向智而行 走进江苏省先进级智能工厂 | 第十三期：新能源汽车集群篇

　　徐州徐工汽车制造有限公司是江苏省唯一国有自主品牌汽车制造企业，江苏省首家新能源卡车生产企业，是江苏省“铸峰强链重点企业—准链主企业”(新能源集群—电动汽车产业链)、中国工业影响力百强企业、江苏省高新技术企业。徐工汽车以“工业4.0”理念为指引，聚焦智能化、绿色化、高端化发展方向，构建了覆盖研发、生产、物流、管理的全流程数字化体系。公司冲压、焊装、涂装、总装等核心产线均实现全方位智能化生产，构建覆盖驾驶室冲压、焊装、涂装、车架制造、总装及新能源检测的全流程智能化生产体系。
 

　　一 建设背景

 

　　公司面临着市场需求旺盛，无法满足客户日益增长的新能源重卡需求及多样化的挑战，此外市场竞争加剧，为提高生产效率和市场竞争力，公司决定投资建设基于云链数智的重卡智能工厂。
 

　　二 主要做法

 

　　首先公司通过红头文件的形式确定智能制造组织框架，由公司领导班子带头挂帅，对相应的资源与人员配备进行支持，并形成了徐工汽车“十四五”研发战略白皮书，对公司智能制造短期、长期目标进行计划，并通过定期的内部评审对智能制造的推进情况进行持续的问题输出和优化。
 

　　其次工厂以“工业4.0”理念为指引，构建了覆盖研发、生产、物流、管理的全流程数字化体系，打通了订单管理、生产排程、质量追溯等模块，实现了生产数据实时采集与动态优化。
 

　　最后公司借助互联网、大数据和工业云平台，拓展企业间协同研发、供应链协同等新模式产品智造。利用先进制造工具、网络信息技术及软件系统对生产流程进行智能化改造，实现数据的跨系统流动、采集、分析与优化，完成设备性能感知，过程优化、智能排产等生产方式。
 

　　三 成效与亮点

 

　　徐工汽车以“工业4.0”理念为指引，聚焦智能化、绿色化、高端化发展方向，构建了覆盖研发、生产、物流、管理的全流程数字化体系。公司冲压、焊装、涂装、总装等核心产线均实现全方位智能化生产，构建覆盖驾驶室冲压、焊装、涂装、车架制造、总装及新能源检测的全流程智能化生产体系。通过集成焊接机器人、AI视觉检测系统、AGV/RGV智能物流系统、自动化喷涂工作站及智能化拧紧装备，推动产线由传统人工操作向全流程自动化、智能化转型，关键工序自动化率达95%。通过对各车间的智能化升级，厂区实现年产能6万台条件下，冲压人员减少50%、焊装、涂装、车架铆接人员减少15%，效率提升20%等。
 

　　徐工汽车通过智能化改造、数字化转型，实现了从传统制造向智能制造的转型，单班产能突破120台，交货周期缩短3天，单位产品能耗下降5.2%，年节电163.2万kWh，年节约1200万元的运营及管理成本。徐工汽车凭借其新能源技术的应用、产线的智能化改造、数字孪生管理及全球化服务网络，已成为国内重卡行业智能化与可持续发展的标杆。
 

　　四 经验与教训

 

　　1.建设成功的经验
 

　　(1)以数据为驱动，构建统一平台
 

　　经验：数据是智能工厂的“血液”，必须建立强大的数据中台或工业互联网平台，实现设备层(OT)数据与信息系统层(IT)数据的全面采集、融合、治理和分析。关键点：打通“信息孤岛”：集成MES、ERP、PLM、SCM、WMS、QMS以及设备PLC/SCADA系统等，实现数据互联互通。
 

　　(2)以人为本，人才转型与赋能
 

　　经验：技术再先进，最终需要人来操作、维护和优化，需要高度重视人员技能的转型和提升。关键点：早期参与和培训，让一线员工、班组长、维护人员等尽早参与到项目规划和测试中，并提供充分的技能培训(如设备操作、系统使用、基础数据分析、问题解决)。重新定义岗位职责，从重复性劳动转向设备监控、数据分析、异常处理、流程优化等高价值工作。建立持续学习文化：鼓励员工学习新技能，适应智能化环境。
 

　　2.过程中遇到问题的解决办法
 

　　人才短缺与技能不足。解决办法：内部培养为主，外部引进为辅：制定系统的培训计划，利用供应商资源进行培训。关键岗位可引进专家。与高校/研究机构合作，建立联合实验室、定向培养计划。建立知识库和专家系统：沉淀经验，降低对个别专家的依赖。
 

　　3.建设不理想地方的教训
 

　　低估数据基础工作的难度和投入，智能化设备、系统上线后，数据不准、不全、不及时，导致分析结果失真，智能应用效果大打折扣甚至无法使用。数据治理、设备联网、接口开发等“脏活累活”是智能化的基石，必须投入足够资源，并将其视为长期工程。