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卓越運營大模型加持,寶駿華境S打造智能好車新標桿

Auto欣說-太平洋號
寫有溫度的汽車信息,講有靈魂的汽車故事。
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隨著上汽通用五菱與華為合作漸入佳境,寶駿的技術牌正在一張一張打出來。這一次的牌,是智能化。

繼上汽通用五菱全球首創(chuàng)智能島制造體系(I2MS),引領中國智造新范式之后,五菱自研的卓越運營大模型EOAI(Excellence Operation Artificial Intelligence)浮出水面。在大模型加持下,可以實現(xiàn)創(chuàng)新性多品種的個性化裝配與大規(guī)模定制化生產,以更強品質保障、更優(yōu)成本控制、更快響應速度為用戶打造高品質智能好車。

各行業(yè)在推進“人工智能+”過程中,普遍遭遇跨部門、跨企業(yè)數(shù)據無法互通共享的數(shù)據孤島問題。基于3000萬輛整車制造所積累的軟硬件協(xié)同技術,上汽通用五菱自研卓越運營數(shù)字化平臺(EODP),打通研、產、銷、供全產業(yè)鏈數(shù)據,實現(xiàn)產業(yè)鏈協(xié)同與資源最優(yōu)配置。EOAI大模型作為智能引擎,基于EODP核心數(shù)據訓練與進化,并融合DeepSeek等基礎大模型與私有大模型的能力,持續(xù)學習如何將EODP整合的數(shù)據與島式智能制造進行智能決策與實時動態(tài)協(xié)同,如神經網絡一樣串聯(lián)起最優(yōu)資源配置,完成從數(shù)據管理到智能決策的價值躍升。

秉承“人民需要什么 五菱就造什么”理念,EOAI大模型智能感知營銷服務端收集的用戶需求,助力研發(fā)端敏捷研發(fā),以產品快速迭代靈活響應用戶需求變化;再將用戶訂單轉化為多維度生產需求模型,依托智能島制造體系(I2MS)支持產線靈活擴展、多車型共線生產的柔性智造優(yōu)勢,實現(xiàn)快速換型與大規(guī)模定制化生產,有效降低成本,大幅縮短提車周期;與此同時,EOAI大模型智能調度供應商,實時平衡物料、設備與人力,以彈性供應進一步降低成本。EOAI大模型還能提供預見性服務,即通過實時監(jiān)測銷售趨勢、庫存動態(tài),自動生成需求預測,指導生產計劃,實現(xiàn)從廠商指導生產到市場需求定義的歷史性跨越。

目前,智能島制造體系(I2MS)總裝自動化率達到行業(yè)領先的50%,支持20多種不同車型共線生產,生產效率提升30%、物流效率提升80%、制造周期縮短33%,全面刷新行業(yè)生產運營核心指標。

上汽通用五菱智能島制造體系(I2MS)將沿襲百年的串聯(lián)式流水線工藝拆分成16個智能裝配島,卓越運營大模型EOAI根據用戶訂單,實時智能規(guī)劃250多臺無人物流車(IGV)在不同島之間的行走路線與順序,將車身及零配件準時、精確地投放到工位上,同時指揮30多臺工業(yè)機器人進行精度達毫米級的智能化裝配,以高精度、高穩(wěn)定性實現(xiàn)高品質。憑借無人物流車集群調度與精準配送技術的創(chuàng)新突破,斬獲4項國家級專利。

在前后擋風玻璃裝配島,機器人通過“鷹眼”檢測系統(tǒng)與3D激光掃描,0.1秒就可鎖定玻璃位置。相比手工涂膠,不僅出膠量減少30%的浪費,而且質量一致性和穩(wěn)定性更高。

在生產的同時,EOAI大模型實時對每個工藝進行多模態(tài)數(shù)據采集,借助機器視覺與AI深度學習技術,建立全流程實時監(jiān)測體系,對可能出現(xiàn)質量問題的環(huán)節(jié)進行預防性維護和優(yōu)化,讓質量管控從傳統(tǒng)的“事后處理”進化為“事前預測”,進一步提高產品質量,并實現(xiàn)產品全生命周期數(shù)據100%追溯。

上汽通用五菱與華為聚焦寶駿“三智”領域深化合作,將集成華為的高可靠生產網絡、AI與大數(shù)據等技術,推動智能制造體系(I2MS)及EOAI大模型升級,讓寶駿華境S在質量和品質方面達到新高度,實現(xiàn)底盤一致性達98%,零件裝配精度達到0.1mm級別,錯裝率低至0,汽車質量探測精準率提升99.5%,以更可靠的質量和更卓越的品質升級用戶駕乘體驗。作為上汽通用五菱與華為深化合作的首款車型,寶駿華境S還將集成上汽通用五菱最新科技成果,以及華為乾崑智駕、鴻蒙座艙、乾崑車云等先進智能化技術,將重新定義國民高品質智能好車。

未來,上汽通用五菱將繼續(xù)秉持“人民需要什么,五菱就造什么”的初心,持續(xù)探索AI、大數(shù)據、物聯(lián)網等前沿技術在汽車制造中的創(chuàng)新應用,為用戶打造更高品質的“人民的電智神車”。

聲明:本文由太平洋號作者撰寫,觀點僅代表個人,不代表太平洋汽車。文中部分圖片來自于網絡,感謝原作者。
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09-28
智駕大橫評

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