智能工厂案例｜采埃孚汽车系统（上海）有限公司全流程数据驱动的汽车制动与辅助驾驶系统智能工厂

　　上海始终以工信部“自主品牌”智能工厂建设为主战场，推动制造业智能化转型升级。通过系统性推进智能制造发展，上海智能工厂建设主阵地不断巩固、智能制造生态朋友圈持续扩大、创新发展政策工具箱逐渐完备。

　　为了更好地对标对表工信部梯度培育智能工厂的工作要求，展现上海智能工厂的建设成效和经验，领航产业高质量发展，我们将分批次对入选国家领航级智能工厂、国家卓越级智能工厂、上海市先进级智能工厂的智能制造先锋单位进行系列报道。

　　采埃孚汽车系统（上海）有限公司是全球汽车零部件供应商龙头企业采埃孚集团在全球最大的制动系统和辅助驾驶系统生产基地，在车载智能化和电动化领域市场占有率处于行业榜首。公司2002年10月落户上海市嘉定区，现有员工1100人，年产值超60亿元，亩均产值达1.5亿元。核心产品涵盖线控制动、线控转向控制器、后轮转向控制器、底盘域控制器、ADAS摄像头及毫米波雷达等，在底盘系统产品市场份额高居国内首位，高级驾驶辅助系统产品市场份额位于行业前三。

　　公司深耕智能制造领域，将精益生产理念与全流程数字化底座深度融合，AI驱动智能决策贯穿全价值链。通过人工智能、深度学习模型和先进算法构建智能制造体系，实现实时过程优化、深度学习质量预测与精准控制、物联网+AI驱动的柔性生产与智能物流协同，以及算法模型对资源与成本的动态寻优，突破性提升生产效率和产品质量，降低运营成本。公司先后荣获国家级绿色工厂、国家高新技术企业、上海市质量标杆工厂等称号。

　　2025年，采埃孚汽车系统（上海）有限公司全流程数据驱动的汽车制动与辅助驾驶系统智能工厂入选国家卓越级智能工厂。

　　以数字孪生技术构建覆盖厂区建模、产线集成、设备映射的全维度虚拟映射，实现物理工厂与数字工厂实时同步、全域可视化管控。基于三维模型仿真、数字化工装设计与Halocline 3D虚拟现实技术，在虚拟环境中完成产线布局验证、节拍仿真优化与机械臂干涉分析，80%工艺修正在设计阶段完成，大幅降低试错成本。

　　构建AI驱动的智能制造新范式，场景AI应用覆盖率达73%。智能排产系统基于AI大语言大模型，将排产时间从3～4小时缩短至10分钟，计划准确率提升40%；3D视觉引导机器人配合自适应工装系统，实现装配不良率从20%降至0；AI大模型深度融合质量管控，Q360平台通过AI算法模型预补偿工艺参数，SPC系统实时监控关键工序并预警，直通率达99%。

　　建成集团内首家黑灯智能工厂，部署多台边缘服务器支撑7×24小时生产数据交互，SDN智能网络实现主备线路秒级切换。关键设备数控化率和联网率均达100%，先进过程控制投用率100%，支撑全天候无人化生产运营。

　　工厂构建WMS、ERP、AGV调度系统与MES联动的智能仓储物流体系，实现物料从入库、存储、分拣、配送到回收的全过程自动化、数字化和可视化。同时基于AI算法的AGV路径规划模型，可动态规划最优配送路线，提升物料配送效率和物流协同水平。

　　作为国家绿色工厂，公司将能源管理纳入智能工厂核心体系，建设智慧能源管理系统，实现生产设备、公用设施和重点能耗单元的全流程监测、分析、预测和调控。

　　生产效率提升16%，设备综合利用率提升至94%；产品不良品率下降至0.27%，较建设前下降70%；运营成本降低9%；库存周转率提升42%；供应商准时交付率达100%；全员劳动生产率达598万元/人，年均节省成本约5000万元。

　　AI应用场景15个（覆盖率达73%），智能决策模型15个，数字孪生覆盖生产全流程，质量追溯周期从1—3天缩短至3—5分钟，精准度达100%，供应链全链路互联互通，实现从订单到交付的全流程数字化管理。

　　单位产值综合能耗下降47%，单位产值碳排放量显著下降，水资源重复利用率提升至98%，一般固废综合利用率提升至79%，荣获国家级绿色工厂称号。

　　通过集团和行业内外多平台持续传播优秀案例，多次组织上下游客户、供应商及集团兄弟公司开展智能制造研讨会，推动经验共享与技术交流。行业内在43家地方政府及企业中实现场景落地。自研装备获实用新型专利授权，有效降低对进口技术的依赖，实现高价值、低成本的可持续推广模式。同时这些落地的场景和技术已经成功复制至欧洲和北美的采埃孚兄弟工厂。

　　持续推进经营全域数据治理体系建设，聚焦生产、供应链、仓储、设备等七大核心业务板块，构建涵盖50余项关键指标的数据治理框架，打通内外部数据渠道，形成集中化数据资产池，夯实智能决策根基。

　　持续推动人工智能与制造全流程深度融合，打造自感知、自学习、自决策的智能工厂新范式。在研发端构建生成式AI辅助设计平台，在生产端部署智能排产与动态调度系统，利用机器学习对工艺参数进行自优化调整，打通设备、产线、系统间的数据链路，推动AI从单点应用向全价值链协同演进，真正实现制造过程的自适应、自优化与自执行。

　　依托DMP平台能力建设企业级数字孪生，开展覆盖生产全环节与业务全流程的高精度、多尺度建模，实现复杂系统的实时仿真分析与优化。

　　未来，采埃孚将打通各产线数字孪生模块的数据壁垒，完成从单产线到全工厂的孪生体系整合，实现生产全链条虚实交互、动态迭代，支撑全企业范围的运营模拟、决策预演与风险预判，助力企业在产品全生命周期管理中进一步降本增效。

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