“從停線信息線下傳遞、分析處理滯后，到系統自動歸因、自動閉環；從缺陷分析依賴工程師經驗，到AI輔助定位根因——廣域銘島‘工廠大腦’產品在領克張家口工廠的落地，驗證了‘數據+AI’在復雜制造場景中的真實價值。”

——領克汽車張家口工廠相關負責人

領克汽車張家口工廠

“效率焦慮”

領克汽車張家口工廠是吉利集團在北方最大的整車制造基地，也是其服務全球市場的核心出口樞紐。這座總投資125億元的工廠，規劃年產能達12萬輛，平均每90秒就有一臺新車駛下產線，產品覆蓋傳統燃油車與純電動車，銷往全球108個國家和市場。

然而，高柔性的生產布局在構成核心競爭力的同時，也帶來了遠超一般整車基地的管理復雜度。

工廠雖然已經部署了APS、MES等主流制造信息系統，但系統間數據割裂，排產、物料拉動等關鍵環節依然依賴人工。更關鍵的是，異常雖有告警，卻未形成“發現—分析—改進—驗證”的線上閉環——超過70%的精力被消耗在重復勞動中，僅不足30%能用于精益改善。

信息靠人傳遞，經驗靠人記憶，同類問題反復發生，這些正是張家口工廠在成為行業標桿過程中亟需突破的瓶頸。

把工廠裝進一個“大腦”

2025年6月，廣域銘島與領克汽車張家口工廠的智能化合作正式啟動。雙方瞄準的目標很明確：給這座年產12萬輛的工廠，裝上一個真正能“思考”的大腦。

這個叫做 “工廠大腦”的智能運營系統，底層邏輯并不復雜——以統一數據平臺和業務本體為底座，以“數據+AI”驅動為核心，以PDCA（感知-決策-執行-閉環）為運轉機制。

但真正要解決的，是困擾工廠已久的現實難題：讓異常從“被發現”到“被解決”形成完整閉環，讓經驗從“人腦里”沉淀到“系統里”，讓決策從“拍腦袋”升級為“看數據”。

廣域銘島團隊與基地業務方、集團數智化中心三方協同，僅用三個月便完成從0到1的落地。團隊選擇先聚焦兩大核心場景集中突破——生產停線的閉環管控，和質量管理的全鏈路追溯。這兩塊，恰恰是此前線下流轉最多、經驗流失最嚴重的環節。

進入2026年，場景建設持續深化，長庫齡車管控、擰緊HOLD、FTT、單臺直通損失等更多場景被納入版圖。

以下四個場景，記錄了“工廠大腦”如何讓張家口工廠的運作方式發生根本性改變。

場景一：

生產停線，從“救火”到“自治”

停線，曾經是張家口工廠生產管理中最讓人頭疼的難題。

停線信息依賴線下傳遞，時效差、口徑亂；停線種類繁多，分析處理緩慢；更要命的是，措施跟進周期長，同類問題反復發生——團隊常常處于“四處救火”的疲態，還會給工廠造成不小的經濟損失。

“工廠大腦”徹底改變了這套被動機制。系統實現了自動顯差、自動告警，從根本上扭轉了信息流向——不再是“人找數據”，而是“數據找人、問題找人”。

異常觸發后，系統結合歷史停線案例庫，自動歸因、自動推薦對策，并自動完成判責和評價，新案例自動沉淀為知識資產。“發現—歸因—處置—沉淀”形成完整閉環，經驗不再跟著人走，而是長在系統里。

這套機制已智能覆蓋30條線體。年度累計節約工時超200小時，更歷史性地實現了停線問題閉環“零漏項”。僅此一項，每年可為基地節約成本近1400萬元。

數字背后，是管理能力的質變。

工廠大腦為停線異常構建了端到端的智能閉環管理體系：平均停線處理時效壓縮至2分30秒，停線有效閉環縮短至24小時以內；停線時長單次降低超6分鐘，人均每天提效超30分鐘；停線閉環漏項徹底清零，每一次異常都轉化為可復用的知識沉淀。

對于工廠而言，這意味著產線流轉得更穩、更快、更聰明。

場景二：

管控，從“憑經驗”到“AI輔助”

質量管控的核心，繞不開一個關鍵指標—DPV（單車缺陷數）。

過去，DPV的統計長期依賴“MES取數+人工計算”的半手工模式，數據整合慢、偏差難追溯，異常往往要滯后很久才能被發現。

更大的短板在人。質量問題解析高度依賴工程師的個人經驗，但工廠并沒有一套系統性的解析指導體系。尤其是新入職的質量工程師，面對復雜的整車和零部件缺陷，常常沒有頭緒、找不到方向，大量時間消耗在從頭摸索上，效率難以提升。

“工廠大腦”把質量管控帶入了“AI輔助”的新階段。DPV指標實現自動計算、自動顯差、自動預警，徹底取代人工統計。

更關鍵的變革在缺陷處理全流程：閾值觸發告警后，系統自動生成工單并精準派發；工程師判定需立項時，系統自動關聯GQMP質量管理平臺，AI智能體迅速檢索歷史問題庫，推薦TOP對策——相當于每位工程師身邊多了一位“AI老師傅”。處理完畢后，8D報告自動同步回系統，質量閉環形成，經驗同步入庫。

落地后，缺陷統計效率單次提升10分鐘，故障分析每個問題提速30至50分鐘，每日問題清單處理節省30分鐘。

更深遠的變化在于，新工程師不再“兩眼一抹黑”，經驗可復用、方向可指引，質量分析與閉環效率迎來系統性躍升。

此外，會議材料的歸集與制備效率也顯著提升。過去，每日會前需專人花費40分鐘收集信息、整理質量夕會材料；如今，依托工廠大腦自動匯總當日缺陷工單數據并智能生成會議材料，實現了全程自動化，每日可節省40分鐘人力投入。

場景三：

庫齡車，不再“大海撈針”

長庫齡車管控，是一場悄無聲息的消耗戰。

過去，生產調度每天從系統導出清單，人工識別哪些車“放置太久”，再手動發給質量人員；質量人員按圖索驥去庫位一輛輛找車、檢查。

發現需返修？電話打給入庫班組，車開去返修車間，修完再通知入庫、通知復檢——整條鏈靠電話和即時通訊串聯，車在哪里、修沒修好，稍一斷線就成了糊涂賬。

“工廠大腦”把這條散落的鏈子串了起來。系統自動計算長庫齡車、自動輸出清單并在系統內傳遞，按規則自動通知責任人，自動生成維護報告并沉淀歸檔。

人工環節全面自動化，大幅節約人工工時。更關鍵的是——實時數據可查、可追溯，“漏網之魚”從此絕跡，市場客訴風險被前置攔截。

場景四：

擰緊HOLD，別讓小事浪費時間

在產線上，每顆螺栓都有標準扭矩。

一旦系統檢測到擰緊異常，便會自動攔截該車輛，阻止其流入下一工序——這一機制被稱為HOLD。HOLD機制本身至關重要，過去的管理存在效率瓶頸。

在改善前，張家口工廠雖已借助低代碼技術開發了手動建單APP，初步實現了系統化處理。但仍需投入兩人專職負責：每日大量工單依賴人工創建與閉環，流程繁瑣、重復度高，還需專人實時跟蹤狀態、督促處理，單次處理耗時長，每日占用大量人力資源。

“工廠大腦”接入后，通過三步實現全流程數字化升級：系統自動判斷并執行異常攔截，無需人工監視；HOLD審批流程全面數字化，信息自動流轉，徹底告別人工跑簽；同時優化擰緊策略，從源頭降低誤報與不必要的HOLD觸發。

改革成效突出，不僅在人員配置上有效精簡，降低了人力支出，更通過自動化手段明顯縮短了返修周期，并簡化了數據統計流程，整體運營效率與經濟效益獲得雙提升。

而比數字更可貴的是——工程師不再被“盯工單”束縛，系統負責“盯”，人員專注“想”，真正體現了智能工廠的核心價值。

“工廠大腦”的核心價值

四個場景背后，是“工廠大腦”系統性的能力躍升。其核心價值可以概括為三個升級：

管理模式升級：“數據找人”減少30%以上的數據查找時間，“問題找人”完成自動化告警、升級、建群、判責，運營效率提升10%，生產管理從被動響應轉向主動預警。

流程升級：PDCA自動閉環替代傳統會議匯報制，問題閉環率提升至95%以上；多環節實現自動化，人工參與歸零，系統自動串聯各環節，消除信息傳遞斷點。

決策升級：以AI賦能智能分析與知識沉淀，實現由“人治”向“AI治”的質變。系統已自動完成歸因對策超萬次，沉淀知識資產1096條，可供集團內其他工廠直接復用，經驗復用率提升60%，避免重復踩坑。

還有一個容易被忽視的價值維度——問題發現的前移。在制造行業，問題發現越早，損失越低：生產過程中發現的異常，損失僅占1%；拖到檢測線，損失攀升至10%；一旦流向客戶端甚至引發召回，損失將激增至100%。

“工廠大腦”讓異常在第一時間“自己跳出來”，本質上是在成本最低的節點截住了問題。

從標桿出發，

走向更遠的未來

張家口工廠的成功，驗證了廣域銘島“解決真問題、創造真價值”的使命。

這座工廠本身已具備出色的制造底子，“工廠大腦”的加持，讓它從優秀走向可復制的標桿。

演進路線圖已經清晰：2025年聚焦一線業務自動化執行，通過工廠大腦實現PDCA閉環管理，輔助執行者“正確地做事”；2026年升級打造管理決策智腦，面向工廠各級運營管理者，幫助管理者“做正確的決策”。工廠的“大腦”，正從“能執行”邁向“會思考”。

當制造的高度復雜性成為常態，唯有讓系統變得更“聰明”，才能在效率革命中持續領先。三個月快速落地，一座標桿基地，一顆持續進化的“工廠大腦”——這只是開始。

廣域銘島正與更多制造企業一道，駛向智能制造的下一站。