2020年4月15日，總投資80億元的長春汽開區中國一汽紅旗新能源汽車工廠項目正式啟動。中國一汽董事長徐留平表示，新能源汽車工廠將投產紅旗全新研發的卓越新能源汽車，其電動化、智能網聯化的技術水平領先全球汽車產業。

　　作為新建汽車工廠，以及作為紅旗汽車的定位和高品質要求，這座工廠采用的技術、工藝和裝備水平業內領先，堪稱高起點。與此同時，工廠將首次采用百分百國產自研數據采集與監控平臺，同期打造智能中控系統。由阿里云、機械工業第九設計研究院(下稱“機械九院”)共創的“數字工廠”方案，將在紅旗新能源汽車工廠五大車間全面應用。

　　6月，阿里云、機械九院正式入場一汽紅旗新能源汽車工廠。圖為工程師進行智能中控系統的部署、調試。

　　智能制造：紅旗新能源汽車工廠的必由之路

　　一汽紅旗于1958年問世。從2017年開始。一汽紅旗成為最重要的復興的民族品牌。2017年7月，徐留平調任一汽集團董事長。一上任，徐留平就在人民大會堂召開發布會，宣布紅旗要做中國第一的高端品牌。

　　目前，紅旗車型包括L、H、S、Q四大系列，覆蓋轎車、SUV、商務車。其中H系列是紅旗主力車型。未來五年，紅旗將形成21款產品矩陣，其中有18款為電驅化產品，占全部產品的85%以上。

　　汽車工廠是一個復雜系統，包括了沖壓、焊裝、涂裝、總裝四大工藝。新能源汽車工廠還包括電池電驅車間，共五大車間。從板料變成沖壓件，再把沖壓件焊成車身，通過一系列的防腐處理，電泳、噴漆，最后通過總裝裝配和一系列的檢測，才會下線一臺車。

　　在制造業中，汽車工廠的整體自動化水平較高。大量機械臂、機器人等自動化設備，已替代了原有的人工。但機器總會發生故障，機器人會突然“罷工”。此時，車間需要停產，進行排查、維修或更換，這將帶來巨大的經濟損失。

　　自動化、信息化，在汽車制造業中已較為普及。汽車正在向智能化發展，汽車制造，也進一步邁向智能制造。全球車企正在基于自動化、信息化基礎，探索基于IoT、AI的智能應用平臺，打造數據閉環，實現全生命周期的產品、設備管理甚至消費者服務。

　　“數字工廠”對應汽車制造的智能化。例如，連接設備的PLC(可編程邏輯控制器)，對設備數據進行實時采集，再通過智能算法，可對設備的健康狀況作出提前預判，避免突發設備故障導致停產。基于數據，還可對焊點的質量做出分析。過去只有車輛下線、或故障發生后才能溯源，但現在分析提前進行、提前處理，提高了汽車生產的質量。

　　數據，是智能化的基礎與核心。采集數據、治理數據、讓數據自由流動、再利用AI發揮數據的價值，成為汽車智能制造的重中之重。一汽紅旗新能源汽車工廠，作為紅旗新戰略的載體，從規劃開始，就定下了智能制造的目標和路徑。

　　全自研數采平臺：實現五大車間百萬點位接入

　　目前，一汽紅旗新能源汽車工廠正處于緊張的建設沖刺階段，部分車間設備進場，開始安裝調試。6月底，首批新能源汽車將下線。12月末，工廠將正式啟動量產。

　　要實現智能化，完整掌握數據是第一步，主要通過大量的傳感器、數據采集與監控平臺(即SCADA系統)等來實現。但是，傳統的平臺大多適用于幾萬量級的數據采集點，隨著自動化設備的增加，大型汽車工廠的數據采集點增加了20倍甚至更多。這就需要新的平臺，可接入更多點位、可支持更快的采集頻次，并且對CPU造成的負荷不會太高。

　　同時，數據的可流動性、可開放性也很重要。過去，數據是分散孤立的，跨車間的數據難以匯集。這樣車企就需要高額的工廠運營成本，也無法基于數據自主開發智能應用。

　　2020年，機械九院與阿里云達成戰略合作，成立負責汽車工廠數字化的專門團隊。雙方合作近一年，聯合共創，形成了汽車行業完整的“數字工廠”解決方案及產品。紅旗新能源汽車工廠正是采用的“汽車數字工廠1.0”的完整方案。

　　在該方案中，其數據采集與監控平臺可支持每200毫秒的采集頻率，超過大多數主流設備。汽車工廠數據中臺、AI算法平臺及數字孿生(DTwin)平臺，既可以通過低代碼“拖拉拽”的方式，搭建出一個實時的數字孿生工廠，也能快速開發出智能應用，實現質量預測、設備預測性維護及能源智能管控。

　　6月，阿里云、機械九院正式入場一汽紅旗新能源汽車工廠，開始包括數據采集IoT、數據中臺、AI算法平臺、數字孿生平臺等在內的智能中控系統、以及智能應用的現場部署及調試。其平臺接入五大車間上百萬個點位，數采頻次最高可達200毫秒，超過國內外數采軟件廠商。這也是國內頭部主機廠率先在五大車間全面啟用自研的數據采集與監控平臺。

　　阿里云汽車行業架構師黃錚介紹，在紅旗新能源汽車工廠，該平臺實現了幾大突破：一是配置化能力強;二是開放性強，用戶可以自配置;三是數據存儲的突破，存儲壓縮是平均水平的10倍。

　　五大智能應用：深度發揮數據價值

　　“未來，數據智能是核心技術，行業領先者肯定要掌握這些核心技術。”一汽集團工程與生產物流部總裝工藝部總監、一汽紅旗新能源工廠項目負責人董瑋說。

　　全自研數據采集與監控只是第一步。通過數采平臺采集上來的生產設備的數據，以及通過系統接口采集的MOM數據，生產物流數據，ERP數據，統一在基于阿里云的汽車工廠數據中臺，進行數據治理、分類、建模和分析，對外輸出數據服務。

　　不僅如此，紅旗新能源汽車工廠的汽車數據中臺之上還有一個算法平臺，通過采用低代碼、可配置化的形式提供服務。該算法平臺開創性地集控制類算法、優化類算法、預測類算法為一體，普通的工廠運維工程師也可以通過低代碼的方式，實現深度學習，輸出計算結果，投入真實的生產作業場景。

　　目前，包括焊點質量分析、預測性維護、能耗優化等在內的五大智能應用正在調試中。未來，產線因為設備故障而中斷的情況將大大減少，焊點的問題在車輛下線前就能及時發現。

　　“本次項目中幾個質量預測分析相關的智能應用，可稱業內首次。”阿里云工業大腦數據工程師李政權說。傳統的質量管控通常由手工判定。紅旗新能源汽車工廠智能質量管控系包含標準、檢查、判定、處理以及分辨器等模塊，基于AI算法，能提供智能化的監控判定，以及全流程的追溯。

　　例如漆膜厚度判定，通常的做法是在噴涂完成以后，人工通過漆膜測厚儀進行手工測量。在這座數字工廠里，內置的漆膜厚度預測分析算法可以在噴涂完成之后實時判定漆膜厚度。一旦發現厚度超出品控范圍，系統將進行聲光電報警，提醒人工重點關注。

　　“基于根因追溯以及分析算法，可以讓質量工程師在比較短的時間之內迅速定位問題，發現問題，挽救潛在的損失。”李政權表示。

　　同時，一個基于數據的數字孿生工廠也正在搭建中，實時實景，最直觀地呈現工廠各個角落的設備運行狀況。

　　“在國內新能源汽車五大車間里面，這是第一次實現這么深入的互聯網和傳統制造的交互。”阿里云汽車行業解決方案架構師黃錚說。

　　一個完全數據驅動的工廠正在落地。可以預見，數據將在這座工廠里發揮巨大威力。智能制造是制造強國戰略的主攻方向。一汽紅旗作為知名的中國民族品牌，建立了數字化部，成立了專門的數據智能應用團隊，在汽車工廠數字化轉型方面不惜投入，推進創新，正是制造強國戰略的積極踐行者。