554汽車制造業(yè)數(shù)字化的
“AI+X” 創(chuàng)新實(shí)踐
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
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
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)
（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
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）
（圖例三）
（圖例四）
2)輪胎尺寸信息識(shí)別
各國(guó)對(duì)汽車輪胎尺寸均有嚴(yán)格法規(guī)（如中國(guó) CCC 認(rèn)證、歐盟 ECE 認(rèn)證）
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。
（圖例五）
（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(jìng)爭(zhēng)” 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(jìng)爭(zhēng)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）
利用AI+方式
-
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(kù)中供知識(shí)庫(kù)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(kù)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(zhǎng)巡查
，跟蹤人員培訓(xùn)執(zhí)行動(dòng)作效果03 AI優(yōu)化探討場(chǎng)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
（圖例八）
隨著數(shù)字化的普及，開收班點(diǎn)檢場(chǎng)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(chǎng)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(jiǎn)單的風(fēng)險(xiǎn)
、以及問題
本次AI探討
，將該場(chǎng)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(jiǎn)化信息識(shí)別錄入過程、提高信息利用率（圖例九）
（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(kù)。 -
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(kù)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(chǎng)景下的多元需求
（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
（圖例十一）
04 結(jié)語 漢思和該新能源汽車制造商對(duì)生產(chǎn)、質(zhì)量過程
、人員管理等多個(gè)方面進(jìn)行了AI相關(guān)探討和分析，雙方對(duì)于AI在制造行業(yè)的場(chǎng)景助力方案構(gòu)想和方向高度一致，目前也正在推動(dòng)將討論內(nèi)容立項(xiàng)落地。漢思致力于通過AI技術(shù)
，打造更加智能化、高效化和人性化的業(yè)務(wù)環(huán)境，為客戶提供卓越的服務(wù)和解決方案。我們深信，在AI的幫助下，未來的企業(yè)將更加敏捷、高效，能夠迅速響應(yīng)市場(chǎng)變化，贏得未來的競(jìng)爭(zhēng)。往期推薦: 深思AI（1）：從“人找數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)找人”：MOM系統(tǒng)如何用AI重構(gòu)生產(chǎn)決策邏輯？
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END HanThink
漢思信息技術(shù)有限公司成立于2008年，致力于提供企業(yè)用戶全面、量身定制的MOM管理軟件MES、WMS、LES、QMS
、EAM、EMS、IOT和整體解決方案。目前服務(wù)的領(lǐng)域涵蓋離散和流程兩大行業(yè)：汽車行業(yè)
、新能源行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)、食品行業(yè)、機(jī)加工制造行業(yè)、大型裝配等。尤其在汽車
、醫(yī)藥、食品、新能源行業(yè)（新能源汽車、光伏、電池、儲(chǔ)能等）積累了豐富的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)方案，是國(guó)內(nèi)MOM的領(lǐng)先供應(yīng)商。
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