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长春汽开区的数字化新气象

作者:admin 来源:未知 更新日期:2021-06-28 浏览次数:

   一汽红旗新能源汽车工厂内部汽车强国路上,中国一汽勇当先锋。 作为三大支柱产业之一,汽车制造是我省推动高质量发展“基本盘”。 近年来,中国一汽不断开拓进取,从品牌重塑战略到建设数字化工厂,中国一汽旗下“红旗”品牌成为我省制造业转型升级最具代表性的缩影。

   而说起数字化工厂,总投资80亿元的一汽红旗新能源汽车工厂备受瞩目,那么这个工厂究竟有何不同呢,记者对此进行了探秘。

   探秘一汽车工厂里加入“智慧大脑”6月,记者走进了长春国际汽车城一汽红旗新能源汽车工厂项目施工现场。

   施工现场,围护结构、屋面防水、通廊已经建设完成。

   汽车生产线的装配与调试工作正紧锣密鼓地进行中。 在厂区配套设施上,5G信号塔和智能化设备正抓紧入场。 当天,阿里云、机械工业九院开发的智能中控系统也正式进场部署、调试。

   据一汽集团工程与生产物流部总装工艺部总监、一汽红旗新能源汽车工厂项目负责人董玮介绍,预计今年6月底,首批新能源汽车将在该工厂下线;12月末,工厂将正式启动量产。 这个总投资80亿元的重大项目,是红旗品牌抢占行业制高点的关键举措。 值得一提的是,一汽红旗新能源汽车工厂引入了阿里云、机械九院开发的智能中控系统,五大车间共接入上百万个数据采集点,实时采集、监控设备数据,建立数据中台,并基于数据、人工智能算法进行设备的预测性维护,提升设备的开通率。 同时也会通过质量预测分析,避免质量问题的发生。 阿里云、机械工业九院有何优势呢?目前,阿里云已服务国内70%头部汽车主机厂和出行车企,覆盖研发、生产制造、营销全链路环节。 机械工业九院有“中国汽车工厂设计摇篮”之称,1958年成立至今,一直专注汽车工厂建设,提供汽车工程整体解决方案,已服务国内外数十家汽车主机厂。

   2020年,机械工业九院与阿里云达成战略合作,并成立负责汽车工厂数字化的专门团队。 探秘二完全数据驱动的工厂5月28日,2021阿里云峰会上,阿里云、机械工业九院联合发布“汽车数字工厂”行业解决方案。 “第一个完整案例应用已经在一汽红旗新能源工厂紧锣密鼓进行中。

   ”机械工业九院总经理刘世新在大会上表示,“九院积累多年的行业业务能力加上阿里云的数据技术能力,将为汽车行业客户提供全新的‘数字工厂’,助力中国制造业数字化转型。 ”强强联手,让一汽红旗新能源汽车工厂更具期待。 “我们与阿里云交付的是一个完全数据驱动的工厂。 ”机械工业九院副总经理李允升说。 一汽红旗新能源汽车工厂首次采用完全自研的数采监控软件,接入五大车间数百万个点位,数采频次最高可达200毫秒,超过国内外数采软件厂商。

   这也是国内头部主机厂最先在五大车间全面采用自研的数采监控软件。 数据将在这座工厂里发挥巨大威力。

   过去数采软件系统封闭,数据流动性差,运维服务成本高。 车企无法完整掌握数据,更无法基于数据,做智能应用,对业务做改进。 在一汽红旗新能源汽车工厂,海量的数据汇入统一的数据中台,自动生成数据API服务,随时调取,可以为汽车工厂的生产制造环节提供重要参考。 “未来,我们认为数据是核心技术。

   这些核心技术我们肯定希望掌握在自己的手里。 ”董玮说。 探秘三“永不停工”的产线外观配置上看,一汽红旗新能源汽车工厂“科技感”十足。

   可究竟该如何提高工厂的产能?自动化是一个重要方式,机器人可以进行冲压、焊装、喷涂,没有人工操作带来的肌体疲劳。

   但机器总会发生故障,机器人会突然“罢工”。 此时,车间需要停产,进行排查、维修或更换。

   假如停产1个小时,全年发生50次这样的故障,按60JPH的生产节拍计算,全年会损失掉3000辆的产能,带来巨大的经济损失,并影响消费者对品牌履约能力的质疑。 这种生产损失有没有办法避免?“数字工厂”就是一种新的解决方式。 据介绍,目前,包括设备预测性维护、质量预测分析在内的五大智能应用已开发完成,正在进场部署调试。 智能应用将遍布红旗新能源工厂的冲压、焊装、涂装、总装、电池电驱五大车间。

   车间工人可以实时了解“机器人”的健康状况,提前收到故障预警,及时检修。 在焊装车间,算法还会自动识别焊点的质量,为工人提供决策参考。

   “未来,数据智能是核心技术,行业领先者肯定要掌握这些核心技术。

   ”董玮说。 随着红旗新能源工厂的产线搭建完成,一个由数据构成的1:1“数字孪生”工厂也将同时上线。 以涂装车间为例,车间负责人对着电脑,就能看到现场喷涂的实际效果,有效减少了运维成本。

   产线的一举一动在远程都能一览无遗。 “如果一句话总结‘汽车数字工厂’,那就是帮助车企拿到生产数据、看懂数据,并用好数据,让工厂的运营人员也拥有数字化创新的能力。

   ”阿里云智能副总裁、制造行业线总经理江志雄表示。

   (聂芳芳)(责编:张舒、谢龙)。

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