随着汽车电气化、网联化、自动化的发展，大数据和人工智能在汽车产业链的生态中扮演越来越重要的作用，它不仅改变了汽车的功能，赋能汽车自动驾驶、汽车座舱等领域的进化发展，也改变了汽车的制造方式，重新构建汽车智能制造价值链和生态系统。

　　

就在近日，笔者参观了博世位于湖南长沙的“灯塔工厂”，该工厂于3月入围世界经济论坛对外公布的2022年度第一批13家“灯塔工厂”名单，是继博世无锡和博世苏州工厂后，博世第三家获得“灯塔工厂”称号的智能制造工厂。截至目前，全球共有来自22个行业的103家工厂获此殊荣，其中有37座位于中国，占比超过1/3，抖客网，总数位居世界第一。

　　 　　

     　　

“灯塔工厂”，作为智能化时代“最先进的工厂”，有着智能制造“奥斯卡”之称，它是由世界经济论坛联合麦肯锡咨询公司于2018年共同发起，评判标准包括是否具备：自动化、工业物联网、数字化、大数据分析、5G等技术。

　　

博世长沙工厂是博世集团2004年在中部地区成立的第一家工厂，产品覆盖汽车稳定系统和刹车防抱死系统用的马达、发动机冷却风扇、空调鼓风电机及风机、举窗电机、座椅电机、雨刮电机等。随着电气化、智能化发展，博世长沙工厂也正在致力于为行业提供专注于提升驾乘体验的舒适性电机，专注于更加安全的驾乘体验的动力总成电机，新一代雨刮系统以及热管理系统。本次“灯塔工厂”的探访，笔者从五大方面领略博世在智能制造领域的创新举措。

　　

人工智能(AI)驱动生产能源管理系统，年耗电量减少18%

　　 　　

     　　

博世长沙采用自研的人工智能(AI)驱动生产能源管理系统，加速推进生产转型。该系统搭载自研AI算法，能结合客户需求及预测、生产计划、天气情况、温湿度等多项业务及环境因素，滚动给出未来7天内产线级的能源使用预测及生产排产。在预测结果精确到小时的情况下，平均绝对百分比误差仍低于3.2%。

　　

此外，在AI算法的加持下，该系统还能提供优化的停机管理和精确的能耗异常监测，让节能减排深入到各个环节。当前，该系统已帮助博世长沙工厂的年耗电量减少18%，二氧化碳排放量降低14%，进一步引导生产转型数字化进程。

　　

智能设备维护管理系统，节省25%的维护成本

　　 　　

     　　

现场专家特别提到这套系统能毫秒级别了解设备的动态，对问题的分析提供非常有利的依据。深度数字化和智能化不仅能够提升维修流程的敏捷性、高效性，同时也实现了设备智能化管理，为稳定生产排除后顾之忧。博世长沙的设备预测性维护系统，使用深度学习算法，通过对历史数据的分析和实时数据的监控，实现了设备从预防性维护到预测性维护的转变。

　　

搜集生产中的数据，并通过分析和挖掘数据来指导生产，搜集数据的关键是传感器，震动传感器被广泛应用于预测性维护系统，通过采集的数据和相对应的常见故障原因，数据分析团队构建数据模型，在实际生产中，运行已经训练好的模型，系统会监测到设备异常和其原因，甚至预测到设备可能出现的故障。 

　　

AI预测模型对设备24小时内的健康情况进行预测，并给出预先警告，帮助维修和生产人员提前准备和快速响应，减少紧急维修工单的产生，提前规划保障了生产的稳定性。该系统的使用节约了19%的维修时间，节省了25%的维护成本和17%的缺陷成本。

　　

生产现场数字化管理方案，生产力提升20%

　　 　　

     　　

现场博世智能制造专家提到：“数据不仅需要和物料同步，也需要同步于人”。博世使用5G数据传输，构建车间数字化管理系统，实现可视化5M1E平台，内部实现了涵盖流程、原料、设备、人事、文件系统等多个业务环节的精益日常管理，人员在公司的每个举动都能转化为数据。

　　

基于电子文档的流程全面数字化，为其他基础设施的建立奠定标准。车间数字化管理系统由可视化5M1E(人员Man、机器Machine、材料Material、方法Method、测量Measurement和环境Environment)平台赋能，实现了基于人员资质、能力认证、变更点控制管理的智能人员分配。博世长沙也因此实现了20%的生产力提升，并有效缩减12%的人力成本，更创下了顾客零投诉的记录。

　　

数据智能决策系统，精准预测和干预

　　 　　

     　　

数据智能决策系统包含数据采集、数据处理、模型建立和验证及应用几大板块。博世数据科学家夏晓毛现场介绍到：通过在设备上加装各类智能传感器，博世长沙对生产过程中的各类数据进行持续采集。基于海量数据资源，运用大数据技术、机器学习算法对其进行深入分析，并建立高精度耗品使用寿命预测模型，从多个维度对生产表现和易耗品损耗情况进行分析，给出易耗品最佳更换时间。经由模型的把关，在提高产品质量稳定性的同时还避免了单一的经验和人工误判造成的浪费。

　　

比如在具体的应用中，振动传感器还被应用于易耗品的智能决策，振动特征结合其他数据，让生产线的刀具更换更加智能；焊接控制传感器能检测焊接过程中的关键变量，精准的预测出焊接电极的使用寿命。

　　

该模型上线后帮助提升焊接电极、车削刀、车削皮带具等生产易耗品30%以上的使用寿命，并节省了50%的更换时间。

　　

 端到端智慧物流中台，关键指标实时进行展示

　　 　　

     　　

博世物流信息的流通和交互从上游供应商端就开始了，博世物流集成中台打通了卡车预约入厂、自动补料、智能物流配送和生产执行五大块，通过端口的连通，物料和数据使用同步，从原材料供应、运输、内部流转到生产及货物出厂，整个流程都由物流中台通过实时数据连接，异常监控及报警，在流程大数据的加持下实现全局赋能。通过对自动导引运输车(AGV)、RFID/视觉识别、自动化应用及智能报表的灵活调度，结合云技术、AI技术与物流业务的深度融合，该平台帮助博世长沙节省了30%的物流成本和15%的库存周转天数，使生产周期缩短至3年前的64%。

　　 　　

     　　

博世长沙总经理魏彦表示：“作为在德国最早发起工业4.0的企业之一，博世一直致力于工业4.0的改善，并且取得了瞩目的成绩。以数字化为基础，叠加智能化，我们通过不断创新探索精益生产管理。在未来，博世长沙将继续做好第四次工业革命的先行者和排头兵，加快中国制造业的数智转化转型，释放绿色低碳潜能，共探智能制造新未来。”

　　 　　

     　　

原标题：【探访博世长沙“灯塔工厂”，看大数据和人工智能如何赋能智能制造】 内容摘要：随着汽车电气化、网联化、自动化的发展，大数据和人工智能在汽车产业链的生态中扮演越来越重要的作用，它不仅改变了汽车的功能，赋能汽车自动驾驶、汽车座舱等领域的进化发展，也改 ... 文章网址：https://www.doukela.com/qiche/130264.html； 免责声明：抖客网转载此文目的在于传递更多信息，不代表本网的观点和立场。文章内容仅供参考，不构成投资建议。如果您发现网站上有侵犯您的知识产权的作品，请与我们取得联系，我们会及时修改或删除。