本文为“2023年度中国智能制造最佳应用实践奖”参评案例。本次活动将评选出2023年度，为中国智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程，全面介绍企业推进智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等，分享建设过程中的经验，供广大制造业行业企业学习供鉴。
一、企业简介
长安汽车是中国汽车四大集团阵营企业，拥有161年历史底蕴、39年造车积累，全球有12个制造基地、22个工厂。作为中国汽车品牌的典型代表之一，长安汽车旗下包括长安启源、深蓝、阿维塔、长安引力、长安凯程、长安福特、长安马自达、江铃等品牌。
长安汽车拥有来自全球 30个国家的工程技术人员1.8万余人，分别在重庆、北京、上海、河北定州、安徽合肥、意大利都灵、日本横滨、英国伯明翰、美国底特律和德国慕尼黑建立起“六国十地”各有侧重的全球协同研发格局。拥有专业的汽车研发流程体系和试验验证体系，确保每一款产品满足用户使用10年或26万公里。
2017年，长安汽车发起“第三次创业——创新创业计划”，将文化、效率和软件能力打造成为核心竞争力，向智能低碳出行科技公司转型。在新能源领域，2017年发布“香格里拉”计划，2022年发布数字纯电品牌“深蓝汽车”，目前已掌握新能源“大三电”等核心技术。在智能化领域，2018年发布“北斗天枢”计划，2022年发布智能品牌“诸葛智能”，引领“新汽车+新生态”，目前已掌握视觉感知、多模融合、中央+区域环网架构开发等核心技术。在海外领域，2023年发布“海纳百川”计划，坚持“长期主义、绿色低碳、本地运营、发展共赢” 的原则，确立“海外市场投资突破100亿美元，海外市场年销量突破120万辆，海外业务从业人员突破10000人，将长安汽车打造成世界一流汽车品牌”的“四个一”发展目标。
图1 长安汽车
二、企业在智能制造方面的现状
长安汽车以达成“高效、绿色、敏捷制造，快速满足客户大批量个性化定制需求”的制造模式为目标。融合5G、人工智能、大数据、虚拟现实、物联网等新一代信息技术和先进的制造技术，采用“新四基”技术体系（一软一硬一网一平台) 构建，从硬件+网络、软件+平台、系统融合升级3个方面，从智能设计、智能生产、智能决策等方面推进制造过程数字化、核心业务智能化，实现工厂智能生产、智慧运营。
智能设计：采用先数字设计后建造，虚拟工厂与物理工厂融合推进的实施路线，实现新工厂全生命周期管理，达到“实体即数据，验证即生产”的效果。针对汽车生产线设备数量多，结构复杂的特点，创建了常用设备标准数据库，通过设备运动仿真、生产线逻辑仿真、物流仿真、虚拟调试等技术，解决了以经验主义主导的设计方案先进性不足，设计失误多、变更成本高、新产品投入周期长的行业共性问题，创建了数字模型与物理模型交互迭代的数字化工厂建设模式，缩短了新产品调试、投产周期，提升了设计效率20%，缩短了投产时间30%。
智能生产：以 “一个计划、交期承诺”为目标，实现“零缺陷、零故障、零等待、零库存”的准时化生产模式。在30类工业终端及装备上部署了5G终端模组，终端5G联网规模达到2000余台，实施了20类共50余个特定场景的工业应用，部署了5G基站80余个、边缘计算(MEC)平台2个，实现长安汽车现有的平台资源与边缘计算（MEC）平台的互联互通，实现生产、能耗等全要素的数据采集。通过智能传感、数字孪生、人工智能、5G、能效优化机理分析等技术应用，优化生产排程、资源配置、工艺流程、厂内物流，实现智能生产。
智能决策：围绕交付、质量、成本、效率，打造9大智能场景，贯通了TC、MES、AVI多系统数据，开发了长安智慧工厂管理平台，实现了制造运营数字化。采用物联网技术，建立全面、实时、高效的数据采集技术体系；研发了IOT数据治理模型、开发了数据中台，集成了多元异构系统数据；创建了汽车制造业务开发中台，采用“横向分层、纵向分域”方案开发了业务中台，构建了共性业务微服务组件，实现业务系统自主高效开发；融合长安制造管理体系（CPS）与制造业务数字化平台架构，开发长安IPlant智慧工厂管理平台（Intelligence Plant），制造数据自动采集以及指标自动计算、发布与推送，为管理者提供实时决策的推荐方案，实现“公司、工厂、车间“三个层级和 “生产效率、质量、设备、工艺、物流、能源”六项业务数字化运行，节约了管理工时20%以上，提升了生产运行效率30%，能源利用率提升10%以上。
三、参评智能制造项目详细情况介绍
1. 项目背景介绍
1）实施背景
长安汽车电动化架构产品受“产品架构重构（SDA架构）、C2M生产模式变革（从目前的按库存生产变革为按订单生产）、新工艺新技术运用（如铝合金、一体化铸造）”等特征影响，其制造模式、生产工艺及管理手段已完全颠覆，很难与传统燃油车共用产能混线生产，需加快产能结构调整，须建设新能源专用工厂应对，以满足公司产品战略要求，新工厂选择重庆渝北区前沿科技城，2023年12月26日达成试生产条件。
2）项目目标
（1）总体目标：本项目在工艺流程、绿色环保、智能制造等方面进行全面优化升级，长安汽车智能制造示范工厂以“智能、效率、低碳”为标签，打造成为满足“大批量个性化定制的全成本最低”现代化标杆工厂。 将长安汽车智能制造示范工厂打造成国际一流，国内领先、绿色、智能的生产基地，实现质量与效益的双提升。
智能：新工厂以个性化定制为目标，通过制造全过程数字化，核心业务智能化，实现工厂智能生产、智慧运营，同时利用数字孪生技术，实现虚实融合的工厂建设新模式。
效率：新工厂基于客户交期、设备效率、产线布局、运营管理等全方位提升效率，通过应用新模式、新技术，打造高效、敏捷工厂，满足客户及运营需求。
低碳：以碳中和绿色工厂为目标，应用高能效设备技术、低碳工艺设计、光伏建设、绿电等措施，提高资源利用率，减少污染物排放，打造为国内先进水平和示范效应标杆工厂。
图2 长安汽车智能制造示范工厂建设目标
（2）智能制造目标：支撑以C2M交付场景出发，统一平台、统一数据底座，按微服务的架构，进行服务化、平台化的全新构建，沉淀可共享、可复用的业务能力，赋能内外部业务转型。支撑客户个性化选车的生产过程透明、远程可视，打造服务型制造。通过数字化赋能，实现工厂高效率、低成本、低能耗制造。能力成熟度4.5-5分，实现优化级水平。
图3 长安汽车智能制造目标
3）建设原则
基于公司统一平台、统一标准的数字化平台的制造域底座进行构建。
工厂级系统全部重构，公司原有周边关联系统进行适应性改造，满足公司级与工厂级应用交互。例如对公司级系统ERP等，按新工厂需求进行适应性改造；
对MES、LMS、MQS、EMS等进行高类聚、低耦合解构。按统一平台、统一数据底座进行全新构建，并在数字底座上形成相应服务化能力。在渝北新工厂建立落地，形成中心工厂，集成计划中心、订单中心、供应链中心、生产中心、质量中心、IOT中心等可复用模块。
2. 项目实施与应用情况详细介绍
2.1 先进技术与智能化装备
1）冲压关键技术突破
A．冲压生产线采用飞翼式布局，缩短外换模周期作业时间，效率提升60%；
B．冲压生产线采用高速双臂钢铝混线技术，实现钢铝混线柔性生产；采用在线机器视觉+深度学习算法实现外观缺陷的自动在线检出，零件外观质量检测频率提高到100%；采用机器人装箱系统+AGV转运系统实现冲压生产线自动化率100%。
C.采用半自动起重机，实现模具更安全的智能机械臂堆放，提高作业安全，改善工作环境。
D.光学工作站+柔性支架+机器人，利用零点快速定位，实现支架、柔性基板与机器人快速切换，达成零件质量光学全自动扫描。
2）焊接关键技术突破
A.伺服柔性技术：柔性主拼，柔性伺服抓手，伺服定位夹具，适应未来产品形态多元化并减少切换损失。通过软件与机器人同心实现与机器人联动。
B.激光雷达测量系统：通过无接触式车身数据测量，车身测量时间缩短为原来的1/3；
C.自动装配技术：通过视觉、机器人、螺柱自动装配及拧紧系统，配合实现背门的自动装配及配件间隙调整。
3）涂装关键技术、装备、软件突破
A.采用薄膜前处理工艺：满足高铝合金比例材质前处理需求，同时无磷化废水排放、减少废水处理量和成本。
B.人机融合应用：密封胶线采用机器人挤胶与人工挤胶结合方式，机器人负责车内密封，减少人工作业量，提升涂装车间自动化率。
C.采用干式纸盒漆雾处理方式，节能环保，能够有效降低单车费用，同时减少废水排放。
D.采用快速换色系统：短时间内进行颜色清洗、换色，系统清洗换色时间从2天降低至0.5-1小时。使个性化颜色生产周期由原来的3天缩短为1天，满足不同客户的不同颜色需求。同时减少涂料切换清洗浪费，单次涂料节约1.5万。
E.通过建立有效控制模型，优化空调控制模式，依据外界湿度智能调节送风温湿度，实现空调能源最优化运行，智能化调节阀门执行机构减少空调调节扰动，减少空调电耗。
F.建立电池盖板LASD喷涂线，设计专用电池盖板滑橇及工装盛具，单独设置烘炉，对电池盖板LASD进行烘烤。电池盖板涂装LASD工艺自制技术为国内首家实用案例。
4）总装、封测关键技术突破
A.智能柔性内饰线：新增预底盘和预内饰线，采用EMS，重载AGV等结构形式混线组合，实现底盘及内饰线柔性扩展，可自适应调整工位节距、工艺路线。
图4 智能柔性内饰线
B.自动装配
轮胎自动装配，采用机器人+视觉+拧紧轴，实现轮胎全自动装配及拧紧。提升装配质量一致性。
图5 轮胎自动装配
前后挡自动装配，采取机器人+视觉，实现前后挡风玻璃、全景天幕自动涂胶及自动装配。同时采用协作机器人替代传统人工，对玻璃侧及车身侧底涂实现自动涂刷，提高员工职业健康。
图6 前后挡自动装配
座椅自动装配：采用机器人+视觉系统，实现前排座椅自动投放，减少现场操作人员。
无框车门自动安调，采用机器人+视觉系统，实现无框车门全自动调整，保证无框车门玻璃状态一致性，减少现场操作人员。
协作机器人自动装配，采用协作机器人+视觉系统+工装集成，实现尾门密封条自动滚压、前后稳定杆支架与前副车架连接自动打扭矩、分装小扭矩自动拧紧及个性化装配视觉检测。通过协作机器人大批量应用，实现全流程、自动化、集约化的“机器换人”规划。
C.物流数智化
在总装车间应用智能道口、视觉扫描物流门、穿梭车立体库、无人仓、AGV、无人叉车、流水翻包线等智能化物流设备，引入5G+（物联网+）、图像识别、智能监控等信息化技术，实现从物料接收、装卸搬运、存储管理、物料操控、配送上线的数据实时采集、上传、分析、决策，实现物流数智化运营。以供应链要素、供应链协同、供应链实时动态柔性响应为核心建立供应链控制塔，实现厂外物流环节实时化监控；搭建零部件物流能力中心一体化业务平台，整合零部件物流管理系统、车位引导系统、仓储管理系统、包装管理系统，打通信息壁垒，实现全环节透明、万物互联、总体最优的数智化物流模式。
D.封测工艺
软件封装：长安首次全车所有控制器应用。实现控制器软硬分离，控制器硬件通用化，减少控制器硬件种类，减小物流占地面积。
个性化功能配置：根据用户个性化功能选择，对车辆进行个性化配置，满足高柔性化生产，可实现车型配置快速切换，灵活高效。
远程诊断：行业首次应用。在车机预装电检APP，利用ODX、OTX、5G技术，在产线直接对车辆远程诊断和控制，去设备终端化，节省终端硬件费用约300万元。
软件虚拟测试：长安首次应用。根据整车控制器网络拓扑图、电检流程及诊断问卷，搭建一套整车控制器软件封测数字化模型，可提前3个月进行电检诊断程序的测试和验证，将首次试生产电检问题数降低80%。
上层控制检测技术：长安首次应用。将驾驶辅助标定设备软硬分离，上层控制软件放在安宸云系统，利用UDP技术，实现对标定设备的上层控制。标定设备仅作为执行机构使用，上层控制软件由长安自主开发，可节省设备软件改造费用约60万元/车型。
智能化功能检测：建设智能化功能检测及体验区，对车辆智能化功能进行检测，确保软件功能稳定可靠。
5）铸造关键技术突破
A.一体化压铸铝合金材料：高强度压铸铝合金关键元素设计及调控、免热处理再生压铸铝合金化学成分优化设计。
B.一体化压铸工艺设计：工艺方案自调节研究，微量喷涂工艺研究，软件仿真机理研究，大型薄壁零易变形零部件加工精度保证技术、基于模具和铸件温度场的模具方案设计，3D打印模具镶块设计及应用。
C.一体化压铸关键装备：实施超大型压铸机关键系统设计研究，先进温度控制系统技术研究，快速换模技术研究，低能耗技术研究、一体式下车体零贴合面清理工艺研究。
铝合金一体式压铸关键技术攻关主要指标：
（1）屈服强度≥ 160MPa，延伸率≥ 8%，材料降本1.5元/Kg。
（2）工艺出品率≥60%，综合良品率≥95%，生产节拍110s以内。
（3）关键设备开动率≥97%，设备整体自动化率≥95%。
（4）自穿刺铆点合格率≥98%。
6）电池关键技术突破
A.CTV电池预成组柔性产线：需装配的电芯数量达到160多个，采用全自动预成组柔性生产线提高生产效率，将有效提升装配的一致性，降低电芯破损风险。
B.AGV自动导航输送技术，替代传统辊道输送线，提升输送效率，实现灵活多变的工艺以及编排，降低由产品变更带来的改造成本和周期。
2.2 数字化建设
1）建设思路
对现有系统进行高类聚、低耦合解构，按统一平台、统一数据底座进行全新构建。具备快速复用共享能力，赋能内外部业务转型。
图7 长安汽车数字化建设思路
2）数字制造架构
对标先进工厂系统架构，基于工业互联网理念，构建智慧工厂数字制造架构，打造统一的数字底座，赋能工厂三大智能场景。
图8 长安智慧工厂数字制造架构
3）业务架构
承接新工厂“C2M、柔性、JIT、平准化”等制造策略，通过优化业务流程、制造运营实现制造透明、稳定，支撑准时交付；围绕OTD流程架构，以交付流程为牵引，拉动安全、环境、人员、设备、成本等业务板块进行支撑保障。
4）数据架构
基于业务架构，梳理数据实体，定义制造域数据在业务流程上端到端流动的全景视图，识别数据的“来龙去脉”，沉淀数据资产。
5）应用架构
根据新工厂业务架构，基于领域驱动设计，划分为13个业务共享服务中心（5个公司级，8个工厂级），提供统一的共享服务，弱化功能，强调服务API。
图9 工厂一体化应用架构
6）系统架构
基于工业互联网理念，按照统一的IOT平台，统一的数字底座，构建服务化、平台化的工厂一体化应用。
图10 智慧工厂系统架构
7）工厂运营核心场景
以公司数字底座为技术平台基础，进行数字化新工厂的构建，并以服务能力共享的方式丰富公司数字底座场景建设，按智能制造业务特性、总体架构、关重要素进行系统性分析，核心场景建设如下：
A.计划运营
渝北新工厂实施中短期排产业务，与公司级计划系统以月计划为边界，重新构建月天计划层次，完善工厂执行队列计划流程。。
B.生产执行
通过制造准备、制造执行、制造交付三个步骤，拉通从计划到交付的OTD流程。纵向打通生产执行数据链，以数据为核心驱动现场自动化设备及人工的生产指示。
C.零部件物流
以订单拉动+计划推动结合、全链精益为规划理念，打通物流计划、仓储、配送信息，覆盖工厂各工艺车间生产区域的厂内物流场景，通过全供应链透明化、数字化赋能实际供应链过程，建立自适应的智慧物流能力。
D.质量管理
业务方案：新工厂按照产品及工艺输入管理、制造过程质量管理、售后改进整体规划，覆盖关键业务场景，构建质量中心，提升质量运营效率；
外部客户导向：以客户质量优化为主线，基于VIN及时间映射，贯通入厂、过程、出厂、售后数据链路，实现全程质量追溯；
内部质量成本：升级视觉检测场景及质量门设置，数据采集覆盖关键CTQ，建立质量关联分析及预测模型；质量成本（返修、废损等)真实、透明，数据驱动质量投入资源的持续优化与成本降低；
新汽车（个性化、智能化）策略：防发生：119个零部件进行来料打包防错、装配防错；防流出：个性化配置一车一检查单。
图11 质量管理场景
F.设备管理
业务方案：基于个性化生产、资产共享调度、减少停线损失、节能降耗及产线迭代优化等，按数字化思路全面构建产线“物”模型，支撑业务转型和目标达成；
关键场景：订单配方化柔性制造；AGV全域共享调度；设备智能预测性维护；供/耗协同联控；产线孪生迭代。
图12 设备管理应用
H.数字孪生
新工厂以“制造运营”为核心，打造具备“仿真、监视、预测、决策、优化、控制”六大功能的多空间多维度高保真虚拟工厂；
为实现新产品投入最优方案及工厂运营最佳状态，对标特斯拉，虚拟工厂数字孪生成熟度达到L1→L2/L3/L4等级，具体应用场景：L1级覆盖全工厂； L2/L3/L4级涉及计划与运营、物流、车体分配中心、在制品流转等。
图13 数字孪生工厂
2.3 技术水平的先进性
主要体现在制造工艺技术、数字孪生技术、智能制造数字化技术三个方面。
1）制造工艺技术
主要在封测、一体化压铸、柔性制造技术、制造工艺数字化等方面，全面领先行业制造技术水平。
A.封测：基于软件定义汽车理念进行设计和建设的安宸系统，集成了云计算技术、5G技术和车联通讯技术，行业首次在产线上将车辆与制造系统直接连通，未来产品软件功能快速升级变化，仅需通过对安宸系统进行软件升级，即可快速进行产线功能迭代，满足用户个性化定制需求。通过对安宸系统迭代升级，可保证新工厂总体技术能力长期处于行业领先水平。
B.一体化压铸：采用国内一流的铝合金车体一体化铸造技术，实现2个零件代替约150个零件，工艺路线集约化，车身重量降低≥15kg，综合成本降低≥600元/车。
柔性制造技术：柔性主拼节约占地1/3；大量运用柔性伺服抓手，伺服定位夹具，适应未来产品形态多元化、多品种的要求，降低产品开发周期，减少产线技措频次，控制固定资产投资。
C.制造工艺数智化：采用在线机器视觉+深度学习算法实现外观缺陷自动检出；同步通过实施机器人自动装箱+AGV转运技术，实现高智能、高品质、高效率产出；尺寸检测采用光学工作站+柔性支架+机器人质量检测技术，可实现支架、柔性基板与机器人快速切换，达成零件质量光学全自动扫描及分析赋能。
2）数字孪生技术
A.打造生产制造过程全生命周期的数字孪生平台，涵盖六大业务功能：仿真与虚拟调试、监控、评估、预测、优化、控制；
B.采集人员、资产、物料、流程/规则、环境/能源等多方位数据，并进行数据建模；搭建三维模型（设备级、线体级、车间级、工厂级）、物理模型和机理模型（基于“人机料法环”的内部组件、关联、逻辑、发展趋势等）、 规则模型（产能、线平衡、能耗、库存、成本和物流等运行规则）；融入数据分析、机器学习、深度学习等算法，建设一个精准的数字孪生三维虚拟工厂，
C.完成工厂总体及7大车间布局、生产线性能和物流仿真评估40余次、电池库存由1亿减至5000万左右、车体中心库位减至210个左右，从成本、效率、交付等多角度优化设计方案，确保工艺设计最优。具体业务价值如下。
① 对工厂整体性能（JPH\顺序率\DTD\缓存数量等）评估
② 通过3D布局设计，识别出布局的干涉点，优化车间整体布局和面积；
图14 车间布局优化
③ 对物流面积、物流线路、物流频次进行仿真分析，并对物流设备数量进行试验对比，选取最优的设备数量；
图15 物流规划仿真优化
④ 车间产线性能（JPH、顺序率等）达成情况和最优设备\缓存数量评估。
图16 产线性能优化
3）智能制造数字化技术
A.统一的智能制造数字架构：解决了以往工厂系统多为单体系统，部分系统原厂商不开源，更新迭代困难；本项目首次实现工厂端所有系统平台化、服务化与自主可控。
B.统一的物联IoT平台：按统一平台、统一数据底座完成新工厂系统构建，制造领域实现IT和OT应用架构的统一。统一各工艺车间数据采集，实现IT&OT深度融合，为工厂整体制造运营水平的提升赋能。
图17 IoT平台
C.“端—边—云—网”协同 技术：把边缘计算节点的算力、存储等资源和云计算资源进行统一管控，形成“逻辑集中，物理分散”的高效协同平台，在靠近数据源头就近提供边缘计算服务，并与云端计算相互配合，边缘计算与云计算各司其职，构建连接更广、更低时延的“端—边—云—网” 协同平台，实现算力服务的最优化。
图18 “端—边—云—网”协同
3. 效益分析
通过智能工厂的方案实施，投资回报率预估超过50%；降低成本比例约5%，生产效率提升约6%。
根据产量规划，新工厂将投放全新的新能源车型，至2030年计划生产212万辆，产值3400+亿元，按照利润目标预估将实现300+亿元利润目标。通过优化工艺方案、提升自动化水平、优化采购模式，目前已在工厂软硬件投入方面实现节创价值约2.3亿元，未来还将实现节创价值约10亿元。
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