吉利 | 数字化工厂的实践

监管要求、市场和技术时刻在变化，作为企业，面临着巨大的竞争压力，因此需要在创新和业务连续性之间取得平衡。

一方面，需要提高生产设计的灵活性以将产品更快推向市场并满足客户的个性化需求；

另一方面，还要满足各项监管要求，以保证生产过程的安全性和产品的高质量。

此外，企业的生产力水平和生产效率都需要不断提高，从而实现生产成本的持续降低。

不管客户是想用个性化解决方案来满足最终用户的需求，还是希望缩短维修间隔提高工厂可用性，数字化工厂都是关键所在。

以下是浙江吉利控股集团有限公司制造工程中心数字化工厂部部长张喆的一些分享。

吉利建立数字化工厂的时间并不长，只有短短的两年半，这两年半里我们一直在想如何把数字化工厂给做好。这个过程当中碰到了很多阻碍，有很多风险。

到今天我们回顾这两年半的工作发现，其实数字化工厂不光是某个部门来做的，

所以在我们未来的规划当中，明年我们就会真正在焊装、总装、涂装、冲压以及物流，还包括 IT 一些相关部门，来真正打造吉利 3.0 工厂，甚至是未来 4.0 工厂的迈进。

目前吉利控股集团中，包括高端的沃尔沃、领客以及最近收购的马来西亚的品牌等，无论是老基地的改造还是新基地的投产，我们数字化工厂都会进行部署。

为什么要做数字化工厂？

目的是两个：第一是降低成本，第二是提高产品质量。

有人问：数字化工厂是花钱的那怎么能够降低成本？

的确是这样，从表面上看我们每年对数字化工厂投入的金额是很巨大的。而一旦实施数字化工厂，我们相关的成本都可以大幅度降低，另外运营成本也是降低的。

生产物流数字化

我们从去年开始做工厂物流，对 3D 物流模型进行搭建，这在很多车厂里是很常用的，同时对交通路口通过等进行计算，对能耗进行监控及仿真，然后跟实际数据进行对比。今后我们都会使用这样的系统对所有新工厂进行规划。

数字化工厂有一块仿真业务，包括对冲压车间验证，焊装车间是全线体验证，涂装会对喷涂进行模拟，总装更多的是偏向于装配以及人机工程验证。

吉利数字化工厂经过两年的探索，目前我们把整个现场跟仿真的差距已经缩短到了 3 毫米。所以说，我们所见即是所得。我们在仿真里面所做的所有的工作、看到的所有的情景跟现场最大的误差就是 3 毫米。

从去年开始，我们的数字化双胞胎已经在两到三个工厂里面成功实施了。从明年开始吉利所有的项目都会在技术协议里面写入我们会有虚拟技术调试技术，来要求供应商进行部署实施。

在那么多仿真工作基础上，吉利目前有两个平台来进行 CRM 的部署，一个就是 Telematics，另外一个会在后年逐步进行切换的 TCenvironment。我们会优先于其他几个专业，会在明年年底率先切换，进行部署应用。

图上可以看到通过整个这些环节，所见即所得，虚拟和实物可以做到完全一样。

截至目前为止，数字化工厂已经对点云平台，对标准体系、工作流程都进行开发。目前我们还有另外一个小团体，他们更多的是基于二次开发。

数据平台数字化

明年我们会把整个数字化工厂经验系统进行部署，它会通过经验库系统，把吉利总结的经验教训全部统计到经验库系统里面，把我们的 ERP、AI 系统等等，共同打造成经验库系统。

基于整个平台，我们有分成一个平台四个系统来进行大数据、SAP 等等系统，把它全部串联到数字化的平台当中。想必大家以前是通过电脑来连接整个系统的，我们在调研过程当中发现现在年轻人为多，所以除了在 IE 平台开发之外，我们所有数字化系统都可以通过 Android 和苹果系统来进行开发，在我的手机里已经可以实时对吉利数字化系统进行访问。

两年多来我们更多的时间是花在数字化标准体系建立、平台搭建及规范、资源数据库搭建以及业务数据库规范管理。

数字化智能制造

截止到目前，整个吉利包括领客工厂目前在国内有十几个基地在同时生产我们的汽车，每一家工厂的工艺、设备各有千秋，那如何把这些工艺、设备做成标准化、统一化？可口可乐无论是在德国、美国、中国，你品尝到的可口可乐都是同一个味道的。那么汽车能不能也这样发展？我们吉利汽车能不能也往这方面发展？

这张图里所看到的就是截取的某一个工厂的图，我们十几个基地都实现了这样的技术，在控制端在电脑端就可以对十几个工厂进行静态的可视化的操作，包括里面的设备位置以及它们之间的距离等等。在完成整个工厂 3D 可视化之后，就开始来对工厂进行网格化的监控管理。这里面就是截取于我们某一个工厂某一条线体来进行的实施。看到这里可能很多人会讲，这不就是工厂漫游嘛，类似于 Google 街景这样的东西，其实我们进行网格化管理之后，随后在进行工厂漫游的情境之下，我们又添加了一些新功能，比如说我们漫游到某一处的时候可以点击某一个设备看到它的运行状态、生产图纸，也可以走到某一个工序边上进行双击可以看到它的工序步骤。换句话说，我们也希望通过这样一个工厂漫游实现的不仅仅是一个展示，更多的是对于整个规划人员、操作人员、维修人员，真正可以用的全方位的设备的监控。

在监控完成之后我们又涉及到了另外一个事情，就是很多在座的生产的人都知道，我们现在生产的数据 99% 都是无用的数据。所以我们吉利数字化工厂在今年 4 月份的时候，在诺挪威那边跟一家友商达成了一系列框架协议，我们使用了工业大数据这样一个平台。当然整个吉利的工业大数据不仅仅体现在某一个合作伙伴上，截至目前为止我们已经包括跟西门子、阿里、百度、英特尔都建立了联系，在整个工业大数据上进行探索。

当然谈到工业大数据，我们想把它展开。工业大数据对于整个汽车甚至于整个吉利的生产制造它的作用在哪里？我们之前有过调研，我在两个半月以前，我们跟亚马逊（美国）通了电话，随后亚马逊的一个产品经理用了将近一个小时试图说服我他们的数据是如何庞大、如何好，如何使用他们的大数据。结果我们在做内部评审时，我问了团队里这样一句话？我们为什么要大数据？大数据能为我们带来什么样的好处？当很多的人都在关注数据如何安全、数据传递如何实时化的时候，作为生产制造，我们是不是更应该关注到那些数据能给我们带来什么价值？我们能获取哪些数据？

所以整个团队换了一种思路，我们从整个生产实时数据来进行获取，我们自己来定义哪些数据是需要获取的、哪些数据是可以抛弃的。

我们跟一家合作伙伴经过了两个多月的部署实施，我们发现数据里面 99.9% 的数据都是无用数据、都是可以被丢弃的数据。那么剩下的 0.1% 的数据可以说真正的会给我们吉利汽车生产制造、提升、预防维护是至关重要的。那么最后我们需要对数据进行挖掘得到最佳的参数。最终我们的生产与能源耦合系统也会介入其中。

这个图是我在某个基地里面实施了两个月的数据监控。其实在这张表中大家可以看到整个数据前面相对来说是比较平稳的，到后面发生了一些裂变。我为什么拿这张图说明？吉利当初在做大数据的时候，其实也不是抱有太大的信心。我觉得可能需要一年两年三年才能有成果。但是当我拿到这份报告时的确震惊到我，因为就通过两个月的监控，随后那家供应商就花了 16 个小时整个数据的挖掘进行改善，最终改造前跟改造后，我们的节拍可以提升 4 秒钟。所以基于这样的值，我们在明年整个数字化工厂会把大数据作为一个重点目标来进行推进。

数字化工厂

我们再回顾一下数字化工厂。其实前面讲了那么多，整个数字化工厂所做的就是对于仿真进行验证、对于数字化双胞胎进行部署实施，当然我们已经有两个基地采取到了数字双胞胎技术。明年我们会对所有新生产线全部使用数字化双胞胎理念。最终我们在明年会启动智慧工厂项目，除了之前谈到的 ERP 等系统之外，我们会把整个包括 AI、AR/VR 技术以及类似于工厂漫游的技术，都融入到智慧工厂里面，最终在这样的基础上来实现整个数字化工厂。

数字化双胞胎场景的应用，会有几个关键点。首先就是仿真数据跟现场数据它们的误差只有 13 毫米。第二个值就是所有的 CT 节拍所有的误差控制在了 0.5 秒。第三个是所有机器人在仿真里面的数据跟现场是完全一样的。

我们可以在这样一个控制室，我们在控制室里面可以控制现场任何一台机器人的启动、停止，可以调动现场任意一个程序。当然现场所有的信号、程序都可以实时反馈到监控室里面，让监控室实时同步的对生产现场环境进行模拟监控。

我们的第二个实验室就是人机工程实验室。在左下角可以看到通过整个人机工程实验室可以把很多人机工程上的问题，通过可穿戴设备进行模拟验证。

我们借鉴了电影技术，也购买了拍电影的穿戴设备。原来我们进行的都是静态的验证，但是到现场我们突然发现，现场操作工因为地域差别、启停差异等，仿真还是有很大差别的。

但是我们应用一套可穿戴设备，把真实功能所有动作通过仿真可以 100% 的做出来，用红色、黄色、绿色来识别某一个关节某一个动作的差异。当然通过这样一套传感器技术，我们除了对于人体大的 74 个环节进行模拟之外，甚至可以拆分到具体动作，比如手指关节动作、头部运动动作，都可以进行自定义。

第三个实验室也是很引以为豪的，就是 VR 实验室。我们会利用 K5 系统来对整个吉利的 CAD、CAE、评审进行实时的验证。

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