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原創(chuàng)

預(yù)約演示對(duì)話專家

漢思探智能未來：汽車制造業(yè)數(shù)字化的 “AI+X” 創(chuàng)新實(shí)踐

作者：Hanthink 發(fā)布時(shí)間：2025-07-23 11:01:11

漢思探智能未來

汽車制造業(yè)數(shù)字化的

“AI+X” 創(chuàng)新實(shí)踐

Hanthink & ThinkDeep

圖片1.png

背景簡述

在數(shù)字化和智能化快速發(fā)展的今天

，AI技術(shù)已成為企業(yè)提升效率、優(yōu)化決策和加速創(chuàng)新的重要?jiǎng)恿?div id="jfovm50" class="index-wrap">。漢思深刻認(rèn)識(shí)到

，智能化不僅是未來的趨勢(shì)，更是當(dāng)前各行各業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和升級(jí)的核心引擎

。通過結(jié)合AI技術(shù)

，我們正在積極構(gòu)建面向未來的業(yè)務(wù)架構(gòu)，推動(dòng)企業(yè)的全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型

，近期漢思與某著名新能源汽車制造商在質(zhì)量管理

、生產(chǎn)流程優(yōu)化和人員培訓(xùn)等方面，進(jìn)行AI場景優(yōu)化深入探討和嘗試

。

AI優(yōu)化實(shí)踐場景

1)描述性語句的結(jié)構(gòu)化（如車輛選裝信息）

在工藝制造過程中

，經(jīng)常存在大段連續(xù)性描述文字內(nèi)容用于指導(dǎo)崗位操作或部件選裝，這些只能由人工識(shí)別的內(nèi)容不利于數(shù)字化管控

、防呆控制

。

例如：從以下大段文字描述中摘取出符合數(shù)字化管控的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

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（圖例二）

傳統(tǒng)代碼開發(fā)方式將面臨解析字符內(nèi)容不固定、位置不固定

、文本標(biāo)識(shí)不固定等困難

，且一旦描述發(fā)生哪怕標(biāo)點(diǎn)符號(hào)上的細(xì)微變化，都可能面臨修改代碼重新發(fā)版的挑戰(zhàn)

。

利用AI大語言模型賦能

，發(fā)揮其理解分析自然語言的優(yōu)勢(shì)，可通過提示詞（圖例三）的編寫便能輕易輸出結(jié)構(gòu)化的關(guān)鍵數(shù)據(jù)（圖例四）

。且能自適應(yīng)描述文字的部分變化調(diào)整

，即使當(dāng)變化無法自適應(yīng)解析時(shí)，簡單調(diào)整提示詞即可

，且不會(huì)對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)造成停服發(fā)版影響

。

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（圖例三）

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（圖例四）

2)輪胎尺寸信息識(shí)別

各國對(duì)汽車輪胎尺寸均有嚴(yán)格法規(guī)（如中國 CCC 認(rèn)證

、歐盟 ECE 認(rèn)證），合格證數(shù)據(jù)需與實(shí)際裝車輪胎完全一致

。若存在偏差

，車輛將無法通過出廠檢驗(yàn)或市場準(zhǔn)入審核，面臨停產(chǎn)

、召回或罰款風(fēng)險(xiǎn)

。

利用AI圖像文字識(shí)別手段，對(duì)生產(chǎn)車輛的輪胎標(biāo)識(shí)尺寸（圖例五）進(jìn)行識(shí)別（圖例六）

，識(shí)別數(shù)據(jù)再與該車輛合格證上輪胎尺寸數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比

，達(dá)到實(shí)際尺寸和證書尺寸強(qiáng)校驗(yàn)的目的。

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（圖例五）

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（圖例六）

3)AI數(shù)字人之人員培訓(xùn)考核

在制造業(yè) “存量競爭” 與 “技術(shù)顛覆” 并存的時(shí)代

，員工培訓(xùn)已從 “可選項(xiàng)目” 變?yōu)?“生存剛需”。明智的企業(yè)會(huì)將培訓(xùn)視為 “人力資本增值引擎”——企業(yè)更需通過培訓(xùn)將員工從 “重復(fù)執(zhí)行者” 升級(jí)為 “問題解決者”

，這才是穿越周期的核心競爭力

而傳統(tǒng)員工培訓(xùn)方式本身面臨諸多挑戰(zhàn)

，利用AI+輔助培訓(xùn)執(zhí)行方式，將打破傳統(tǒng)培訓(xùn)方式的相關(guān)壁壘和難點(diǎn)

。（圖例七）

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（圖例七）

利用AI+方式

，并非替代傳統(tǒng)培訓(xùn)，而是解決其 “非個(gè)性化

、低互動(dòng)性

、難量化” 的固有痛點(diǎn)，在制造業(yè)

，AI + 培訓(xùn)正從 “效率工具” 升級(jí)為 “生產(chǎn)力要素”—— 通過精準(zhǔn)匹配技能需求

、模擬極限工況、量化能力成長

，推動(dòng)員工從 “被動(dòng)接受知識(shí)” 轉(zhuǎn)向 “主動(dòng)構(gòu)建能力”

。

分層分類梳理針對(duì)不同角色、技能
、崗位所需的培訓(xùn)材料
，將材料知識(shí)利用“切片模型”（Chunking Model）切片存入向量數(shù)據(jù)庫中供知識(shí)庫使用。
多維感知控制服務(wù)（業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)變化監(jiān)控）感知崗位人員變化信息
，自驅(qū)動(dòng)人員對(duì)象模型屬性變化
，下發(fā)業(yè)務(wù)指令
人員相關(guān)管理系統(tǒng)接收相關(guān)指令自動(dòng)生成培訓(xùn)、考核相關(guān)待辦任務(wù)
AI數(shù)字人根據(jù)培訓(xùn)待辦自動(dòng)抽取知識(shí)庫相關(guān)培訓(xùn)考核內(nèi)容
，對(duì)話式引導(dǎo)對(duì)應(yīng)人員培訓(xùn)和考核
關(guān)鍵崗位配置視覺識(shí)別系統(tǒng)或班組長巡查
，跟蹤人員培訓(xùn)執(zhí)行動(dòng)作效果

AI優(yōu)化探討場景

1)開收班點(diǎn)檢AI助力

開收班點(diǎn)檢是指在設(shè)備或產(chǎn)線啟動(dòng)（開班）和結(jié)束（收班）前，對(duì)關(guān)鍵部件

、運(yùn)行參數(shù)

、安全狀態(tài)等進(jìn)行檢查

，確保生產(chǎn)安全、穩(wěn)定運(yùn)行

。

核心目的：預(yù)防故障

、降低停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)、保障產(chǎn)品質(zhì)量

、記錄設(shè)備狀態(tài)

。

傳統(tǒng)方式：

依賴人工經(jīng)驗(yàn)，漏檢
、誤檢率高
記錄易丟失
、難追溯，數(shù)據(jù)利用率低
異常響應(yīng)慢
，故障處理滯后

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（圖例八）

隨著數(shù)字化的普及

，開收班點(diǎn)檢場景從傳統(tǒng)作業(yè)記錄方式V1.0升級(jí)到數(shù)據(jù)化V2.0（圖例八）。然而該場景下數(shù)字化V2.0只是把線下填報(bào)表單搬到了線上

，同時(shí)增加了多媒體信息的一些錄入方式

，該方式同樣面臨問題和挑戰(zhàn)：

執(zhí)行項(xiàng)目的勾選與實(shí)際存在偏差
錄入耗時(shí)
傳遞信息簡單的風(fēng)險(xiǎn)、以及問題

本次AI探討

，將該場景進(jìn)行AI結(jié)合分析

，通過AI相關(guān)的技術(shù)方式和手段，能大大簡化信息識(shí)別錄入過程

、提高信息利用率（圖例九）

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（圖例九）

整理提交不同崗位
、不同產(chǎn)品開收班點(diǎn)檢事項(xiàng)及圖例資料，并將材料知識(shí)存入AI知識(shí)庫
。
開收班執(zhí)行：拍攝點(diǎn)檢內(nèi)容項(xiàng)目
、口述交接班注意事項(xiàng)
AI分析比對(duì)知識(shí)庫對(duì)應(yīng)項(xiàng)目，判斷點(diǎn)檢執(zhí)行效果及合規(guī)性
。分析語音內(nèi)容
，識(shí)別注意事項(xiàng)和待辦任務(wù)，推送信息至下班次對(duì)應(yīng)崗位人員
。

2)ANDON管理AI助力

ANDON（安燈）管理起源于豐田生產(chǎn)系統(tǒng)

，通過可視化信號(hào)（如燈光、看板）實(shí)時(shí)反饋產(chǎn)線異常（如設(shè)備故障

、物料短缺

、質(zhì)量問題），實(shí)現(xiàn) “問題即停

、快速響應(yīng)”

。

核心目標(biāo)：縮短異常處理周期、減少生產(chǎn)浪費(fèi)、保障流水線連續(xù)性

。

傳統(tǒng)方式：

依賴人工觸發(fā)
，存在 “瞞報(bào)” 或 “延遲上報(bào)” 風(fēng)險(xiǎn)
異常定位模糊（僅能定位到產(chǎn)線區(qū)域）
數(shù)據(jù)碎片化，無法分析趨勢(shì)（如高頻故障點(diǎn)）
主要依賴廣播和安燈顯示
，若工人未關(guān)注廣播或安燈（如環(huán)境嘈雜
、注意力分散），易錯(cuò)過信息
，且難實(shí)現(xiàn)個(gè)性化
、精準(zhǔn)化通知到人

AI+ 方式：（圖例十）

借助 AI 語音模型解析，能精準(zhǔn)識(shí)別工位 ANDON 的語音交互內(nèi)容（如物料求援具體缺啥
、質(zhì)量異常具體問題等）
除傳統(tǒng)方式外
，增加手環(huán)通知、看板推送等
，可精準(zhǔn)觸達(dá)責(zé)任人
，通過看板讓相關(guān)區(qū)域人員知曉，可聯(lián)動(dòng)任務(wù) / 通知 / 異常系統(tǒng)
，實(shí)現(xiàn)信息多維度流轉(zhuǎn)
從問題觸發(fā)（工位 ANDON ）
、解析（AI 模型）、通知（多渠道）到問題響應(yīng)閉環(huán)
，可跟蹤問題處理進(jìn)度、結(jié)果
，利于企業(yè)沉淀數(shù)據(jù)
，分析異常
AI 自動(dòng)解析、分配通知
，減少人工識(shí)別
、傳達(dá)環(huán)節(jié)，提升異常處理響應(yīng)速度
，適配復(fù)雜生產(chǎn)場景下的多元需求

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（圖例十）

3)過程質(zhì)量控制AI助力

過程質(zhì)量控制指在生產(chǎn)過程中對(duì)物料

、設(shè)備、工藝參數(shù)等環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)測(cè)與干預(yù)

，確保產(chǎn)品符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)

。

核心目標(biāo)：減少不良品率、追溯質(zhì)量異常根源

、優(yōu)化工藝參數(shù)
、降低質(zhì)量成本。

傳統(tǒng)方式：

除質(zhì)量檢測(cè)設(shè)備外
，更多依賴人工巡檢
、抽檢、全檢
無法預(yù)判關(guān)鍵人工工序作業(yè)動(dòng)作對(duì)質(zhì)量的影響，僅能事后發(fā)現(xiàn)問題
問題閉環(huán)處理涉及跨部門情況下
，通知/升級(jí)機(jī)制執(zhí)行不嚴(yán)謹(jǐn)

AI+ 方式：（圖例十一）

通過AI視覺識(shí)別手段動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)關(guān)鍵工序人工作業(yè)
，比對(duì)工序標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行動(dòng)作，預(yù)測(cè)質(zhì)量問題
通過多渠道通知方式
，確保異常第一時(shí)間推送至對(duì)應(yīng)人員
處理問題響應(yīng)閉環(huán)時(shí)間根據(jù)規(guī)則自動(dòng)升級(jí)通知

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