一座重慶工廠，智能與制造的“兩江之約”

今天小編分享的科學經驗：一座重慶工廠，智能與制造的“兩江之約”，歡迎閲讀。

嘉陵江與長江在此交匯，勾勒出了重慶最獨特的風景線，也成就了這座城市的千百年商貿興盛與近代工業的崛起。

數字化、智能化時代，這座江邊古城、工業重鎮，也開始湧動着智能技術的創新源動力。其中最具代表性的，就是坐落在重慶市渝北區的長安汽車數智工廠。

走進長安汽車數智工廠，首先映入眼簾的是一幅巨大标語，" 發展新能源汽車，是中國從汽車大國邁向汽車強國的必由之路 "。汽車強國、制造強國之路怎麼走？這座數智工廠，就是一個擲地有聲的答案。

長安汽車數智工廠的數智化基礎設施水平極高，目前已經正式建成并投產。有兩組數據令人印象深刻：一是產量，設計年產能 28 萬輛；二是柔性程度，生產線目前支撐着長安汽車三款車型、定制化配置的高效生產。

據了解，這座數智工廠長安與華為、聯通等廠商共同合作，廣泛應用 5G、AI、數字孿生等 40 餘項領先技術，具有 " 智能、低碳、高效 " 三大特征。

智能與制造，就這樣交匯在一座重慶工廠，化為數智山城的 " 新兩江 "。我們就從智能與制造的 " 兩江之約 "，聊聊制造強國背後的創新之源。

擁有 39 年造車經驗的長安汽車，為什麼要在重慶新建一座新能源汽車生產工廠，并将其打造為長安汽車全球 22 座工廠中的數智化标杆？

放眼國内，數據顯示，2020 年— 2024 年中國新能源乘用車銷量占比從 5.4% ‌到首次突破了 50%，由于市場增長趨緩、競争加劇，國產新能源汽車正式進入淘汰賽。

而放眼全球，中國新能源汽車 2024 年上半年出口量實現了 13.2% 的同比增長，競争力正在不斷增強。

由此可知，增強競争力、拓展全球市場，已經成為國產汽車的突圍之路。但成功突圍，還要穿過三座大山：

體驗大山。更優的購車乘車體驗，驅動汽車制造商加速采用柔性制造，為全球消費者提供發動機、内飾、外觀、技術配置等不同要素的靈活定制，滿足多樣化的市場需求。

成本大山。柔性制造 C2M 模式，打破了按固定批次生產的傳統模式，也給工廠生產帶來了前所未有的復雜度，可能導致成本上升。比如產線上正在造的是 A 車，物料送來的卻是 B 車的門，那就得停工重新協調，造成時間、人力、金錢的浪費。

效率大山。對工廠來説，只生產一台車的效率是最高的，柔性制造意味着多台車型混線生產，難度就會加大，難以保證敏捷交付。

新能源汽車的強國之夢，必須翻越這三座高山。而在山城重慶，我們看到智能和制造開始交匯，為長安汽車注入創新之源。

數智化技術，能帶汽車制造商突圍嗎？長安汽車數智工廠，已經可以帶來肯定而具體的答案。

目前，該工廠已經達到了極高的柔性制造水平，在產車型共三款，每一款車都為消費者提供定制化配置，柔性程度非常高。

在交付時，該工廠下線的汽車也具備非常高的數字化水平。以覆蓋汽車全生命周期的 " 一車一檔 " 為例，從訂單生成到車輛最終下線，涉及的訂單信息、物料信息、工藝數據、過點履歷、檢測結果、證書信息等均會被記錄，确保全過程可追溯，實現精細化管理，降本增效。

由此可見，這座數智工廠，确實稱得上是智能化标杆。

那麼下一個問題就是，這座工廠的數智化能力是怎麼來的？

秘訣是：數據為舟，AI 為槳，打通 " 三流 "。

這個過程中，華為公司深入參與，充分協同和創新。一方面，華為自身多年的數字化轉型理論和經驗賦能，成為長安數字化轉型的方法論。另一方面，長安汽車采用了 " 一雲一網一平台 " 的華為智慧工廠解決方案新架構，讓數據标準化，在工廠中自由流動，讓數據按需參與生產，并通過大數據分析以及人工智能對海量數據知識的學習，讓工廠變得有智慧。随着高質量數據的積累，工廠所學習的知識也越來越多，經驗越來越豐富，再配合華為一站式研發工具鏈，對上層應用系統進行微服務化改造，讓應用更敏捷，靈活應變柔性制造的需求，應用的迭代和部署效率也大幅提升。

數據為舟，AI 為槳，助力貫穿工程數據流－生產工藝流－商業信息流，實現訂單、生產、供應與交付有效協同，為長安汽車的智能制造構建堅實底座，讓體驗、成本、效率都得到了極大優化。

作為中國汽車工業的重要品牌，長安汽車的數智化探索，也對汽車強國、制造強國，有着深遠的借鑑意義。

結合長安數智工廠的實踐，以及華為自身的管理變革經驗，華為中國政企智能制造系統部總經理楊萍也分享了關于制造企業轉型的幾點建議：

首先是定位明确。楊萍提到，華為在最早 IT 建設的時候，就明确了變革目标：" 不是為了打造一個世界級的 IT 系統，而是要成就世界級的華為。" 制造企業的數智化轉型，也要明确一個定位和目标，那就是服務于主業的成功。以汽車制造為例，要在汽車業務研發、制造、銷售方面等獲得成功。

其次是數據質量。數智化轉型，高度依賴于高質量數據。獲取高質量數據，要做好數據治理，有頂層架構、扎實行動、持續耐心，否則的話就達不到數智化的目的。

第三是深入場景。企業智能化更新不能貪多求大，而要在 " 一厘米的切口，做到一公裏的深度 "，找到一兩個對企業高頻、重復的業務場景，把 AI 應用深入轄區，用技術真正解決問題，企業也可以在這個過程中慢慢積累數字素質和能力。

長安數智工廠，正是上述經驗的現實載體，融合了長安汽車與華為的先進技術與數智化經驗。汽車制造與數智技術，在重慶交匯，化為當地產業更新的創新之源。

一座數智工廠，是華為與長安汽車在重慶的 " 兩江之約 "。而随着華為在制造領網域的能力外溢，與更多行業夥伴邂逅，共赴數字化、智能化的時代之約。

汽車領網域，華為中國政企智能制造系統部還在研發方面，幫助頭部汽車企業構建數智化研發平台，将新車型的研發周期從 36 個月縮短到 24 個月，并且實現了 30 多款研發軟體的自主創新。售後服務方面，可以基于華為人工智能平台，利用大模型解決車輛維修新技師經驗不足、故障分析效率低、維修周期長、用户體驗差等問題。人才方面，打造數智化管理、數字化應用、數字化技術 3 大人才培養體系，三年來累計為制造企業、高校培養了 2 萬多名數字化人才。

生物醫藥領網域，以研發抗生素為例，傳統的藥物設計周期長，人工實驗成本高，無法實現快速藥物篩選。華為與國内頭部藥企合作使用盤古藥物分子大模型，以每周 3 億個藥物小分子的速度進行篩選，在一個月内，篩選得到 1 個藥物分子，在随後的細胞、小鼠試驗上都取得非常好的驗證效果，而傳統方式這個過程估計需要數年時間。

機械領網域，全國多省湧現了很多機器人企業，競争壓力越來越大。華為公司依據自身的研發變革經驗，幫助頭部機器人企業打造 IPD 管理體系，助力企業重塑結構化研發流程，實現了研發質量與生產質量的協同管理。降低了研發成本，研發的有效性也得到了極大提高。