一、引言

全球制造业正经历从工业3.0（数字化）向工业4.0（网络化、智能化）的关键跃迁。如果说前三次工业革命解决的是"生产力"问题，那么工业4.0要解决的则是"生产关系"问题——在需求快速变动、人力成本持续上升的背景下，如何通过物联网、云计算、5G、大数据、人工智能和增材制造等技术集群，实现智能工厂、智能装备与C2M（Customer-to-Manufacturer）新模式的深度融合。

汽车产业作为制造业的标杆，其制造模式正经历百年未有之大变局：从福特T型车的"少品种、大批量、标准化"，到丰田的"少品种、大批量、平台化"，再到宝马在线定制开启的"多品种、大批量、模块化、个性化与大众化并存"，汽车制造的主旋律正从"规模效率"向"个性化定制"演进。新能源汽车领域可选配置已达10000+种，按订单排序生产要求生产与物流实时交互协同。与此同时，产品形态正从传统机械汽车向智能电动汽车、乃至"汽车机器人"演进，"新能源只是序章，数智汽车才是真正的未来，产品的进化需要重构新制造"。

在此背景下，长安汽车作为拥有162年历史、累计造车42年、首个产销突破3000万辆的中国品牌车企，将"智能制造能力成熟度4.5分""灯塔工厂"作为新工厂建设目标。其投资100亿元、占地1159亩、设计年产能28万辆的长安数智工厂，不仅是长安汽车"第三次创业"战略在制造端的核心载体，更是工信部认定的"卓越级智能工厂"、国家级智能制造示范工厂、首批国家级绿色工厂，同时挂牌"华为&长安智慧工厂解决方案全球样板点""中国联通&长安汽车5G未来制造样板点"。

本文基于长安汽车内部建设实践材料，从战略背景、架构设计、场景落地、成效评估到方法论沉淀进行系统性研究，试图回答：一家传统车企如何在12个月内建成覆盖三品牌三平台、验证44项新技术、部署12000台设备的卓越级智能工厂？其经验对中国制造业数智化转型有何普适性启示？

二、产业变革与转型背景

2.1 制造模式演进：从柔性批量到大规模个性化定制

汽车制造模式的演进呈现清晰的阶段性特征。1850年卡尔·本茨发明汽车时，产品"种类多、小批量、面向富人"；1913年福特T型车开启"少品种、大批量、标准化、大众化"时代，亨利·福特的名言"你可以拥有任何颜色的T型车，只要它是黑色"成为规模生产的标志性表述；1980年丰田以精益生产实现"少品种、大批量、平台化、大众化"；2013年宝马在线定制则标志着"多品种、大批量、模块化、个性化与大众化并存"的新时代到来。

长安汽车将自身现阶段定位为"柔性化批量生产"，并明确向"大批量个性化定制"演进。这一趋势在新能源汽车领域尤为明显：可选配置达到10000+种，按订单排序生产，生产和物流需要实时交互协同。保时捷911可提供超过1000万种选配组合，大规模客户化定制正从消费电子、家具向汽车等重工业领域渗透。

2.2 产品形态重构：从机械汽车到汽车机器人

比制造模式变化更深刻的是产品形态的重构。长安汽车将汽车演进划分为三个阶段：传统汽车以可靠机械产品为核心，分散式设计，功能实现与性能表现是关键，核心要素为内燃机、变速器等五大系统；智能电动汽车深度嵌入感知、交互、控制等智能技术，动力从ICE转向电池、氢燃料，场景与体验成为核心，架构演变为能源、EE架构、OS、云端大数据等六层；未来汽车（汽车机器人）的核心要素演变为感知、思考、控制等单元，"听、说、看、显、思、动、情"成为内涵，交通模式从陆路为主拓展为水陆空兼容的立体交通。

2.3 现实压力：成本、效率、供应链的三重挤压

与宏大趋势相对应的是冷峻的现实。当前中国制造业面临多重压力：一是生产成本上升，人工成本、土地租金、环保成本持续攀升，2024年就业人员工资较2014年增长了1.3-2倍；二是生产效率低、交付周期长，大量人员投入无法最大化利用，材料与成品库存积压，设备故障率高，产品上新速度慢；三是供应链中断风险上升，贸易战导致国际贸易环境恶化，供应链脆弱性加剧；四是个性化订单需求增多，C2M趋势下工厂需以低成本实现多品种、变批量和高质量的个性化订单生产。

"极致成本、极致效率成为制造竞争关键。"这是长安对当前竞争格局的基本判断，也是其推动数智化转型最直接的动力。数据作为新的生产要素，通过资产复用和数字化技术重塑企业传统价值链流程，围绕可视、互通、预测、自适应逐步实现智能化，成为驱动生产模式变革的关键。

三、智能制造战略演进与顶层设计

3.1 四阶段演进：从单点自动化到体系变革化

长安汽车的智能制造并非一蹴而就，而是经历了清晰的四阶段演进（见表1）。

表1 长安汽车智能制造四阶段演进

这条演进路径的核心逻辑是：从单点自动化→产线数字化→工厂智能化→体系变革化，每一次跃迁都伴随着技术底座和管理模式的双重升级。外部评价呈现清晰的上升轨迹：2019年西门子评价两江二工厂达到工业3.1水平（对照工业4.0）；2023年信通院评价两江二工厂84.9分（优化级），整体水平处于行业中上。

3.2 十四五规划："成本、效率、体验"三位一体

长安汽车智能制造十四五规划的顶层设计极为清晰：以"成本、效率、体验"为目标，围绕智能设计、智能生产、智能交付三大业务场景，打造"场景可选择、底座可复用、体系强融合"的数智制造标签，将制造能力打造为公司核心竞争力。

"场景可选择"是规划中最具特色的设计理念。长安没有采取"一刀切"的智能化建设模式，而是设计了16类标准化、可配置的智能场景，各基地基于自身制造基础和需求进行自由选择和配置。这16类场景涵盖智能排产、智能调度、智慧物流、智能仓储、数字化设计、质量在线、成本预测、预测性维护、绿色制造、智能管理、智慧安环、数字化能源、虚拟制造、视觉+自动化、5G+视觉检测、5G+AGV等。这种"菜单式"场景配置模式，既保证了标准化带来的成本优势和可复制性，又兼顾了不同基地的差异化需求。

3.3 底座可复用：从"项目制"到"平台化"的关键一跃

长安智能制造规划中最具战略深度的设计是"底座可复用"。其核心思想是：基于最佳制造实践，推进计划、运营管理、制造执行等关键业务标准化，沉淀服务化的复用能力；同时推进底座工具、物联网节点、硬件接口、电气程序等标准化，实现底座能力可复用、业务低成本推广。

长安数智工厂构建了包含四个层级的统一底座架构：运营管理层（计划排程、质量管理、设备与能源、厂内物流、生产管理、智慧园区）、制造执行层（生产执行、质量执行、设备执行、工艺执行、物流执行）、平台层（物联网平台、业务中台、数据中台，微服务/API/主数据已沉淀11大类）、物联网层（实体工厂设备/工控系统，通过OPC/WEB API等标准化接口连接，PLC标准功能块、机器人标准程序块、HMI画面标准、硬件安装标准全面统一）。

这一架构的价值在于：长安数智工厂作为"统一底座"的定义者和实践者，其他工厂通过"业务标准化+底座工具标准化复用"的方式，可以以极低的边际成本快速复制。长安明确提出"系统复用度80%，逐步实现推广边际成本为0"的目标——这是从"项目制建设"向"平台化运营"转型的标志性表述。长安数智工厂发布的"数字化底座V1.0"和2024年公司发布的"数字化底座V2.0"，完全由底座团队自主定义，部分自主设计和自主开发。

3.4 体系强融合：CPS体系4.0的管理升级

技术和平台的落地离不开管理体系的支撑。长安基于新工艺、新技术，探索研究新管理体系方法论，融入智能制造业务场景，升级CPS（信息物理系统）体系4.0。CPS体系4.0的核心是"基于数据的管理"：通过时间与数据管理、标准化工作、数据将异常可视化、持续改善四个环节，支撑方针展开目标达成，覆盖S（安全）、Q（质量）、D（交付）、C（成本）、P（人员）、M（维护）、E（环境）七大维度。

在渝北新工厂，CPS体系4.0已融入顺序队列计划、智能物流、数字化看板、能源控制、作业计划、过程检验、质量追溯、视觉检测、厂区行为管理、预测性维护、用工及人工成本智能预算、人员效率及行为分析、返修管理、设备状态监控等具体场景——管理体系与智能场景的深度融合，确保了技术投入真正转化为业务价值。

四、卓越级智能工厂建设实践

4.1 工厂概况与建设目标

长安数智工厂的硬件配置和资质认证在国内汽车制造业中处于顶尖水平（见表2）。

表2 长安数智工厂核心指标

资质认证方面，长安数智工厂同时拥有国家级智能制造示范工厂、首批国家级绿色工厂认证、工信部卓越级智能工厂、华为&长安智慧工厂解决方案全球样板点、中国联通&长安汽车5G未来制造样板点等多项顶级认证。

长安数智工厂的愿景是"国际一流、行业领先"，具体目标包括：效率方面，人员劳动效率提升至99辆/人，提升20%；成本方面，公司制造链全成本降低20%，系统复用度80%，逐步实现推广边际成本为0；客户体验方面，实现C2M模式，满足客户个性化定制需求；能力方面，平台化、微服务化、自主可控，实现系统快速开发、快速上线、敏捷迭代；成熟度方面，建成灯塔工厂，智能制造能力成熟度4.5分，达成优化级。

4.2 核心挑战与数字孪生先行策略

长安数智工厂的建设面临"三新"叠加的严峻挑战：一是新产品、新工厂、新系统，布局长安启源、深蓝、阿维塔三个品牌三个平台，连续3个月全部投产上量，建设周期仅12个月，需验证44项新技术，从传统烟囱式架构转向基于数字底座的系统架构；二是业务形态转型升级，全链路数字化需打通产品工程流、价值创造流、生产制造流"三个流"，实现客户需求协同、设计协同、供应商协同、计划/物流/制造协同、多工厂多工序协同"五个协同"。

各专业工艺技术的创新密度极高：冲压采用钢铝混合高速冲压技术，柔性切换生产钢板或铝板，无人检测零件外观质量、无人搬运及装箱；焊接采用钢铝混合柔性生产线，支持异种材料连接；涂装采用薄膜前处理、水性面漆和干式喷房等环保工艺，单JPH碳排放降低至7.8kg（行业一流）；总装采用高节拍、高柔性输送线，AGV预内饰线和EMS预底盘线，行业首创软件封测工艺；电池车间建成国内首条高节拍、高柔性的CTV模式生产线，预成组线全自动装配及测试，实现黑灯产线；压铸采用7000T级压铸机，将传统下车体162个焊接件集成为2个总成件，全自动化加工装配及检测，打造全自动"黑灯"车间。

面对上述挑战，长安数智工厂采取的核心策略是"数字孪生先行"，采用"先数字设计后建造，虚拟工厂与物理工厂融合推进"的实施路线，达到"实体即数据，验证即生产"的效果。数字孪生体系包含虚拟工厂（人、机、料、法、环仿真模型及业务逻辑）和物理工厂（制造大数据实时采集）两大板块，通过信息模型指导物理工厂建设，通过数据同步和优化实现虚实融合。从工厂规划、方案设计、招标要求、详细方案设计、设备加工制造、安装调试到生产爬坡和正式生产，全过程完成40余次三维建模和仿真优化。应用效果显著：工厂3D布局与仿真整体减少30%设计变更；虚拟调试使设备安调周期缩短30%，并减少设备调试的安全风险；生产线及物流仿真确保投产后制造及物流配送各环节的效率最优化。

4.3 总体架构与数字底座

长安数智工厂的总体架构概括为"1+1+N"：1张网（融合5G、WiFi6、交换机、防火墙、路由器、生产网的新型制造网络）、1个平台（统一数字底座，包含业务平台10大能力中心、数据平台、中控平台、工业互联网/设备调度平台，以及gPaaS底座和IaaS底座）、N个应用（产品数据管理BOM、工艺数据管理TC、制造工艺数据MBOM、制造执行、质量管理、计划排程、整车物流、队列排程、制造运营可视化、智慧园区、数字孪生等）。这一架构的核心设计理念是"统一平台和技术，构筑数字底座，助力打通三个流"。

数字底座采用"东西南北中"的架构设计：北为软件服务（前端开发工具、体验运营管理、统一门户、IT全生命周期管理、DevOps等），东为数据服务（数据工具服务、数据中台服务、AI中台服务），西为安全服务（网络安全、应用安全、数据安全、隐私安全、安全运营），南为资源服务（IAAS统一资源管理），中为IT连接服务与设计（消息集成、数据集成、设备集成、工具集成）。数字底座的建设遵循"引进成熟技术组件+融合长安制造经验+完成系统自主构建"的路径，既避免了"从零造轮子"的高成本，又确保了核心业务能力的自主可控。

网络基础设施采用"5G专网+无源全光网络（F5G）+WiFi6+有线"四种网络形态融合的方案：5G专网、WiFi6实现移动设备控制和数据采集；有线（IP）网络实现设备高时延控制；F5G实现大带宽场景下（如软件封测）的数据传输。网络覆盖7大车间、54条产线、1222个工位、12000台设备，通过统一规划节省5%-10%的建设成本，建设周期缩短2个月。

系统设计采用4A架构方法论，从业务到IT逐层深入剖析：BA（业务架构）涵盖价值流、业务能力框架、业务能力、业务流程、活动、任务；IA（信息架构）涵盖主题域分组、主题域、业务对象、逻辑数据实体、属性；AA（应用架构）涵盖IT产品、IT子产品、应用系统模块、服务/应用功能；TA（技术架构）涵盖IT技术域、IT技术组、IT技术服务。4A架构的核心价值在于"业务团队输出BA/IA，IT团队输出AA/TA"，实现业务与IT的对齐。

4.4 核心智能场景落地

长安数智工厂围绕九大领域构建了完整的智能场景体系，以下重点解析投入最大、成果最显著的核心场景。

（1）智能排产：AI驱动的产销协同

基于统一的算法平台，建立数智工厂不同生产条件、约束及目标条件下的智能排程算法模型，通过以销定产、以产定供端到端数据自动解析传递，实现订单实时插单、计划动态调优及分级计划变更幅管理。依托数字孪生平台，建立可展示实时执行过程、预测调优结果、分析优化建议的计划管理工具。对冲压、焊接、涂装、总装、电池、铸造、机加七大专业车间共计72个点位进行计划排布调度，实现长安启源E07、深蓝S5、阿维塔07三品牌车型C2M模式的数字化升级，排产效率提升，缩短订单交付周期2天。

配套"订单直达工厂"应用：基于AI算法建模及深度学习迭代进化，实时反馈订单交期；无缝集成销售预测需求和制造端供应链状态，削峰填谷，科学备料；实现产销信息协同、降低制造成本、缩短交付时间、减少企业库存、OTD过程透明化。

智能排产是汽车制造业数字化转型中"最难啃的硬骨头"之一。汽车生产涉及七大车间，各工艺节拍不同、约束条件复杂（如涂装的颜色批次约束、总装的物料齐套约束），传统人工排产难以实现全局最优。长安通过AI算法+数字孪生的组合，实现了72个点位的统一调度和三品牌C2M模式的数字化升级，在国内汽车制造业中处于领先水平。

（2）质量管控：从"保证级"向"预防级"的质变

质量管控是长安数智工厂投入最大、成果最显著的场景之一，包含四个子场景：

一是质量门与防错体系：整个工厂质量门布点39个，EP防错点位170个，AI视觉缺陷检测33个点位，全面提升防发生、防流出能力。

二是智能在线检测：基于缺陷智检、上料装配、零件识别、尺寸测量等关重场景，自主开发部署标准化视觉场景。典型应用包括冲压-钣金缺陷检测（5台2500万像素摄像头工业相机，多角度检测，检测精度可达0.1毫米，不断学习反向优化质检算法）、焊接-焊点缺陷检测、总装-错漏装检测、压铸-外观检测。成果：突破13项关键技术，形成13项专利，节资5000万+，减少操作人员30余人，质量成本损失降低2%。

三是质量精准追溯：采集订单、物料、工艺、过点、缺陷、报告、检测等信息，形成"一车一档"，实现产品全生命周期质量精准追溯。档案包含六大维度：订单信息（含车辆配置需求，关联客户订单）、物料及工艺（实装BOM和工艺结果数据，关重件记录追溯码）、过点履历（共采集43个点位）、检测结果（整车检测和软件检测共计349项）、缺陷及修复（含所有缺陷）、报告及证书（尾气检测报告、一致性证书、合格证等）。

四是产品质量优化：集成电池车间所有工位的工艺、质量特征数据，满足任意选择特征数据进行过程能力分析。对气密、扭力曲线数据进行结果及过程状态分析，识别出"结果合格、过程异常"的数据，进行工艺改善。PACK线已采集83个工位数据，预成组已采集15个工位数据。

配套"全息质量管控"应用：从"质量信息不全"（纸质记录、手工记录、信息灭失）向"质量大数据"转型，通过IOT数采平台百万级点位连接、设备协议自动转换、设备100%全互联，以及数据集成平台IT/OT数据融合、统一数据治理，最终实现质量问题产生到预警、问题感知、预测能力引擎（MITR）、持续改进的闭环。

长安质量管控的最大亮点是"从保证级向预防级的转变"。传统质量管理的核心是"检验"——通过终检发现缺陷并拦截，这是"事后补救"；而长安通过视觉检测、过程防错、趋势监控、质量预警的组合，实现了"事前预防"。特别是"一车一档"的质量大数据体系，为质量追溯和根因分析提供了完整的数据基础。

（3）设备管理：从"静态维护"到"预测性维护"

以4A架构为指导思想，将设备业务拆分为设备基础管理、维护维修管理、设备调优/预测性维护三个主流业务，并进行微服务拆分，实现业务流与数据流融合。构建四大智能场景：精准管理与改善提升（生产空闲触发维护开始，工单精准到人，作业步骤方法可视化）、预测维护（精准预测、事先准备、快捷配送，设备状态预警自动派单）、敏捷维修（快速响应，故障位置原因诊断、措施推荐）、资源预测（预防预测消除紧急停线，资源预先调度到位，自动拣料、自动配送）。

预测性维护模型从设备状态、动作效率、性能、部件寿命等方面构建，实现由固定时间周期的静态维护→基于状态预测的动态维护转变，60分钟以上重大故障同比减少20%。已构建7大类设备（压机、机器人、输送电机、涂胶、加注、喷涂、风机）预测模型，覆盖1200余台设备/部件。典型模型包括机器人各轴电流趋势分析超阈值报警、机器人轴旋转累计工作量超阈值指导更换油脂、节拍时序分析发现瓶颈改善优化。

故障诊断知识图谱将设备历史维修经验（故障现象、原因、措施）、设备资料信息、专业知识信息结构化后，导入AI知识图谱算法中自动进行归类、合并，构建类似"百度百科"的搜索引擎，提供快捷的问答式搜索。当现场出现故障时，提供快捷的知识、信息支持。

传统设备管理采用"定期维护+故障维修"模式，存在"过度维护"和"维护不足"的双重问题。长安通过预测性维护模型实现了"基于状态的动态维护"，既避免了过度维护的浪费，又防止了突发故障的损失。知识图谱的应用将分散在工程师头脑中的维修经验结构化、资产化，对大型制造企业的知识传承具有重要意义。

（4）能源优化与绿色制造

在精益启停（涂装烘炉、压铸模温机、涂装空调）、区域能效评估（VOC系统）等四大场景开展技术研究、算法建模及能效优化。技术架构包括数字孪生平台（3D场景编辑工具、离散仿真工具、算法优化工具）、业务实施（3D工厂建设、BI业务分析、业务算法调优、效果评估、实时数据采集、能耗模型）、知识沉淀（三维资产、孪生资产、算法资产）。应用效果：万元产值综合能耗降低4.45%（目标≥3.96%），万元产值二氧化碳排放量降低12.33%（目标≥3.48%）。

在"双碳"目标下，制造业的能源管理不再是"成本项"而是"竞争力项"。长安通过数字孪生+算法优化的方式，实现了从"经验式能源管理"向"数据驱动的精准能源管理"的转型。万元产值二氧化碳排放量降低12.33%，远超3.48%的目标，说明数据驱动的能源管理具有巨大的潜力空间。

（5）其他核心场景简述

工艺设计场景：构建数字化工艺设计业务架构，以标准化的工艺要素、集成仿真、工艺分析模型为基础，建立工厂级标准BOP，实现从零件级的快速调用、调整、组合，工艺设计业务数字化率达到70%，工艺设计效率提升30%。

仓储配送场景：在总装车间组建无人仓，实现零件的快速入库、存储、分拣、上线，库存准确率达到100%，信息化率达到100%，便于物料追踪盘点。

安全管控场景：AI行为监控100%覆盖各车间区域，可识别15种典型违章行为；利用双光谱热成像机对园区异常温度进行感知预警；通过声光报警、信息推送方式制止违章行为，预防火灾事故发生。

虚拟工厂场景：工厂的6大工艺布局涵盖77条线体、1200多个工位、共计11000多台设备均已完成精细建模；"数字孪生+AI"辅助一体化压铸温控，输入初始温度场与策略，百毫秒内完成预测。

4.5 配套能力突破

除九大核心场景外，长安数智工厂在参数验证效率、节拍验证效率、制造协同管理平台等方面取得了显著突破。

参数验证效率方面：开发参数比对程序，自动对比机器人（含设备群控）实际参数值与设计参数值，实现参数一致性自动检查。原方式人工单个焊点参数比对，平均每个焊点需耗时20秒，完成4000个焊点需要约22小时；新方式程序自动比对，数据生成并标识问题点，人工核查耗时仅5分钟，效率提升200余倍。已初步完成焊接其他工艺类型（自穿刺铆接、流钻攻丝铆接、螺柱焊、保护焊、螺栓焊等）的参数一致性对比程序开发。

节拍验证效率方面：基于产线节拍时序数据，应用大数据技术分析各工位节拍时间，自动识别工位堵点，指导设备程序及设计的优化，实现"工艺设计→产线调试→数据采集→数据分析→反馈工艺设计"的闭环。原方式人工拍视频+EXCEL表格统计，新方式自动采集+实时统计及分析，以单人统计计算，单次节省时间640小时。

制造协同管理平台方面：构建制造协同管理平台，实现订单到生产交付业务流数据同源，基本实现制造"三流合一"。核心创新是单车信息"火车头"模式：以单车订单数据为"火车头"，牵引单车工艺车厢（oneID、单车BOP）、单车计划车厢（单车过点计划）、单车物流车厢（零件供应商、零件配送）、单车执行车厢（单车过点计划、返修记录）、单车执行质量车厢（单车质量门、单车SingleBOM、订单信息、质检日志），实现全链路数据贯通。集成范围涵盖研发集成（单车订单数据、SingleBOM、销售订单、采购合同）、车辆生产履历（生产管理执行过程可视、质量检验、仓储物流、能源管理、设备运维）、设计制造协同（零部件数据、计量统计分析、状态在线监控）。

"火车头"模式是长安制造协同管理平台的核心创新。传统制造系统中，订单、工艺、计划、物流、执行、质量数据分散在不同系统中，数据关联困难、追溯链条断裂。长安以"单车"为核心数据对象，将全链路数据串联为"火车头+车厢"的结构，实现了从订单到交付的全链路数据同源和可追溯，为C2M个性化定制提供了坚实的数据基础。

五、建设成效与评估

5.1 十四五场景建设成果

十四五期间，预设的16大类智能场景在南京溧水工厂和渝北新工厂建设项目中落地实施：4个场景达成预期效果（优秀），6个场景良好，6个场景待提升。

优秀场景包括5G+AGV、视觉+自动化、5G+视觉检测、绿色制造，具体成效见表3。

表3 优秀场景核心成效

良好场景成效同样显著：智慧物流实现AGV产线智能化配送，零件设计变更时降低30%；智能仓储推进无人仓实现零部件快速入库、存储、分拣、上线，库存降低15%；质量在线纵向打通生产执行数据链，质量排查、分析效率提升30%；智慧安全AI算法可识别15种典型违章行为，自动制止违章行为；成本预测构建7大类成本数据汇聚与透明，制造成本降低50%；智能调度实现计划资源最优排布，排产效率提升80%，可执行率达到90%以上。

5.2 卓越级智能工厂评估结果

业务单位自评方面：参考成熟度评估模型，采用线上及现场调研方式，从网络、数据、系统功能、工具/能力、用例5个维度，对8个制造工厂的7类人员（工艺处、运营处、技术处、设备处、质量处、物流处、车间使用者）进行调研，共收集调研报告580余份。核心业务需求包括工艺参数在线维护、工艺文件在线管理、计划与制造执行一致准确、质量数据贯通减少人工录入、动态实时库存；技术需求包括网络覆盖度及性能提升、数据自动采集提升、数据采集处理分析全链路工具、数据运营决策及AI等新技术应用。

牵引单位评估方面：基于智能制造成熟度模型GB/T 39116-2020，选取制造域14项业务（组织战略、人员技能、数据、集成、信息安全、装备、网络、工艺设计、计划与调度、生产作业、设备管理、仓储配送、安全环保、能源管理），采用"线上+现场"结合的方式。总体结论：公司智能制造能力成熟度由"优化级"向"引领级"迈进。

关键技术与场景覆盖率评估结果见表4和表5。

表4 关键技术应用情况

表5 典型场景建设情况

自主开发能力方面：数字底座工具链匹配100%，基于数字底座培养了部分开发人员，自主开展数据收集、流程在线、数据分析等工作，自主开发人员约20-25人。

从评估结果来看，长安数智工厂在工业网络、工业软件、智能工厂等基础领域已实现100%覆盖，关键技术总体覆盖率83.9%，场景建设覆盖度87%，在国内制造业中处于较高水平。但也存在明显短板：智能制造新模式覆盖率仅40%（网络协同制造、智能运维服务尚未应用），智能装备覆盖率80%（增材制造装备未应用），运营管理环节覆盖率75%（产品精准营销未建设）。这些短板恰恰是"从优化级向引领级迈进"需要重点突破的方向。

六、方法论沉淀与经验启示

长安汽车在卓越级智能工厂建设过程中，沉淀了一套可复制、可推广的方法论，主要包括以下五个方面。

6.1 团队搭建："业务+架构+技术"三方密切配合

在项目落地中，配备业务专家、技术专家和架构专家，架构和技术专家以外部为主，业务专家以内部为主，三类人才密切协同以实现不同技术的集成和最优化。人才创新团队采用"三三制"阵型：架构专家负责数据管理能力（集成、建模、治理、运营）和开发现代化能力（软件统一标准、方法、规范、模型及生命周期管理）；业务专家通过领域专家顾问引入+合作，提供丰富的业务场景和行业经验；技术专家负责应用云原生能力（架构、容器改造、数据库改造、微服务改造、安全运营）和高级人工智能模型需求分析与设计、算法开发支持服务。同时构建三层梯队：创新型组织的人才梯队（领域专家顾问引入+合作）、骨干技术专家培养+考核、生态伙伴赋能+考核。

"业务+架构+技术"三方配合是大型数字化项目成功的关键组织保障。业务专家确保项目"做正确的事"（解决真实业务问题），架构专家确保项目"正确地做事"（系统架构合理、可扩展、可复用），技术专家确保项目"把事做正确"（技术选型合适、开发质量高），三方缺一不可。

6.2 项目群协同运作：多供应商、多组织的协同管理

长安数智工厂建设涉及7家供应商（联通、华为、软通、用友、伊柯力、进海、阿里），人数150+，属于典型的多项目、多组织协同场景。核心管理举措包括：一是明确职责及项目关键控制点，建立甲方负责人及对应职责、项目组织、一级/二级/三级/双周计划模板；二是制定管理机制、编制入场指南，涵盖日例会、周例会、重点事项汇报、专题会、评审会、评审清单、应用产出物要求、应用打样、开发制度、共享文件夹（6大类24项目录结构）、考勤规定、安全要求、QA工作内容介绍、工具链培训、协同需求等；三是建立质量标准，建立QA检查体系，形成交付物（90个检查点）、微服务（4类检查点）、API设计与开发（9类检查点）的三类检查清单；四是统一项目管理平台，建立项目组共享文件夹，分类按权限进行协同管理。

核心管理理念实现两大转变：结果管控向过程管控转变，管理服务向服务管理转变。多供应商协同是大型智能制造项目的普遍痛点，长安通过"明确职责+管理机制+质量标准+统一平台"四位一体的项目群管理体系，有效解决了多供应商协同中的职责不清、标准不一、质量参差不齐等问题。

6.3 标准先行：开发标准与数据标准的双轮驱动

长安数智工厂在项目启动之初即建立了完整的开发标准体系，确保多供应商开发的一致性和可维护性。数据中台标准方面：发布数据管理标准规范共14个，制定制造数据标准共计569个，借助数据模型工具能力对12个能力中心共计26个系统的物理数据模型、数据标准实现在线化管理。数智工厂数据资产包括术语1604个、词根3098个、数据标准569个、数据规则8个、码表152个。数据模型层级包括L1主题域分组1个、L2主题域11个、L3业务对象47个、L4逻辑实体1600+、L5属性5万+。三大应用检核情况：MOM发现问题项3220并整改完成，AS+发现问题项321并整改完成，LMS发现问题项530并整改完成。

"标准先行"是长安数智工厂建设最核心的方法论之一。在多供应商、多系统的复杂建设场景中，如果没有统一的标准，最终交付的系统将是"烟囱林立、数据孤岛"的局面。长安通过开发标准和数据标准的双轮驱动，确保了系统架构的一致性和数据的可流通性。569个制造数据标准、5万+数据属性的规模，体现了长安在数据治理上的投入深度。

6.4 业务对象识别：4A架构的核心纽带

长安特别强调"业务对象"在系统设计中的核心地位：业务对象是4A架构核心，是连接业务、应用和数据的纽带；业务对象是业务领域的宿主，通过业务对象划分业务领域的信息分布，保持跨领域的信息一致性；业务对象封装了交易型IT系统的实体与行为，指导交易型IT系统开发和系统集成。

业务对象识别是企业架构设计中最关键也最容易被忽视的环节。很多企业的数字化项目之所以失败，根本原因在于没有清晰地识别和定义业务对象，导致业务、应用、数据三层脱节。长安将业务对象提升到"核心纽带"的高度，体现了其在企业架构方法论上的成熟度。

6.5 数字化运营：KPI指标树与一屏可视

长安数智工厂构建了包含三个层次的数字化运营体系：一是构建可持续改善的生产运营指标体系，定义生产运营关键KPI指标树及指标设计；二是生产态势实时感知、一屏可视，包含工厂全局产能、产量统计分析，各车型/品牌的生产进度，各工厂的生产稼动板和实时视频监控，以及小时均衡度、生产计划达成率、综合可动率、滞留车发生率、生产停台等生产指标细节可视；三是在线指挥高效督办，包括分析报告、督办/任务跟踪。

数字化运营是智能工厂从"建起来"到"用起来"的关键。很多企业投入巨资建设了智能工厂系统，但由于缺乏有效的运营机制，系统数据无人看、问题无人管、改善无人推，最终沦为"摆设"。长安通过KPI指标树+一屏可视+在线指挥的三层运营体系，确保了智能工厂系统的持续有效运行。

七、挑战与展望

7.1 当前面临的主要挑战

基于长安汽车的实践材料和评估结果，卓越级智能工厂向引领级迈进仍面临以下挑战：

一是智能制造新模式覆盖率低，当前仅40%，网络协同制造、智能运维服务等新模式尚未落地，这是从"工厂级智能"向"产业链级智能"跃升的关键瓶颈；二是6个场景（智能排产、智能管理、虚拟制造、数字化能源、数字化设计、预测性维护）尚未达预期，需要持续优化迭代；三是AI能力点状化，当前AI主要集中在视觉检测和安全检测，需要向设计、工艺、排产、物流、供应链等全链路扩展；四是自主开发能力仍需加强，虽然数字底座工具链匹配100%，但自主开发人员仅20-25人，与庞大的系统规模相比仍显不足；五是增材制造装备未应用，在新能源汽车轻量化趋势下可能成为短板。

7.2 AI规划与未来发展方向

长安汽车对AI在智能制造中的应用有着清晰的规划，核心判断是：当前已具备AI视觉检测能力和安全检测能力，基础的设备维护和能源分析功能，但AI能力点状化，需要结合质量业务要求做统一规划；当前AI能力只集中在生产执行端，需要考虑物流、供应体系、生产导入、设计等前后端AI能力，全面实现智能化。

重点规划的AI场景包括：生产工艺领域的AI+设计优化+工艺知识问答（NLP+预测大模型，优先级★★★★），产销平衡领域的排程+智能排班（NLP+求解器，优先级★★★★），物流仓储领域的AI+数字孪生优化和计划调度（多模态，优先级★★★），预测性维护领域的设备诊断（预测大模型，优先级★★★★），能源管理领域的能耗预测（预测大模型，优先级★★★★），质量检测领域的工业AI质检1.0（CV、多模态，优先级★★★）等。此外，长安还规划了涵盖语言大模型、专用模型、多模态、机器视觉四大技术方向的端到端AI应用。

基于长安的战略规划和当前技术趋势，未来发展方向可能包括：一是AI全面赋能，从"点状AI"向"全面智能化"演进，重点突破AI+工艺优化、AI+智能排产、AI+预测性维护、AI+能源管理等高优先级场景；二是产业链协同，从"工厂级智能"向"产业链级智能"拓展，落地网络协同制造、智能运维服务等新模式；三是数字孪生深化，从"可视化展示"向"智能决策辅助"深化，特别是在工艺优化、能耗预测、供应链模拟等场景的应用；四是绿色制造升级，在"双碳"目标下进一步提升能源管理水平，探索碳足迹全链路追踪和碳资产管理；五是自主可控强化，持续提升数字底座的自主开发能力，减少对外部供应商的依赖，实现核心技术的自主可控。

八、结语

长安汽车卓越级智能工厂的建设实践，为中国制造业的数智化转型提供了一个完整、可复制的"样本"。这个样本的核心价值不在于某一项技术的突破，而在于体系化的建设方法论：战略层面，以"成本、效率、体验"为目标，以"场景可选择、底座可复用、体系强融合"为标签，构建了清晰的智能制造顶层设计；架构层面，采用1+1+N总体架构和4A架构设计方法论，构建了统一数字底座，实现了业务、应用、数据、技术的对齐；场景层面，围绕九大领域构建了152个智能化场景，每个场景都有明确的业务价值和可量化的成效指标；管理层面，通过CPS体系4.0、项目群协同管理、标准先行、业务对象识别等方法论，确保了技术投入真正转化为业务价值；人才层面，通过"业务+架构+技术"三方配合的团队阵型和三层梯队建设，为持续创新提供了人才保障。

长安数智工厂的实践证明：智能制造不是单一技术的应用，而是一场涉及战略、架构、场景、管理、人才的系统性变革。只有将技术创新与管理变革深度融合，才能真正实现从"制造"到"数智"的跃迁。从工业3.1到优化级84.9分，再到卓越级智能工厂，长安汽车的智能制造之路仍在继续。向着"灯塔工厂"和"引领级"的目标，这家百年车企正在用数智化的方式，书写着中国制造业转型升级的新篇章。