客户类型

大型发动机制造企业(具备发动机研发、试制、试验、批量生产及检测验证能力，拥有标准化生产车间、试验台架、检测仪器设备和立体化仓储物流系统)

项目背景

发动机制造过程涉及精密装配、试验验证、质量检测、物流转运等多个环节，生产工艺复杂、精度要求高、试验周期长。传统车间管理模式下，设备运行状态、试验数据、检测结果、物料流转信息分散在不同系统和岗位人员手中，管理层难以实时掌握车间整体运行情况。

为提升生产效率、试验准确性和质量管理水平，企业启动数字孪生车间建设项目，通过设备联网、数据采集、三维建模和智能分析技术，构建发动机制造全过程数字化管控平台，实现车间运行透明化、试验数据数字化和生产决策智能化。

核心挑战

• 车间设备数据分散，缺乏统一采集渠道 车间内试验台架、检测仪器、加工设备、物流设备等多类设备独立运行，数据接口不统一，难以实现集中采集和联动分析。

• 试验过程数据管理不连贯 发动机试验、检测、装配和调试过程中产生大量数据，但数据之间缺少有效关联，试验结果难以追溯到具体设备、人员、批次和工艺参数。

• 生产状态无法实时可视化展示 车间生产进度、设备状态、试验任务、物料配送和质量检测信息依赖人工汇总，管理层无法通过统一视图掌握车间实时运行态势。

• 质量追溯与问题定位效率低 当发动机试验或检测出现异常时，需要跨系统、跨台账查找装配记录、试验数据和检测结果，问题定位周期长，影响生产节拍。

• 缺少数字孪生驱动的精益管理底座 车间尚未形成与物理车间一一对应的数字化镜像，难以支持生产仿真、试验模拟、流程优化和异常预警。

解决方案

• 采用 “设备联网采集 + 试验数据集成 + 数字孪生建模 + 智能分析预警” 的数字孪生车间建设方案：

• 车间核心设备联网改造 对试验台架、检测仪器、加工设备、AGV 物流设备、智能仓储系统等进行统一联网改造，通过工业网关、数据接口和协议转换，实现设备运行状态、试验数据、检测结果和物流信息的自动采集。

• 试验与检测数据全链路打通 建立试验数据管理系统，将发动机试验过程中的压力、温度、转速、振动、油耗、排放等关键参数与检测结果、装配记录、批次信息进行关联，形成完整的产品试验数据链。

• 数字孪生车间三维建模 基于车间真实布局构建三维数字孪生体，覆盖生产车间、试验区域、仓储区域、物流通道、关键设备工位和人员动线，实现物理车间与数字空间的实时映射。

• 生产运行可视化驾驶舱建设 搭建数字孪生可视化驾驶舱，展示车间设备状态、试验任务进度、检测结果、物料配送、质量趋势和异常预警信息，支持管理层从全局到单台设备的逐层查看。

• 质量追溯与异常预警体系建设 建立发动机全生命周期追溯台账，将装配数据、试验数据、检测数据和物料批次数据关联管理；对试验异常、设备异常、检测超差等情况进行自动预警，辅助管理人员快速定位原因。

• 工艺优化与试验分析应用 利用历史试验数据和检测数据，分析不同批次发动机在试验过程中的性能差异，识别影响试验结果和产品质量的关键因素，为装配工艺、试验流程和检测标准优化提供数据支撑。

  
  

应用成效

车间设备、试验仪器和检测数据实现统一采集，改变了传统人工记录和分散管理模式。

发动机试验过程数据实现全链路关联，试验异常和质量问题追溯效率显著提升。

数字孪生车间实现生产状态、试验进度、设备运行和物流配送的可视化展示，管理层可实时掌握车间态势。

试验数据与检测数据自动汇总，减少了人工整理台账的工作量，提高了数据准确性。

异常预警机制帮助企业提前发现设备和试验过程中的问题，降低了试验返工和批次质量风险。

企业逐步建立起发动机制造全过程数据资产，为后续智能排产、质量预测、试验优化和精益生产提供支撑。