产线监控｜流程仿真｜动态监管｜能耗分析
某大型国有汽车集团成立于20世纪中叶，历经十余年的风霜雨雪，迄今为止累计销量已达千万级。其业务覆盖研发、生产、销售、服务全产业链，在全国多个城市拥有生产基地，产品分布豪华、高端、主流各个层级，构建了全球化的研发布局，出口业务广泛。（以下内容均来源于《数字孪生+AI：行业最佳实践白皮书》，感兴趣的朋友可以点击下载完整版。）
业务挑战
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当前汽车产业深度变革，老牌燃油车企根基动摇，产品竞争力下降，传统优势车型面临销售压力。同时，品牌电动化转型步伐缓慢，自主品牌增长乏力，旗下的新能源业务远未形成新的增长支柱。该大型国有汽车集团迫切需要追随市场变革趋势，将自身的优势与新能源所需的核心能力进行快速嫁接与融合，提高产品迭代效率，构建全新产品生态。
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该汽车集团有多款产品，不同产品的销量不一，畅销产品的生产线往往处于高负荷运转状态，而销量低迷的产品产能利用率则处于极低水平，形成了大量低效、闲置产能。车间产能结构严重失衡，生产效率下降，市场供需不平衡，导致库存积压与物料短缺的风险并存。
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该大型国有汽车集团在长时间的发展历程中，形成了高度层级化和流程化的供应链思维。因此，企业内部各品牌资源分散，设备种类繁多，生产协同效率低。最终导致产品决策链路长，市场响应速度迟缓。
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随着主流车型向新能源领域倾斜，汽车行业的核心竞争力也从“发动机、变速箱、底盘”，转向了“电池、电机、电控、智能座舱、自动驾驶”的新体系。老牌传统车企在上述领域的技术积累普遍不足，要提升产品竞争力，就必须增加在研发、品牌和渠道上的投入，企业成本压力随之增加，对产线稳定性、产品质量的要求也越来越高。
建设方案
产线全要素虚拟映射，决策全局化智能协同
易知微将该大型国有汽车集团生产制造环节所涉及的全要素数据整合呈现，并虚拟映射到仿真的三维场景中，动态监控关键零部件的生产状态。基于AI智能体读取监测实时订单与产能数据，智能分析模拟应对预案，并自动排产调度多产线。协同订单与产能的最佳匹配方案，提升整体资源利用率，辅助管理人员实行更加高效、精准的解决方案。还能在虚拟环境中对产品进行仿真测试，补充完善研发与制造协同环节，在订单交付之前发现隐患缺陷，缩短开发周期。
同时，具备实时业务监测和异常数据预警的能力，当设备零件、产线设施出现异常状况时，可以自动触发预测性维护预警。有助于及时优化、调整方案措施，一定程度上能够避免生产中断与品控不一的问题发生，为管理人员提供直观的信息和决策依据，辅助发掘潜在问题，提高生产效率和资源利用率。依托空间智能技术支撑该大型国有汽车集团多品牌、多基地的一体化协同，赋能老牌传统车企全价值链创新，既实现“看见”现在，又达成“模拟与优化”未来。加速该国有大型汽车集团“研、产、供、销、服”的一体化协同与战略转型，助力其在电动化与智能化的竞争中，构建可持续发展的核心竞争力。
建设内容
孪生模拟智造流程，实时管理产线进度
通过EasyModel数字空间底座生产平台，短时间内快速构建了覆盖车间生产线中冲压、焊装、涂装、总装等汽车生产的工艺流程，支持通过孪生车间直观监测现实工厂的运行情况，实现极高程度的无人化生产，智能化水平达到工业4.0标准。同时依托EasyHuman实时交互式AI数字人融合了大量可以通过移动端远程操控的人机交互能力，通过接入监控、传感器等系统，能够在虚拟环境中进行碰撞安全、能耗、智能驾驶算法等测试。为生产模拟带来更加真实、便捷的用户体验，加速验证产品功能价值，灵活驱动计划调整，提升新品上市进程。
智能推演风险预案，资源协同优化质量
基于运行时长、设备状态、气象湿度等生产过程中的多维数据，通过对关键设备零部件运行数据的持续监控，提前推演预警产线潜在的故障风险。在生产过程中，自动模拟不同突发事件时的应对方案，并评估不同方案对后续生产效率和停机时间带来的影响。从而在产品指标出现异常时，快速定位问题根因，缩短问题诊断时间，为决策者提供数据驱动的建议，降低产品召回风险，实现真正意义上的主动管理。
实时监测设备状态，预警维护保障运行
通过采集图像生成点云，再将点云数据转换为高斯模型，在虚拟环境中1:1仿真还原了物理工厂，实时采集设备状态、工艺参数和产品质量等关键数据。实现物理世界与信息世界之间的互联互通，展示厂房、产线设备运作、订单生产、人员分布等状态，动态监测产品生产的全过程，帮助管理人员迅速掌握车间实时生产状态。支持通过AI智能体对所监测的设备状态和性能指标进行预测性维护，构建从产线规划到生产监控的全生命周期管理，减少设备故障和产线停机时间，提升产线抗风险能力，降低企业管理与决策的成本。
多维解析工艺数据，精准验证产品性能
系统接入了AI智能体，具备智能分析并优化生产方案的能力，能够借助运营、管理数据，优化生产节拍、物流路径和排产计划。实现燃油、纯电、混动等多车型在同一产线进行柔性化生产，全面整合生产资源，显著提升生产效率，缩短交付周期。同时，还能够多维分析工艺流程、外观曲线、零件参数等设备数据，精准识别质量问题的根本原因和影响因素，从而提供产品优化建议与更优的生产方案。驱动性能提升和质量优化，提升研发效率，缩短研发周期。支持精确模拟产品研发过程，在虚拟环境中预设各种典型及边缘场景，节省产品测试成本，提前暴露产品问题。保障产品功能正确实现，降低次品率和返工率，提高车间生产效率。
项目价值
深度赋能该大型国有汽车集团的业务结构转型，构建了一个数据驱动、主动预警、全局优化的智能决策体系。通过动态分析设备运行状态，预测生产隐患故障，实现从零件生产、测试研发、产品组装、质量检验到订单配送的全链路透明化追踪。能够结合实时数据智能提供生产优化建议，为数字化管理和调配提供了有力支撑，实时监控和预测设备运行情况，有效避免潜在的设备故障和停机，保证产线长期稳定运行，筑牢安全与效率的基石。显著提升该大型国有汽车集团的工业信息化与智能化水平，在保障高效运营的同时践行绿色制造，探索虚实共生的新型生产模式，提升生产效率和产品质量，增强业务需求的响应速度，支撑业务的敏捷创新与快速迭代。同时，为产品规划研发等长远战略的制定提供智能建议与决策支持，显著提高核心竞争力，实现企业管理与决策的降本增效，推动该大型国有汽车集团的制造基地进一步向智能化、绿色化制造升级，顺应绿色制造和可持续发展的全球趋势。
