江西
在安徽省合肥市肥西縣新港新能源汽車產業園內,占地1500畝的尊界超級工廠正保持著高效運行。工廠的沖壓、焊裝、涂裝、總裝全流程車間里,自動化產線不間斷作業,各類設備數據與物流調度信息在系統中實時互通流轉,成為 AI 深度滲透制造業核心生產環節的鮮活樣本。
質檢曾是汽車制造中最依賴人工經驗的環節。此前,安徽江淮汽車集團股份有限公司(下稱“江汽集團”)需依靠150多個獨立小模型完成各工位檢測,新車型產線適配往往要經歷數月的模型重訓與調試,呈現“一場景一模型、一問題一團隊”的碎片化狀態。
引入華為盤古CV大模型后,江汽集團將分散的視覺檢測能力整合為統一大模型體系。面對快速迭代的新車型生產,單工位僅需50至100張樣本圖即可完成微調,缺陷攔截率達99.99%,目前已覆蓋1500多個檢測場景,實現一模型適配多場景的全平臺智能質檢。
江汽集團數字化管理中心副總經理丁志海表示:“過去人工目檢,工人盯著零部件看,眼睛疲勞、精力有限,漏檢率降不下來。現在用AI視覺替代人工復檢,檢出率和一致性大幅提升,而且不會受疲勞或情緒波動影響。”
在系統變革層面,丁志海介紹:“江汽集團并沒有把AI當成一個個‘點狀工具’,而是用‘小切口、大縱深’的方式推進變革。先從質檢這樣最具確定性的場景切入,再逐步向研發和管理體系延伸。”
研發端,AI通過學習5000多條歷史設計規范與數據,讓DFMEA智能體數小時內完成失效模式分析,大幅提升研發效率。管理決策上,丁志海說:“AI時代,數字化進入新階段,我們解決的是決策問題。過去是被動記錄發生了什么,現在要主動預測接下來會發生什么;過去是人在系統里找數據,現在是數據主動來到需要它的人面前。”
為適配汽車行業快速迭代與高標準質量需求,江汽集團搭建“三統一”知識問答體系,將一線經驗結構化,維修問題定位時間從2小時縮短至20分鐘。
華為監事會副主席陶景文說:“制造業的AI升級從來不是簡單的技術問題。把技術進步和行業流程、組織知識進行深度結合,才是發展的必由之路。”
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