项目要点及显著成果

中国汽车市场进入激烈竞争的下半场，发动机生产制造的成本和效率管控尤为重要。传统生产管理通过精益生产方式及6σ理念的技术应用继续发挥着关键作用，但当下主要受制于人员、市场等综合因素影响，制造业的降本增效压力很大。鉴于此，上汽通用五菱(SGMW)动力总成团队，组建自主的数字化团队，开展效率分析，能源管控，设备管理提升等数字赋能提升应用及自主打造低成本的AI视觉防错应用。

1、项目要点：

（1）统一数据需求。针对SGMW各分公司的业务，打造统一的数据需求，围绕效率提升，成本管理等各方面梳理相关数据类型，采集逻辑，存储要求等；

（2）统一采集架构。整理分析动力总成生产线各类设备通信协议，利用C#工具打通modbus,FOCAS,OPC等通讯协议；程序开发架构化，模块化，各生产基地可快速部署；

（3）统一分析架构。为提升用户使用体验，方便数字化应用模块在基地间推广，统一了基于VUE前后端分离的数据分析架构。进而在生产模块，能耗分析监控模块，设备健康管理，异常实时通知模块；

（4）统一的AI视觉开发。生产线各工位，需要投入更多的视觉检测工序，公司投入压力大。利用2D开源视觉目标识别的算法优势，学习消化后集成低成本视觉硬件，大幅降低视觉投入成本。

2、项目成果：

（1）自主打造的数字化采集分析系统，直接赋能生产管理，设备管理，能耗管理，人员优化等应用：

1）生产管理模块通过设备运行时间记录，可自动分析停机时间，停机状态，空满位状态。以手动工位为例，员工操作节拍是否符合设计标准，有无改进空间可通过详细数据分析展示出来；通过整体工位分析，从而为工艺改进，人员优化做精准数据支撑。整体实现员工优化10%，装配线线速提升2JPH，节拍操作符合率提升25%。

2）基于能耗指标探索最佳生产模式。通过自动采集生产线能耗数据，并与产量数据匹配，在对生产进行有效管控的同时进而获得能耗跟踪的小时，天，周，月的指标，为生产探索最佳的排产模式提供数据基础；运行能耗成本整体降低10%。

3）探索设备健康管理的应用。基于关键部件的动作时间，负载等自动采集对设备动作，加工异常进行有效监控，方便设备管理团队精准维护设备进而减少设备停机时间；对电机电流，运动部件振动数据等开展时域，频域分析应用，为高价值部件的维护、更换提供精准数据支持；

4）生产运行过程监控异常，通过飞书，微信等实时通讯传达到相关人员，方便生产运行团队迅速响应。

（2）低成本AI视觉防错的开发。学习消化yolo等开源视觉算法，利用modbus等与工位PLC通信，以上汽通用五菱重庆分公司为例，通过应用自主开发的视觉防错模型，实现了在生产线批量防错应用，并在整车场景中实现推广，节约成本投入220万元，并向供应链推广。