全球仅此一座新能源灯塔工厂:电动车「智」造的困难和突破契机

灯塔工厂仅 10% 为汽车工厂

2023 年的灯塔工厂名单中,仅新增了一家汽车工厂。在历年来获选成为灯塔工厂的 153 家工厂中,汽车工厂约占总数的 10%,总共有 16 家。这个相对较小的比例显示,汽车制造商们在革新工厂、采用先进技术的进程,还有不少进步空间。

”因为产业链最长、工期最为复杂的是汽车行业[…]数字化这条路的投入比较大,它的积淀要很深厚,所以它稍微慢一些是正常的。“

——广汽埃安副总经理席忠民

作为 2023 年唯一一家入选灯塔工厂的汽车制造商,广汽埃安的副总经理席忠民解释,为何灯塔工厂名单中,汽车行业数量较少的原因。

不良率 25 PPM 的极致目标

本质上整车制造的复杂度极高,在这繁杂的生产背后,其实隐含了一个关键要素,导致汽车制造业的数字化路程更难展开,这个关键要素就是对品质的要求。在让生产变得更智慧、更高效的同时,还得兼顾品质上一贯的严苛标准,让任何新技术或新工具的导入,都需要经过更加严密的审视,增加投入的成本与时间。

相比起一般商品,像是消费性电子,汽车的产品容错率更低。现在业界的标准为不良率应低于 0.0025 %,也就是 25 PPM 以下,意指假如生产 1 万件产品,缺陷产品需维持在 0.25 件内,汽车制造商要追求的,就是小数点后这极致的数字目标。

什么是 PPM?
PPM(Parts Per Million)代表每 100 万件产品中,不良品的数量。PPM 适合用于大规模生产的制造管理,能表现出非常轻微的品质变化,对于需要高度掌握品质状况的制造商来说,是重要的评断标准。

广汽埃安的灯塔工厂

广汽埃安的智慧工厂在维持维持品质和智慧化、效率化的同时,也是经历了工程师们在系统上的不停来回解题的过程。每要缩短一秒汽车下线的时间,都牵动着上百台设备的节拍优化。一名车间的高级经理表示「460 名工人、220 个工位,工作内容都进行了调整」,与过去下线时间相比,现在缩短的七秒钟,是来自数百名工人的共同调节。为了要改善单个部件项目,八名工程师围着一个管理看板,标注原因、讨论对策,是常态。

广汽埃安的工厂,部署了 40 多个工业 4.0 的应用案例。现采用存货生产和订单生产的混合生产模式,来满足日益增加的定制化需求。产线推行无纸化,每个工站前都配有一个荧幕,提醒作业员装配件的选择,像是座椅或饰板的颜色、是否安装 ETC 等等。另外,输送带也会依据作业员的身高,来自动调节高度,降低劳动强度。工厂中的各项智慧功能,都为提高作业精准度与组装效率。

典范移转,追求海外工厂上线速度

现在,灯塔工厂的技术价值,要移转至广汽埃安的泰国智能生态工厂

廣汽埃安的泰國智能生態工廠

“在泰国打好样,未来埃安还将持续推进全球化进展,加速亚太、欧洲、中东等区域布局。”

——广汽埃安东南亚中心总经理马海洋

广汽埃安泰国工厂成为埃安首个海外生产基地,设计年产能可达 5 万台汽车。在项目的总投资高达 23 亿泰铢,预计将广州灯塔工厂的同源技术,复制到泰国厂。除泰国厂,在印尼的海外制造基地也已动工建设,埃安选择从这两地开始的「泰国+印尼」双工厂战略布局,是期望「持续辐射东南亚」市场,进而朝覆盖全球汽车市场目标前进。

在广州的成功产线,提供了一个典范标准,方便将已验证可行的智慧化技术,复制到新厂,排解掉新建生产基地,时常会衍生的众多问题,用数字化工具帮助生产尽速步上轨道,缩短摸索管理的时间。广汽埃安东南亚中心总经理马海洋表示,要尽速把国际团队培养起来,在扩厂过程中,不只战略眼光重要,组织体系也得紧锣密鼓地建设起来,确保一个高效的组织管理营运。

「这对我们工厂的海外市场拓展,是非常重要的基础」

——电动汽机车组装厂的智慧制造系统及解决方案处长黄至伟

自动化设备、机器手臂、工站前的荧幕提示这些智慧技术,在海外扩厂时相对容易复制,生产过程中,最难以移转的经验就属「人」,人的生产动作,这些无形的行为资产,难以用传统的方式进行复制和传递。

但 AI 视觉,可以协助克服这个挑战。

AI 视觉技术能够精确地记录和分析作业员的动作和步骤,数字化这些作业行为,这些数据不仅包括操作的时间和顺序,还涵盖了操作的准确性,透过将这些行为数据统整,工厂可以建立一套能动态调整的操作流程,确保每个作业员都能按照最佳实践进行生产组装。

此外,AI 视觉也能即时识别和提醒异常,全面检视新产线的生产过程,提供现场作业员提示,减少培训时间,来确保产品品质的一致性。也可以随时随地透过系统连线,方便本地管理者进行远端管理,保证了海外新厂房的顺利运营。透过数字化人员作业行为,AI 视觉有助于技术与管理的无缝移转,帮助工厂建立和复制黄金产线,使企业达到全球营运。

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