工业母机与新能源汽车产业协同发展战略研究

工业母机包括金属切削机床等减材制造装备,铸造、锻压、焊接、热表处理等等材制造装备,以及增材制造装备,是“制器之器”和“自强之基”,是现代化产业体系的核心枢纽和制高点。新能源汽车是全球汽车产业转型升级、绿色低碳发展的主要方向,是工业母机应用最广泛的领域,世界主要国家和地区纷纷提出发展新能源汽车产业的战略导向。我国新能源汽车产业蓬勃发展,在全球形成先发优势。系统阐述工业母机与新能源汽车协同发展的形势和意义,深入分析面临问题,提出工业母机与新能源汽车协同发展战略和举措建议,对推动工业母机高质量发展、构建新能源汽车全产业链优势具有一定参考价值和意义。

数字孪生技术在汽车工业领域的应用探讨

针对汽车工业领域面临的传统生产方式和服务模式的挑战,对数字孪生技术在汽车工业领域现状进行梳理,分析数字孪生技术特点,探讨了数字孪生技术在汽车虚拟调试、生产装配指导等场景的应用分析,研究数字孪生技术在汽车工业领域的应用范围、应用价值和发展趋势,促进汽车工业数字化、智能化和可持续发展。

基于场景的汽车企业数字化转型路线图方法体系研究

数字化转型是汽车企业提升核心竞争力的必然要求,但当前中国汽车企业在数字化转型过程中仍存在路径不清晰、目标不明确等突出问题。针对此,研究汽车企业数字化转型路线图方法体系。构建“总体路线图—子领域总路线图—子领域细分板块路线图”逐级落地的路线图3层级架构,基于“plan(计划)、do(执行)、check(检查)和act(处理)”(PDCA)闭环管理方法与系统工程理论,设计覆盖发展战略、业务转型、核心能力、系统性解决方案、运营管理、数字化发展治理等6个层面和产品、研发设计、试验测试、生产制造、供应链、营销、售后、出行等8个价值链环节的路线图方法体系,并从场景入手探索各价值链环节场景创新主线与核心要素,为企业从宏观层面制定数字化转型路径、从微观层面开展转型实践提供参考。

汽车数字孪生工厂三维建模作业标准化研究

针对汽车工厂场景结构复杂、建模作业不规范、模型质量不统一等问题,研究并提出了数字孪生工厂三维建模的技术路径和实施作业参考标准,阐述了工厂布局信息收集、数模库调用等方面的正向工业模型创建;介绍了模型创建、数据处理、模型输出、模型交付等维度的逆向工业模型创建;给出了数字孪生工厂标准模型库建设的规则要求,支撑工厂有效使用和管理基础模型。

新能源汽车动力电池梯次利用工程设计探究

新能源汽车动力电池梯次利用产业是当前较为新型的业务,但在工程设计领域还未形成一套完整的设计规范。本文从工艺设计角度出发阐述设计思路、熟悉梯次利用工厂生产特性,归纳建设要点,分析了工艺到建安工程一系列相关活动及联系,明确其工程设计要点。

零碳汽车工厂中绿色建筑材料的应用

在应对全球气候变化和资源环境压力的背景下,汽车产业的绿色转型成为不可逆转的趋势。零碳汽车工厂作为实现低碳 生产的前沿代表,通过广泛应用绿色建筑材料,有效降低了碳足迹,提高了能源利用效率。本文从墙体与屋顶材料、门窗与遮阳 系统、地面与装饰材料等三个方面,详细探讨了绿色建筑材料在零碳汽车工厂中的具体应用,分析其在降低能耗、提升工作环境、 促进可持续发展等方面的优势,旨在为未来更多汽车工厂的绿色转型提供参考和借鉴。

工业大数据处理技术在汽车制造中的应用

工业大数据的采集、处理分析与可视化技术是实现汽车企业智能制造的关键,本文介绍了工业大数据的处理流程以及在汽车生产制造过程中产生的产品、工艺、制造、过程质量监测、能源消耗等数据,简述了射频识别、数据融合、数字化虚拟仿真、人工智能物联网、数字孪生等技术在汽车制造过程中的应用,为汽车制造过程中产生的大数据处理提供了一定的参考价值。

汽车行业的工业互联网数据资产管理平台产业分析研究

梳理汽车行业产业链基本情况,汇聚产业链上下游各环节企业基本数据,建立面向汽车行业的工业互联网数据资产管理系统,形成“感知万物-数据汇聚-数据资产化-数据赋能”的数据资产生态圈。本文详细分析了工业互联网为数字化建设提供的新型基础设施支撑作用,介绍数据资产管理平台的主要功能,基于平台对汽车产业链的宏观、微观经济观测,对汽车整车及关键零部件、产业链供应链运行状态等进行分析,为保障我国汽车产业链供应链韧性和安全提出有效的参考。

预算管控与数字化分析在汽车研发项目中的应用

随着国内新车更迭速度不断加快,研发周期日益缩短的市场要求,汽车研发企业整车开发项目管理数字化备受关注,尤其是项目预算管控与分析领域,亟待实现对传统业务进行数字化提升改造,以达成降本增效的企业经营目标。本文介绍了汽车工程研发企业利用数字化平台技术在汽车开发项目中的预算管理、控制与分析的探索,总结了初步可实现的建设效果。

汽车工业数字孪生典型场景应用研究

从整体模块化、实体虚拟化、建模数字化、模拟智能化等方面,梳理总结了数字孪生技术在汽车工业场景中的应用价值。面向汽车生产制造过程,选择生产启动、生产计划、PBS缓存区调度、整车合拼等典型场景或工位,从场景概述、价值分析、可行性分析、实现前提、实现步骤等维度进行详细阐述,明确实施路线和实施内容。围绕生产和物流、安全和管理两个方向,分别阐述汽车工业数字孪生技术能够支撑解决的主要实际问题。

数字化试验室建设在汽车研发中心的应用

文章详细介绍了数字孪生技术在汽车试验室领域的应用,阐述了数字孪生技术的应用过程,应用特点,以及相对于传统试验室运维平台所具有的优势,并对今后如何能够更加深入地与传统试验模式相融合提出一些见解。0引言近年来,数字孪生得到越来越广泛的传播。同时,得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展,数字孪生的实施已逐渐成为可能。现阶段,除了航空航天领域,数字孪生还被应用于电力、船舶、城市管理、农业、建筑、制造、石油天然气、健康医疗、环境保护等行业。

汽车研发验证中心模块化组网及智慧应用场景研究

本文以某新能源汽车研发验证中心为研究对象,结合当前智能化前沿技术,从网络架构、系统平台及应用场景等方面出发,给出整体设计思路及方案建议,以促进企业数字化转型。

汽车行业数字化供应链协同管理研究

建立面向汽车行业的供应链及价值链业务流程简图,总结数字化供应链4个阶段的发展特点;从设计与制造协同、采购与供应协同、生产与销售协同、物流与发运协同、备品备件与售后服务协同等方面阐述业务流程横向整合的基本过程和重点内容;明确纵向供应链上下游关系的构建原则,从商业和金融两个方面阐述价值链纵向延申所带来的价值。

基于环保政策探讨专用汽车的涂装工艺选择

环保低碳化、智能化转型是专用汽车制造工艺发展的方向,专用汽车涂装工艺的选择首先要满足环保政策法规的要求,同时要兼顾成本和质量效率的要求。本文归纳了与专用汽车行业有关的国家和地方环境保护政策、法律和标准要求,对水性涂装和粉末涂装进行了对比分析,并给出了选择建议。

工业化建筑消能减震关键技术的应用研究

为解决现今众多工业化建筑应用消能减震技术后抗震功能仍不理想的问题,论文对工业化建筑消能减震关键技术的应用进行研究,介绍了自立式无屈曲波纹钢板剪力墙及装配式人工消能塑性铰RC框架节点两款工业化建筑消能减震产品,以及黏滞阻尼器及屈曲约束支撑这两个消能结构体系及实际应用,基于实际工程案例阐述消能减震的实际应用情况。研究结果表明:CFD+VFD组合方案可以达到更理想抗震效果,能够在高效维护主体结构构件性能的同时,达到多种消能装置在各个建筑楼层性能需求下的耗能标准。

高效制冷站房在工业企业生产中的应用研究

制冷站房是工业生产中的主要供能单元,同时也是耗能大户。基于此,对工业领域中的高效制冷站房进行研究,探讨了高效制冷站房在工业领域中的应用,提出高效制冷站房设计优化及运行中的相关注意事项,并对未来高效制冷站房在工业领域的深入应用进行了展望。

汽车行业智能制造能力成熟度评估指标研究

GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》提出了制造业通用的智能制造能力成熟度评估模型,但汽车行业制造工艺、生产模式、管理模式、销售模式等具有较强的行业特性。在国家标准模型基础上,结合汽车行业特点和国内外其他成熟度模型的应用实践,沿用PTRM四个能力要素,增加文化、供应链与物流能力域,优化完善研发、生产和销售三个能力域所属的能力子域,增加各能力子域对应的关键活动,形成汽车行业智能制造能力成熟度评估指标。

基于C#和EtherCAT的汽车座椅柔性耐久测试系统开发

针对汽车座椅柔性耐久测试设备功能单一、种类繁多以及利用率不高的问题,设计开发柔性耐久测试系统。其中,上位机采用台式计算机,采用C#开发人机交互界面;下位机采用EtherCAT智能控制器,基于IEC 61131-3《编程语言》标准开发控制程序和算法,采用Modbus TCP实现上下位机信息和指令交互,采用传输控制协议(TCP)实现实时数据传输。系统基于PID闭环控制,实现载荷和位移闭环控制。该系统控制精度高、响应速度快,已成功应用于汽车座椅柔性耐久测试。

基于MES的汽车制造过程质量信息系统的设计

本文针对汽车制造过程中质量管理信息化程度低、管控不够全面、数据无法充分利用的现状,运用先进的信息技术,设计了基于MES系统的汽车过程质量信息系统。系统进行了业务流程设计、应用架构设计、业务架构设计与五大功能模块设计。实现了对汽车制造过程质量的管理,有效地提升质量监督与产品水平,为工厂精益制造生产提供了有力的信息化支持。

基于特征集构建的工业企业电负荷预测模型研究

提前获取用户用电量有助于维持电网可靠性与规划制定调度策略,因此建立准确的电负荷预测模型具有重要意义。建立了一种基于数据集构建的工业企业电负荷预测方法。在特征维度上,通过引入聚类算法,对采集数据有效分类,并在各分类中使用相关性分析方法完成特征筛选。在时间维度上,计算基于余弦距离的相似性判断指标,遴选与预测日特征相似的历史数据构成历史相似日用电量,并作为特征输入预测模型。使用重构的特征集,与基础预测模型比较,可减小预测期间1.9%~5.1%的误差。