打造发动机生产制造的"智慧大脑"，发展新质生产力推动产业创新

业务痛点

• 现有业务系统分散，生产数据存在黑盒：产线内多个生产管理平台同步使用，各类管理数据及应急预案分散在多个系统当中，各个生产线之间难以快速了解当前订单生产进度，相互之间数据不互通，导致整体生产产能及原材料库存计算处理不准确。同时质量数据无法及时采集和分析，可追溯性差。

• 产线精细化管理困难，成本与生产效率瓶颈：工厂生产情况复杂，不同产线的生产方式和生产节拍不一，传统生产方式难以满足日益增长的市场需求，生产效率亟待提升，原材料价格波动、人力成本上升等因素导致生产成本持续增加，降低成本成为企业迫切需求。

• 设备异常处理迟缓，故障响应周期漫长：无人产线全天候运转，目前车间生产依赖人工巡检及无人小车巡检，巡检结果分析上报存在时间差，且故障排查难以回溯历史情况，导致问题发现不及时，且误检问题严重。

解决方案

• 生产管理

数字孪生技术对生产产线进行设备模拟仿真优化，在孪生平台中1:1构建生产环境、工业设备数字孪生体，通过虚拟实验模拟工业设备全生命周期形态，优化运行状态，提高制造效率。

同时支持多种数据接入和数据监听需求，可实时监测车间产线内各类设备的状态数据及生产数据，实现预测性维护报警，降低生产风险。

• 设备检测

将生产设备进行建模还原和精准的空间落位，实时直观地为工作人员呈现设备状态，大幅提高故障问题的响应速度与处理效率。智能化进行产线故障排查，接入设备检修数据、运行记录，以三维模型复现故障场景，实现故障动态全方位可视，故障点精准排查。

• 工艺改善

聚焦工件质量问题信息，实时把控工件质量趋势数据，奠定质量优化基础，并且以项目为单位开展交付产品质量管控工作，监控业务管理。

系统支持对问题工件进行问题分析模拟，在零件模型中定位问题工艺点，支持对模拟效果进行剖切，帮助工作人员进一步分析问题故障原因，优化后续生产工艺。

转型成效

• 生产要素数智化：通过对生产线进行数字孪生建设，系统最终实现智能预警及故障诊断，这不仅增强了设备运行的安全性，也保障了生产过程的高效与稳定，帮助整体产线产能提高10%。其具备的直观可视化界面和预警诊断功能极大地提升了设备管理的预见性和准确性。

• 生产管理更安全：工厂在数字孪生车间运营管理系统的管控下，实时监测工厂生产设备，大大降低整体巡检成本，提升工厂的安全生产水平，设备突发事故率下降 30%。

• 产品质量有保障：数字孪生系统进一步帮助企业了解并排查不良产品具体原因，有效进行产线工艺流程优化，减少原材料损耗带来的经济损失，进而提升产品质量及客户满意度