红旗新能源：高起点投建数字工厂 践行制造强国战略

　　新能源汽车继续大热。作为智能化集成度最高的消费场景 （产品），决定了每一个新入局者，既是智能制造的践行者，也是一个创新推动者。中国一汽红旗新能源汽车工厂兼具上述双重 “身份”。

　　2020年4月15日，总投资80亿元的长春汽开区中国一汽红旗新能源汽车工厂项目正式启动。中国一汽董事长徐留平表示，新能源汽车工厂将投产红旗全新研发的卓越新能源汽车，其电动化、智能网联化的技术水平领先全球汽车产业。

　　作为新建汽车工厂，以及作为红旗汽车的定位和高品质要求，这座工厂采用的技术、工艺和装备水平业内领先，堪称高起点。与此同时，工厂将首次采用百分百国产自研数据采集与监控平台，同期打造智能中控系统。由阿里云、机械工业第九设计研究院 （下称 “机械九院”）共创的 “数字工厂”方案，将在红旗新能源汽车工厂五大车间全面应用。

　　智能制造：红旗新能源汽车工厂的必由之路

　　一汽红旗于1958年问世。从2017年开始。一汽红旗成为最重要的复兴的民族品牌。2017年7月，徐留平调任一汽集团董事长。一上任，徐留平就在人民大会堂召开发布会，宣布红旗要做中国第一的高端品牌。

　　目前，红旗车型包括L、H、S、Q四大系列，覆盖轿车、SUV、商务车。其中H系列是红旗主力车型。未来五年，红旗将形成21款产品矩阵，其中有18款为电驱化产品，占全部产品的85%以上。

　　汽车工厂是一个复杂系统，包括了冲压、焊装、涂装、总装四大工艺。新能源汽车工厂还包括电池电驱车间，共五大车间。从板料变成冲压件，再把冲压件焊成车身，通过一系列的防腐处理，电泳、喷漆，最后通过总装装配和一系列的检测，才会下线一辆车。

　　在制造业中，汽车工厂的整体自动化水平较高。大量机械臂、机器人等自动化设备，已替代了原有的人工。但机器总会发生故障，机器人会突然 “罢工”。此时，车间需要停产，进行排查、维修或更换，这将带来巨大的经济损失。

　　自动化、信息化，在汽车制造业中已较为普及。汽车正在向智能化发展，汽车制造，也进一步迈向智能制造。全球车企正在基于自动化、信息化基础，探索基于IoT、AI的智能应用平台，打造数据闭环，实现全生命周期的产品、设备管理甚至消费者服务。

　　“数字工厂”对应汽车制造的智能化。例如，连接设备的PLC（可编程逻辑控制器），对设备数据进行实时采集，再通过智能算法，可对设备的健康状况作出提前预判，避免突发设备故障导致停产。基于数据，还可对焊点的质量做出分析。过去只有车辆下线、或故障发生后才能溯源，但现在分析提前进行、提前处理，提高了汽车生产的质量。

　　数据，是智能化的基础与核心。采集数据、治理数据、让数据自由流动、再利用AI发挥数据的价值，成为汽车智能制造的重中之重。一汽红旗新能源汽车工厂，作为红旗新战略的载体，从规划开始，就定下了智能制造的目标和路径。

　　全自研数采平台：实现五大车间百万点位接入

　　目前，一汽红旗新能源汽车工厂正处于紧张的建设冲刺阶段，部分车间设备进场，开始安装调试。6月底，首批新能源汽车将下线。12月末，工厂将正式启动量产。

　　要实现智能化，完整掌握数据是第一步，主要通过大量的传感器、数据采集与监控平台 （即SCADA系统）等来实现。但是，传统的平台大多适用于几万量级的数据采集点，随着自动化设备的增加，大型汽车工厂的数据采集点增加了20倍甚至更多。这就需要新的平台，可接入更多点位、可支持更快的采集频次，并且对CPU造成的负荷不会太高。

　　同时，数据的可流动性、可开放性也很重要。过去，数据是分散孤立的，跨车间的数据难以汇集。这样车企就需要高额的工厂运营成本，也无法基于数据自主开发智能应用。

　　2020年，机械九院与阿里云达成战略合作，成立负责汽车工厂数字化的专门团队。双方合作近一年，联合共创，形成了汽车行业完整的 “数字工厂”解决方案及产品。红旗新能源汽车工厂正是采用的 “汽车数字工厂1.0”的完整方案。

　　在该方案中，其数据采集与监控平台可支持每200毫秒的采集频率，超过大多数主流设备。汽车工厂数据中台、AI算法平台及数字孪生 （DTwin）平台，既可以通过低代码“拖拉拽”的方式，搭建出一个实时的数字孪生工厂，也能快速开发出智能应用，实现质量预测、设备预测性维护及能源智能管控。

　　6月，阿里云、机械九院正式入场一汽红旗新能源汽车工厂，开始包括数据采集IoT、数据中台、AI算法平台、数字孪生平台等在内的智能中控系统，以及智能应用的现场部署及调试。其平台接入五大车间上百万个点位，数采频次最高可达200毫秒，超过国内外数采软件厂商。这也是国内头部主机厂率先在五大车间全面启用自研的数据采集与监控平台。

　　阿里云汽车行业架构师黄铮介绍，在红旗新能源汽车工厂，该平台实现了几大突破：一是配置化能力强；二是开放性强，用户可以自配置；三是数据存储的突破，存储压缩是平均水平的10倍。

　　五大智能应用：深度发挥数据价值

　　“未来，数据智能是核心技术，行业领先者肯定要掌握这些核心技术。”一汽集团工程与生产物流部总装工艺部总监、一汽红旗新能源工厂项目负责人董玮说。

　　全自研数据采集与监控只是第一步。通过数采平台采集上来的生产设备的数据，以及通过系统接口采集的MOM数据，生产物流数据，ERP数据，统一在基于阿里云的汽车工厂数据中台，进行数据治理、分类、建模和分析，对外输出数据服务。

　　不仅如此，红旗新能源汽车工厂的汽车数据中台之上还有一个算法平台，通过采用低代码、可配置化的形式提供服务。该算法平台开创性地集控制类算法、优化类算法、预测类算法为一体，普通的工厂运维工程师也可以通过低代码的方式，实现深度学习，输出计算结果，投入真实的生产作业场景。

　　目前，包括焊点质量分析、预测性维护、能耗优化等在内的五大智能应用正在调试中。未来，产线因为设备故障而中断的情况将大大减少，焊点的问题在车辆下线前就能及时发现。

　　“本次项目中几个质量预测分析相关的智能应用，可称业内首次。”阿里云工业大脑数据工程师李政权说。传统的质量管控通常由手工判定。红旗新能源汽车工厂智能质量管控系包含标准、检查、判定、处理以及分辨器等模块，基于AI算法，能提供智能化的监控判定，以及全流程的追溯。

　　例如漆膜厚度判定，通常的做法是在喷涂完成以后，人工通过漆膜测厚仪进行手工测量。在这座数字工厂里，内置的漆膜厚度预测分析算法可以在喷涂完成之后实时判定漆膜厚度。一旦发现厚度超出品控范围，系统将进行声光电报警，提醒人工重点关注。

　　“基于根因追溯以及分析算法，可以让质量工程师在比较短的时间之内迅速定位问题，发现问题，挽救潜在的损失。”李政权表示。

　　同时，一个基于数据的数字孪生工厂也正在搭建中，实时实景，最直观地呈现工厂各个角落的设备运行状况。

　　“在国内新能源汽车五大车间里面，这是第一次实现这么深入的互联网和传统制造的交互。”阿里云汽车行业解决方案架构师黄铮说。

　　一个完全数据驱动的工厂正在落地。可以预见，数据将在这座工厂里发挥巨大威力。智能制造是制造强国战略的主攻方向。一汽红旗作为知名的中国民族品牌，建立了数字化部，成立了专门的数据智能应用团队，在汽车工厂数字化转型方面不惜投入，推进创新，正是制造强国战略的积极践行者。

　　6月，阿里云、机械九院正式入场一汽红旗新能源汽车工厂。图为工程师进行智能中控系统的部署、调试。(周宝冰)

　　转自：中国工业报

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