达麟配资平台 探秘上汽通用五菱智能岛

本文转自：科技日报

20余种车型混产、交付周期平均缩短30%

探秘上汽通用五菱智能岛

图为上汽通用五菱汽车股份有限公司基于工艺解耦和产线重构的汽车岛式智能工厂。 受访单位供图

　　【新质引擎】

　　◎本报记者 韦秋莹

　　智能引导车（IGV）自由穿梭，机器人与物料配送车协同作业，一个个灵活的智能岛取代了传统流水线……前不久，工业和信息化部等六部门发布2025年度领航级智能工厂项目培育名单，上汽通用五菱汽车股份有限公司（以下简称“上汽通用五菱”）基于工艺解耦和产线重构的汽车岛式智能工厂入选。近日，记者走进该工厂，探寻其背后的数智密码。

　　告别刚性流水线

　　传统流水线就像一列按固定顺序行驶的火车，每节车厢的任务与连接关系都固定不变，但已跟不上时代的个性化需求。上汽通用五菱的汽车岛式智能工厂，用“工艺解耦”和“产线重构”给出了个性化制造新解。

　　在个性化需求旺盛的时代，传统的一条生产线对应一款爆款车的模式已难以为继。

　　“工艺解耦就是将整车制造的完整工序，拆解为一个个独立且标准化的岛，例如座椅安装岛、轮胎安装岛。”汽车岛式智能工厂是上汽通用五菱宝骏基地的一部分，该基地总装车间高级经理袁玉柱解释说，汽车岛式智能工厂更像是由众多岛构成的柔性矩阵。

　　“以车辆玻璃装配工序为例，传统流水线上，前挡风玻璃打胶与后挡风玻璃打胶需分两站依次进行；而在汽车岛式智能工厂设立的前后挡风玻璃自动装配岛中，前后挡风玻璃同步装配、同步打胶，密封检测也在同一工位完成。”上汽通用五菱的张鸿博士介绍，原本需六七个工位串行完成的工序，如今整合为并行作业。

　　产线重构是指根据当前车型的生产订单，选取所需的岛，灵活组合形成临时的最优生产路径。车辆由IGV承载，通过自主导航前往下一个需要的岛完成相应的部件装配。

　　张鸿说，公司自主研发的卓越运营数字化管理平台（EODP）与卓越运营大模型（EOAI）共同构成了工厂的“智慧大脑”，构建起“感知—决策—优化”的全链条智能体系。EODP打通了销售、生产、库存、供应的全链路数据，而EOAI则作为智能调度核心，负责实时处理海量信息。

　　柔性调度产能爬坡

　　汽车岛式智能工厂的优势在新车型导入或某一车型的部件改款时体现得尤为显著。

　　“我们不需要进行大规模停线改造。”袁玉柱介绍，新车型导入主要涉及“工艺包”的更新与部分岛的调整。由于汽车岛式智能工厂的工位为独立岛，因此可通过插拔岛的方式完成改造。例如，若新车型需新增专用装配工艺，即可开发对应的新工艺岛，在计划停机时段将其接入现有岛群网络，并更新中央控制系统的调度逻辑即可。袁玉柱说：“在车身车间，新车型导入的重复投资减少33%、周期缩短60%。”

　　面对“多品种、小批量”订单，这座工厂同样应对自如。袁玉柱介绍，汽车岛式智能工厂通过工艺解耦，形成了由78个独立智能岛构成的柔性制造矩阵，其中包含16座高度自动化的核心无人岛。静态岛负责复杂的装配工序，动态岛则借助IGV实现“车找工位”的灵活调度。当不同车型进入生产系统，“智慧大脑”会依据各车型的工艺路线，规划出最优流转路径。例如，当高配车与低配车同时进入生产线时，“智慧大脑”会为高配车复杂工序规划更长的时间窗口，或将其调度至静态岛；对于低配车，则安排更高效的生产路径。

　　“一旦某个岛出现拥堵迹象，‘智慧大脑’会提前将后续车辆调配至并行工位，同时调整物料供应节奏。”张鸿告诉记者，正是凭借这种柔性调度机制，汽车岛式智能工厂实现了多车型混线生产，效率提升30%、物流效率提升80%、新车型导入周期缩短43%、产能爬坡速度提升50%。

　　“目前整个工厂可支持20种以上车型混线生产，不同车型、不同配置要求的产品在同一片厂区内‘和平共处’、互不干扰。”袁玉柱说。

　　智检贯穿工艺全程

　　一辆汽车由数千个零部件组装而成，如何确保万无一失？在传统工厂，这往往依赖老师傅凭肉眼和经验进行抽检。但在汽车岛式智能工厂，一场关于品质的“检测革命”正在发生。

　　“我们的检测不再是产线末端的‘终点站’，而是分布在各个节点的‘毛细血管’。”上汽通用五菱质量部高级经理廖鑫边说边带领记者来到一个轮胎岛旁，只见机器人完成轮胎装配后，便立即对轮胎安装的各项数据展开校验。

　　廖鑫解释道：“在汽车岛式智能工厂中，检测深度融入每个岛的内部环节及岛间流转过程。”例如，在完成玻璃涂胶后，前后挡风玻璃自动装配岛的AI视觉系统会立即对胶型质量缺陷进行动态识别；专门设立的质量岛则通过3D激光检测技术与人形机器人，对整车外观的间隙、段差展开自动化全面检查。

　　自动化检测的价值，远不止于发现问题，更在于解决问题。

　　廖鑫指着电脑屏幕上实时波动的曲线图说，在车身车间，点焊质量监控系统能够实时监测焊接电流、电压等关键参数，一旦通过检测数据发现飞溅增多或焊点质量出现波动，系统便可以自动处理或提示工程师精准优化该工位的焊接工艺参数。

　　“我们的EOAI大模型还可依托长期积累的海量数据，提前预测潜在质量风险，并通过调整调度策略或工艺参数，推动质量管控从‘事后检测’向‘事前预防’与‘事中控制’转变。”廖鑫补充道。

　　这种全流程检测使品控迎来了质变。“错装率降至0，AI焊点检测的缺陷检出率超98%，单像素精度达0.09mm/pixel，单台车检测时间从人工检测的45分钟压缩至80秒。”廖鑫自豪地说，“这使得不同车型及同车型不同批次的车辆，都能实现‘万车如一、万里如一’的极高一致性，这是人工检测难以达成的。”

　　工艺解耦、产线重构、智能检测最终转化为上汽通用五菱“快、准、稳”的市场竞争力。“它让我们实现了高效率、高品质、低成本与低碳排。”袁玉柱总结道，有了汽车岛式智能工厂，上汽通用五菱整车交付周期平均缩短30%；新产品研发到上市周期缩短43%，从原来的420天压缩至240天；整体制造成本降低30%，用户车辆全生命周期使用成本降低15%，能耗降低25%。

　　“岛式生产是汽车制造从‘刚性大规模生产’向‘柔性智能定制’演进的重要方向。不过它不会完全取代流水线，而是与传统模式、精益生产形成互补共存的多元制造生态。”袁玉柱说，上汽通用五菱接下来的目标是将AI应用场景比例提升至90%，最终形成“工艺可解耦、产线可重构、产能自适应、数据可增值、系统可进化、模式可拓展”的制造模式。

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