段推进智能化的难点主要体现在哪些方面，可否举1~2个例子进行说明？

郭东栋：汽车制造行业实施智能制造有很鲜明的特点，比如：生产工艺和设备复杂、质量管理要求高、产线投资巨大、工厂运营精细度高等特点，在汽车制造行业不仅仅是对生产设备和工艺的升级，而是通过数字化、自动化、人工智能等先进技术，提升了整个生产体系的效率、质量和灵活性。

推进面临的难点主要体现在：多技术融合与标准化、高额投资与资金压力等方面。解决这些问题需要汽车制造企业从技术研发、资金筹集、人才培养等多方面进行综合规划，同时与设备供应商、技术服务商和科研机构保持紧密合作，共同推动智能制造技术的落地。

1）技术融合与标准化问题
智能制造涉及多个高度复杂的技术领域，如自动化、物联网、大数据、人工智能、云计算等。这些技术的不同标准、接口和系统兼容性问题，导致各类技术的集成和应用面临困难，成为智能化推进中的一大挑战。

例1：自动化生产线与现有设备的整合
许多汽车制造企业的生产线和设备已经运行多年，传统的生产设备往往不具备智能化功能。如果直接引入智能化设备，往往无法与现有设备进行无缝对接。特别是在老旧工厂，智能化技术的引入往往需要对现有设备进行大规模改造，涉及高昂的设备更新成本和技术调整的复杂性。例如，某些老旧车厂需要将机器人焊接系统与传统手动焊接生产线对接，这不仅需要技术层面的协调，还需要对生产流程进行重新设计和调整。在这种情况下，如何平衡智能化新技术与现有生产设施的适配，成为了推进智能制造的一个重大挑战。

2）高额投资与资金压力
智能制造的推进往往需要大量的初期投资，包括自动化设备、智能机器人、传感器、云平台、数据存储和计算等相关硬件和软件的采购和安装。对于一些中小型汽车制造企业来说，这笔开销可能超出了其财务能力。同时，智能化升级不仅是一次性投资，后续还需要在维护、运营和技术更新上持续投入。

例2：智能机器人替代人工的高投资成本
以机器人自动化焊接为例，传统的手工焊接作业依赖大量人工劳动，且质量控制难度大。引入智能机器人可以大幅提升生产效率和焊接精度，但这一过程需要巨额的初始投资。以一条全新的机器人焊接生产线为例，虽然机器人可以提高生产效率和一致性，减少人为错误，但该生产线的建设和部署成本通常非常高。此外，机器人需要精密的维护和编程，这就需要进一步的技术支持和操作培训。因此，对于资金较为紧张的汽车制造商来说，如何在保证生产能力和成本效益之间找到平衡，仍是推进智能化过程中的一大难题。

曹进：订单不确定。车灯与主机厂计划强绑定，在新能源车普“卷”的情况下，订单波动大，如何做好产供销的动态平衡，提升交付效率，是汽车零部件企业需要解决的问题。

 

最近1~2年，在您看来，有哪些技术给制造企业智能化建设带来重大助力，助力具体体现在哪些方面？

郭东栋：过去1~2年，人工智能、物联网（IoT）、数字孪生和3D打印技术等新兴技术在汽车制造智能化进程中发挥了重要作用。它们的应用不仅优化了生产效率、提升了产品质量，还帮助汽车制造商在成本控制、供应链管理和定制化生产等方面取得了显著进展。

1）人工智能与机器学习
人工智能和机器学习技术正在成为汽车制造企业智能化的重要推动力。AI的应用不仅提高了生产过程中的自动化程度，还大大增强了生产灵活性和效率。

智能质量检测：AI视觉检测系统利用机器学习算法识别汽车生产过程中的缺陷或异常，例如车身焊接缝隙、涂装瑕疵等。这种检测方式比传统的人工检测更高效、准确，而且能够实现实时反馈和修正，提升了产品的质量一致性。

预测性维护：AI和机器学习可以分析来自生产线设备的数据，预测设备故障的风险并提前进行维护，从而避免了生产停机和设备故障的影响。这种“预测性维护”方式可以有效减少设备故障对生产的影响，提高生产线的运行效率。

2）物联网技术
物联网技术在过去两年得到了广泛应用，尤其是在整车制造、智能仓储和供应链管理中。物联网设备通过传感器收集数据并通过网络进行传输，实现了生产环节的自动化、信息化和数字化。

例如以物联网技术为基础的设备状态设备监控，通过部署传感器和IoT平台，企业能够实时监控生产设备的运行状态，进行远程诊断和预警。实时获得各种传感器数据，可以监测生产线上的温度、湿度、压力等关键指标，确保生产环境的稳定性和安全性。

曹进：1）机器视觉技术，招工难、质量要求高、工艺复杂度高等问题日益突出，原先靠人为检测的效率、质量已无法满足要求。通过机器视觉的广泛应用可以解决生产工位的检测问题，提升效率。

2）仿真技术，从设计研发到生产物流，应该大力推进仿真技术的应用。通过对产品、生产过程、仓储物流建模，分析仿真，可以有效提升研发策划的效率。

3）大数据技术，企业随着数字化的普及，企业的数据得到有效沉淀。这些数据是以往经验的总结，将经验变为数据，建立企业知识库，通过大数据的分析与提炼，可以有效协助决策以知识传承。

 

当前智能制造在我国已推行多年，在您所从事的行业取得了怎样的成果？或者有哪些成效已经开始显现？

郭东栋：智能制造在中国的推进已经有多年历史，在汽车制造行业取得了显著的成果和成效，体现在以下几个方面：

1） 生产自动化和柔性化水平提升
机器人应用广泛：在中国的汽车生产线上，工业机器人已经广泛应用于焊接、喷涂、装配、搬运等环节。大量的自动化生产设备和机器人代替了人工，极大提高了生产效率和精度，降低了制造成本。

柔性生产系统：智能制造技术使得生产线能够更灵活地应对市场需求的变化。例如，部分车企已经实现了“定制化生产”，通过模块化生产与智能调度系统，能够在同一条生产线上制造不同车型，提高生产灵活性和资源利用效率。

2）生产过程的数字化转型
数字孪生与虚拟仿真技术：许多汽车企业开始采用数字孪生（Digital Twin）技术，通过虚拟模型与物理实体的同步，实时监控、分析生产过程中的各个环节。这不仅帮助企业优化生产工艺、预测故障，还能提升产品质量。

大数据和云计算的应用：通过大量数据的采集、分析和存储，企业能够精准预测市场需求、供应链的波动，以及生产环节中的潜在问题。这些数据为决策提供了科学依据，提升了生产效率和产品质量。

3） 智能质量控制和产品检测
智能检测系统：随着AI和机器视觉技术的进步，智能检测系统在汽车制造过程中得到了广泛应用，尤其是在车身焊接和喷涂环节。这些系统能够实时监测并精确检测生产过程中的质量问题，避免了人工检测的误差和疏漏，确保了产品的高品质。

4）绿色生产与环保
绿色制造技术的应用：智能制造技术的应用有助于提高生产过程的资源利用效率和降低能源消耗。汽车制造过程中的废料和废气排放通过智能化管理和优化工艺得到了显著降低，符合可持续发展的要求。

智能环保监控系统：通过物联网技术和大数据分析，车企可以实时监控生产过程中各项环保指标，并进行数据追溯和优化调整，确保符合环保标准。

曹进：头部的汽车零部件企业，数字化与自动化已经普及。开始在大数据分析、AI等方面开展探索。目前产品全生命周期的大部分数据均可以追溯。交付效率、质量改善、成本优化等能力，通过智能制造的推进，均有提升。

 

在您看来，智能制造下一步发展方向与趋势是哪些，或体现在哪些方面？

曹进：数字孪生，从建模仿真，到虚实实时控制；人工智能，从大数据到大模型，AI助力企业提升管理运营，设计研发等方面的效率。

 

来源：荣格-《智能制造纵横》

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