一、企业简介

       奥托立夫总部位于瑞典，是全球汽车安全系统领域的领导者，全世界最大的“汽车乘员保护系统”生产商、全球汽车零部件供应商百强企业、财富五百强企业。南京奥托立夫汽车安全系统有限公司是奥托立夫集团在中国落地的第一家全资子公司，成立于1990年，坐落于南京新港开发区，厂区占地100亩，共有员工约1800名。主营业务为生产、销售汽车乘员安全装置总成件、零部件；产品检测、产品技术及相关的其他配套服务。

        公司本着高起点、高技术、高标准的经营原则，凭借国内外领先的技术设备与管理水平，生产世界最尖端的汽车被动安全系统产品，能够满足多个国家和地区的技术标准要求，先后通过多项国际著名机构认证。主要客户包含大众、通用、奥迪、奔驰、宝马、吉利、理想、蔚来、长安、奇瑞等四十多家国内外知名传统车企及主要新能源车企。

        公司将“拯救更多生命”作为自己的使命，数据显示，每一名在奥托立夫工作的员工都会通过产品和服务最大程度降低交通事故伤害和避免死亡。公司以为移动需求和全社会提供世界一流的解决方案用以拯救生命为愿景，这也是全球奥托立夫人满怀激情为之奋斗的事业。
 
二、企业在智能制造方面的现状
 
       奥托立夫的智能制造植根于APS精益管理体系，多年来一直保持较高的信息化、自动化水平，同时通过WMS、ERP、MES、PLM、OA、HRMS、DAM、OneStream、SCM等一系列系统，实现了从销售、产品与过程设计、采购、零件、库存、生产管理、成本管理、资产管理等业务的全流程管理。近年来，通过对业务需求的深度发掘，逐步推进数字化、互联化、智能化应用的落地，业务能力和企业效益得到了进一步的提升。

三、参评智能制造项目详细情况介绍

       1.项目背景介绍

       奥托立夫作为汽车安全解决方案的标杆企业，客户多、产品多、迭代快，需要企业具备严苛的市场响应速度；汽车行业的低库存、多品种、小批量生产，需要更高的生产柔性和敏捷性；汽车安全系统对质量缺陷的零容忍，需要严格的质量控制与产品追溯管理；汽车行业价格竞争，带来了巨大的成本压力，迫使我们需要更加精益、高效的成本管理；相对应的，高素质人才的需求，对智能制造的实现，都提出了更为迫切的需求。

       在产品生产过程中，产能预测、物料管理、过程跟踪、设备状况跟踪与预测、精准的产品追溯、产能协同等业务，对数据质量、数据决策、任务管理和交付跟踪等提出了更高的要求，这些都促使我们需要以更快的速度推进智能制造转型。

       通过对需求的深度挖掘与精准定位，建立企业的数字化、互联化、智能化转型战略并逐步推进，建立智能制造标杆工厂，满足企业对市场响应、生产效率、敏捷管理、质量控制、成本控制的多方面业务需求。

       在智能制造项目中，Machine talk（物联化智慧运营）项目为自主研发物联网架构，完成分布式边缘计算系统、SCADA、数据库与数据管理中台、前端BI与决策辅助平台的设计开发和运行。通过打通设备层到SCADA、边缘计算，完成数据采集并在数据中台分析与存储数据。 
 
       在获取机器、产品和人员的大量实时数据和历史经验数据的基础上，应用BI、大数据、AI、预测性算法等技术，在前端实现与用户的可视化和交互。同时，大语言模型、智能算法和闭环行动管理系统通过自动问题分析和方案推理，将方案和工单精准推送到工程技术和生产人员终端，实现对生产问题的智能决策辅助。

       Machine talk（物联化智慧运营）项目带来了生产管理与生产效率的大幅改善：通过实时的工厂级生产运营相关的安全、质量、成本、交付、人员相关的各项指标，从产品到管理者的信息交互速度大幅提升；单产线的计划、产出、成本的实时跟踪管理，帮助一线管理者高效管理产线；单件产品级的实时可追溯数据，帮助工程技术与生产管理人员高效分析产品的质量、节拍、加工信息，大幅提高问题分析与解决能力。Machine talk（物联化智慧运营）的辅助下，产线逐步实现高度一致的节拍和连续运行，为进一步实现少人化、无人化的生产奠定基础。 

       2.项目实施与应用情况详细介绍

       2.1 项目规划

       本项目经过对业务需求进行深层识别后，基于完全自主研发物联网平台，重点研发用于汽车零部件生产管理的互联化、智能化解决方案。

       方案涵盖安全生产全过程，原料加工、零件预组装、成品组装、检测系统及工业网络等，基于自主研发的数字化管理与控制技术，实现产线数字化覆盖率100%，通过工业网络的构建和信息安全系统的完善，实现MES、ERP、MT系统的微观到宏观级数据协同，实现智慧工厂的数据与应用集成。

       2.2 先进技术与智能化装备引入

       2.2.1 自主研发物联化智慧运营平台

       为实现物联化智慧运营、提高工厂运营效率、精细化生产管理，实现从生产计划、工艺和品质数字化管理，公司先后开发边缘计算、数据采集、参数管理、Machine Talk等以IIOT为技术支撑，通过数据和业务联通，实现以数据为中心的决策管理平台。
 
       通过工业以太网、边缘计算、SCADA等工具，实现工厂100%物联化数据管理。通过数据清洗、数据分层分级管理，实现以数据为核心的物联网数据平台。
 
       通过应用数据算法、BI可视化、诊断分析、预测分析、决策推理等工具，完成决策工具集并实现以数据决策为核心，生产制造为中心的物联化智慧决策平台。
 
       2.3 项目实施与应用

       项目通过自主研发数据采集平台DataBee、物联网数据管理系统，实现与当前市场各大品牌硬件的通信对接与数据采集；通过内部数据整合与打通，实现与现有MES，ERP等各系统联通，为物联化智慧运营平台的导入创造基础条件。
 
       通过对工位、产线、区域到工厂各级的实时数据跟踪，监督安全、质量、交付、成本、人员相关的实时动态，为工厂提供信息化管理与决策工具，实现运营的智慧管理。
 
       通过对产线效率、成本、订单计划、改善行动管理，完成产线与产品的实时管理。
 
       通过精准到单件产品的过程数据、效率、成本、异常和必要的行动干预，为产线的效率和成本改善，提供了微观到宏观的数据支撑。
 
       通过自主研发边缘计算EDGE和预测算法工具，实现关键设备高频次数据采集和失效预测，提前预判重大停机故障和产品过程异常，为产线交付提供更高的可靠性和可预测性。
 
       通过历史数据和大语言模型、AI算法，实现智能问题分析、自动行动发起、智能化解决方案推送到结果自动分析与跟踪的全流程闭环行动管理，大幅提高管理与生产效率。
 
       大语言模型成功应用于历史经验萃取、设备运维、过程问题解决、智慧问答等场景，构建基于历史数据的用户友好型问题解决平台，提高人员培训效率、问题解决能力，保障生产运营的可靠与稳定，从而提高企业的市场竞争力。
 
       与此同时，公司同步开发了基于物联网平台的实时产品相关参数管理，实现生产与数据的实时联动，在异常发生，由数据平台自动终止当前生产、派单并逐层升级，有效保障了运营的可靠。

       3.效益分析

       项目实施后可满足智慧工厂的日常管理要求，实现高效设备跟踪、过程控制、状态跟踪、行动管理，显著提升生产效率、管理的敏捷性，降低综合运营成本，可满足客户多品种、小批量、规模化的订单需求和零缺陷、快交付的供货要求，提高客户满意程度，赢得更多客户订单，显著提升综合竞争力，扩大市场份额。

       在客户端，本项目通过设备、产线、信息系统的高效集成，提供标准化的解决方案，实现与客户的数字化信息对接，提高了管理与沟通效率。 

       在工厂端，安全管理、质量管理、成本管理、交付管理、人员管理各维度实现信息化、智能化管理，这些实时的数据，大幅提高工厂级管理的响应速度与管理效率，为扁平化的管理提供更高效、快速的数据反馈和决策支持。

       区域与产线级的应用，为产线的管理带来了变革，实现依托数据的信息化、智能化生产管理，降低了生产管理的技能和时间需求，为产线的高效运行、快速响应、可靠生产、低成本交付提供基础。

       显性效益分析

       通过对每件产品的实时状态跟踪与分析，消除生产过程等待、短停、报废等微观损失，有效减少人员干预频次，逐步实现高度一致的产品节拍和连续的自动化生产，大部分产线产出提升超过20%，部分产线超过30%；
 
       通过系统数据集成与行动决策智慧管理，历史经验得到不断积累和再训练，系统决策推荐准确率大幅提升，为技术人员的培训提供了更高效的工具，异常解决效率提升30%，设备维护平均故障修复时间达到5.8分钟，年减少设备停机超200小时；

       设备失效的预测性模型在关键设备推广并结合实时的报警反馈与派单管理，生产线的平均故障率降低30%，达到1.0%以下，大故障年发生率降低90%，1年内无重大故障；减少紧急发运、客户投诉的发生；

       通过对计划排产的有效跟踪，及时有效跟踪生产计划，减少人工计算，为及时交付提供更可靠的数字化平台，生产线交付达成率得到有效保障。