本期领航工厂风采案例分享，聚焦中联重科挖掘机共享制造智能工厂。创新跨品类共享智造模式，破解工程机械多品种混产痛点，打造重型装备协同生产标杆。

       企业简介：中联重科股份有限公司（以下简称“中联重科”）成立于1992年，前身是建设部直属的长沙建设机械研究院。作为中国工程机械行业的龙头企业及重要技术发源地，公司主导产品远销全球100余个国家和地区，其中，建筑起重机械销售规模位居全球第一，汽车起重机和混凝土机械市场份额稳居行业前列，中大吨位挖掘机市占率跻身行业前三。

       工厂画像：全球挖掘机行业换线时间最短、生产周期最短的高效工厂，同时也是AI技术应用最深、兼容最多机型混线生产的智能共享工厂。

       核心成效：实现70余款挖掘机产品的高质高效大规模混线生产，从钢板下料到整机完成周期6.5天，工厂每6分钟下线1台挖掘机，一次交检合格率95%。

       挖掘机产品具有种类多（70余款）、单批次产量少（1—20 台），零件尺寸大（5—8 米）、零件数量多（3500余个）、零 件质量重（超10吨）、制造工艺复杂（370余道工序）、生产设备种类与数量庞大等特点，使得挖掘机混线生产面临零部件制造过程管控难、加工与装配效率低、整机质量与性能难保证等突出难题。此前，全球尚无针对重型装备多品种、小批量、大规模混线智能制造的共享工厂解决方案。

       中联重科锚定习近平总书记湖南“三高四新”美好蓝图，秉持“面向未来、引领20年”的目标，创新装备智能制造管理模式， 全面升级系统集成、数据贯通、业务协同能力，深度推进三大“端到端拉通”：工艺全流程从下料、焊接、机加、涂装、装配到调试的端对端拉通；数据全流程从设备、产线、车间到管理到决策的端对端拉通；业务全流程从研发、制造、供应链、销售到服务的端对端拉通。打造全球最高效的挖掘机智能共享工厂，支撑建设高效协同的世界级先进智能制造集群。

       以“高标准、高水平、高质量”为要求，以“精益化、自动化、数字化、智能化”为路径，以AI赋能领航工厂，创新开发150个AI智能体、61个AI模型，打造智能体底座、具身智能底座、技术平台底座、机器人底座、工艺设计底座等5大基础底座，赋能工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等5大业务环节共33个智能制造场景，实现工艺全流程、业务全流程和产品全生命周期3大集成贯通，打造全球最高效的挖掘机智能共享工厂。

       工厂建设：全流程统筹的工厂建设

       建设覆盖微型、小型、中型到大型全系列挖掘机混流生产的智能共享工厂，实现焊接、机加和涂装等工序的产能共享，打造成为全球规模最大的关键零部件共享中心，为集团4大主机工厂提供普钢、高强钢、薄板件3类共性零部件资源共享。行业首创基于数字孪生的全型谱挖掘机混流生产和物流复杂工况模拟优化，构建了融合需求时序预测和AMR（自主移动机器人系统） 自主决策的配送模型，打造从钢板下料到整机下线全连续“空地立体化”自动物流系统。依托“云+边”分布式多维数据即时传输与算控技术，实现全流程生产作业60条产线、732个工位、2000余台设备毫秒级协同，产线节拍显著提升。

       研发设计：基于AI与数字孪生的全生命周期协同研发

       自研融合AI大模型与参数化驱动建模技术的参数化设计平台，结合专家知识和历史仿真数据，综合运用回归分析和深度学习方法，实现基于需求自动生成设计方案与智能校验关键性能指标，产品研发周期缩短21.5%。开发多学科联合仿真平台，采用多物理场强耦合实时解算技术，实现复杂工况下整机动态性能的高精度预测，物理样机投入减少50%。同时，将正向研发与数字 孪生技术深度融合，首创端对端企业级 BOM平台和全生命周期数字化研发平台，以全三维数字化样机为核心，实现产品全生命周期的高效协同与智能优化，达成需求主动感知、用户参与设计、 产品敏捷迭代，驱动产品价值延伸与升级。

       生产作业：全流程智能的生产作业

       融合AI视觉、机器人、力控传感等多模态感知技术，搭载免示教编程、多机协同等技术，创新自适应高效焊接动态工艺优化、自适应机加工柔性快速换型、自适应拧紧先进过程控制3大先进制造工艺，实现智能制造装备与数字技术融合的工况自适应制造。同时，通过弱可达性结构件特征质量自感知、设备运行自监控与参数化智能诊断、脉动流水线自调测，打造自感知、自监控、自调测三位一体的质量管控体系，构建起覆盖1.8—400吨全系列、189种型号挖掘机的柔性混线生产能力，使从钢板下料到整机下线的生产周期仅需6.5天，产线平均节拍达到6分钟/台。

       生产管理：全链路智联的自驱式生产管理

       创新开发三大核心技术：一是基于工序时序依赖、动态资源容量及工艺路径多样性的规则引擎；二是融合高复杂度运筹规划与深度学习算法的智能仓储配送技术；三是基于数字孪生与AI驱动的全时域监测技术，覆盖能源管理、碳排管控与安全安防等领域，以此打造“动态感知－智能决策－自主优化”的自驱式、全链路智联生产管理体系。同时，通过建设具备网络协同制造能力的工业互联SaaS平台，开发基于动态数据与智能核价模型的精准价格核算方法，构建以数据驱动与智能协同为核心的供应链高效协作共享新模式，形成从生产自驱优化到供应链高效协同的完整管理闭环，覆盖上下游200余家企业，引领装备制造行业向高效化、精准化、绿色化转型。

       运营管理：全球营销服务一体化的运营管理

       采用B2B直销模式，以“绩效合伙、品字型”架构精简组织层级。自研AI营销预测模型，精准指挥全球营销活动，同时，利用AI技术预测设备关键零部件故障，实时掌握设备健康状态，实现全球营销、销售与售后服务的统一化、扁平化与透明化管理。此外，构建多源数据驱动、业财融合的运营管理智能体，以数字定义业务流程，打造企业“真实世界、数字世界与财务世界”三位 一体的业财融合体系，形成全新的企业智能化管理体系。

       在工厂建设方面，行业首创基于数字孪生的全型谱挖掘机混流生产与物流复杂工况的模拟优化，发明了基于需求时序预测和AMR自主决策的配送模型，构建了从钢板下料到整机下线“空中+地面”全连续自动物流体系，解决了多形位尺寸重型物料在分钟级节拍下混流生产中的精准配送难题。

在智能装备和系统方面，自主研制了自动翻转机构与重载双工位RGV、大型重载上下车总成自适应柔性合装系统、大尺寸复杂结构件三维焊缝全自动焊缝检测系统、回转支承柔性自适应螺栓智能拧紧系统等60余项智能装备及系统，实现关键工序在线分析优化、关键生产过程精准控制等自适应制造技术突破。

       在关键数智技术方面，突破了“云+边”分布式多维数据即时传输与算控技术、数据虚拟化和数据编织技术、基于人工智能与递归算法的配置BOM规则匹配技术、复杂结构件弱可达性检测 的特征质量自感知技术等150余项关键数智技术，实现了全业务流程数智化管控全覆盖与人工智能应用突破，显著提升生产效能与管理水平。

       在模式推广方面，以挖掘机智能工厂为“蓝本”，快速复制至中联重科工程起重机、混凝土搅拌车、高空作业车3大主机智能工厂，打造了适用于多品种、小批量复杂装备智能制造的“母工厂”。解决方案已推广至德国、意大利、匈牙利、白俄罗斯、墨西哥等全球23个智能制造工厂，打通了全球供应链网络。通过 发挥“头雁”效应，带动工程机械产业链上下游智能制造协同创新，赋能数百家产业链上游原材料和零部件供应商，服务产业链下游 施工企业、租赁公司、运输公司等数十万客户。 

       在能力开放方面，国家、省、市级多位领导莅临挖掘机共享智能工厂考察调研，累计接待国内外访客超30000余人次，向全球输出可复制的智能工厂建设经验，对外赋能至能源装备、矿山机械、农业机械等10多个行业，形成多品种、小批量复杂装备智能制造的领航效应和敏捷制造协同新生态。

       在标准输出方面，累计形成《离散型智能工厂管控一体化集成参考模型》《土方机械再制造能力成熟度评估方法》《网络协同制造平台数据服务要求》等6项国家标准及54项企业标准。

       中联重科将持续聚焦智能化变革，深度融合新一代人工智能等数智技术与制造全过程，坚持覆盖全业务场景，推动技术突破、 工艺创新、装备升级、模式深化及组织保障协同发展，力争人工智能技术应用场景比例提升至85%，探索未来先进制造模式，保持全面引领，带动产业模式和企业形态变革。

       在技术突破方面，围绕云边端智能协同、多智能体、GPU调度等方向，依托工业互联网平台构建AI原生多智能体平台， 构建跨系统、跨格式、跨域的统一数据逻辑视图与语义模型，形 成智能化多模态数据服务架构，构建机群协同自主作业与跨场景、跨任务泛化灵巧操作技术体系，打造可适应多任务需求的具身智能机器人集群协同作业模式。

       在工艺创新方面，聚焦结构件加工、涂装前处理、整机调试三大工序，构建智能融合的工艺突破体系，系统解决焊接变形致加工精度不足、涂装参数波动影响质量稳定、整机调试效率低且 误差大等关键难题，全面提升制造精度与过程稳定性。

       在装备升级方面，深化工厂数字化规划设计深化与数字基础设施升级，构建全数字化支撑体系，助力智能制造水平跃升。以多智能体协同决策和具身智能应用为创新抓手，在快速换产、危险作业自动化、在线智能检测、人机协同作业等领域持续发力， 推动产线装备朝快速化、无人化和智能化方向升级。

       在模式深化方面，构建全型谱智能产能共享平台，深化多主机工厂零部件资源共享中心建设，完善领先智造技术共享应用机制，持续推动中联智造生态的共享制造模式向纵深发展。

       在组织保障方面，将智能体嵌入核心业务流程，打通采购、财务、人力等职能域及订单、排产、质量等生产运营域全链路数据与业务流，搭建全流程数据中枢与平台化运营体系。同时，推动组织向扁平化、自组织方向转型，压缩管理层级，培育自组织团队；推动IT团队深度融入业务部门，打破协作壁垒，以业务需求为导向优化资源配置，从而全面提升管理效率、协同能力与市场敏捷性。