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漢思原創(chuàng)

100+項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

，高級顧問提煉純干貨

預(yù)約演示 對話專家

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 10:45:48 555
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

01
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="d48novz" class="flower left">
。漢思深刻認(rèn)識(shí)到
，智能化不僅是未來的趨勢
，更是當(dāng)前各行各業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和升級的核心引擎。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。

02
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)

圖片3.png

（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
，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)對現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)造成停服發(fā)版影響。

圖片3.png

（圖例三）

圖片4.png

（圖例四）

2)輪胎尺寸信息識(shí)別

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

圖片5.png

（圖例五）

圖片6.png

（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）

圖片7.png

（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”。

  1. 分層分類梳理針對不同角色

    、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
    。

  2. 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)人員對象模型屬性變化

    ，下發(fā)業(yè)務(wù)指令

  3. 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)

  4. 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，對話式引導(dǎo)對應(yīng)人員培訓(xùn)和考核

  5. 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

03
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）

圖片9.png

（圖例九）

  1. 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。

  2. 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)

  3. AI分析比對知識(shí)庫對應(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（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（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 

圖片10.png

（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)過程中對物料、設(shè)備

、工藝參數(shù)等環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)測與干預(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)測關(guān)鍵工序人工作業(yè)

    ，比對工序標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行動(dòng)作
    ，預(yù)測質(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)升級通知

圖片11.png

（圖例十一）

04
結(jié)語

漢思和該新能源汽車制造商對生產(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，雙方對于AI在制造行業(yè)的場景助力方案構(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)市場變化
，贏得未來的競爭。

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END

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、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
，是國內(nèi)MOM的領(lǐng)先供應(yīng)商。

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