广域铭岛 x 领克汽车张家口工厂：一座工厂的智造进化论

“从停线信息线下传递、分析处理滞后，到系统自动归因、自动闭环；从缺陷分析依赖工程师经验，到AI辅助定位根因——广域铭岛‘工厂大脑’产品在领克张家口工厂的落地，验证了‘数据+AI’在复杂制造场景中的真实价值。”

——领克汽车张家口工厂相关负责人

领克汽车张家口工厂的“效率焦虑”

领克汽车张家口工厂是吉利集团在北方最大的整车制造基地，也是其服务全球市场的核心出口枢纽。这座总投资125亿元的工厂，规划年产能达12万辆，平均每90秒就有一台新车驶下产线，产品覆盖传统燃油车与纯电动车，销往全球108个国家和市场。

然而，高柔性的生产布局在构成核心竞争力的同时，也带来了远超一般整车基地的管理复杂度。

工厂虽然已经部署了APS、MES等主流制造信息系统，但系统间数据割裂，排产、物料拉动等关键环节依然依赖人工。更关键的是，异常虽有告警，却未形成“发现—分析—改进—验证”的线上闭环——超过70%的精力被消耗在重复劳动中，仅不足30%能用于精益改善。

信息靠人传递，经验靠人记忆，同类问题反复发生，这些正是张家口工厂在成为行业标杆过程中亟需突破的瓶颈。

把工厂装进一个“大脑”

2025年6月，广域铭岛与领克汽车张家口工厂的智能化合作正式启动。双方瞄准的目标很明确：给这座年产12万辆的工厂，装上一个真正能“思考”的大脑。

这个叫做 “工厂大脑”的智能运营系统，底层逻辑并不复杂——以统一数据平台和业务本体为底座，以“数据+AI”驱动为核心，以PDCA（感知-决策-执行-闭环）为运转机制。但真正要解决的，是困扰工厂已久的现实难题：让异常从“被发现”到“被解决”形成完整闭环，让经验从“人脑里”沉淀到“系统里”，让决策从“拍脑袋”升级为“看数据”。

广域铭岛团队与基地业务方、集团数智化中心三方协同，仅用三个月便完成从0到1的落地。团队选择先聚焦两大核心场景集中突破——生产停线的闭环管控，和质量管理的全链路追溯。这两块，恰恰是此前线下流转最多、经验流失最严重的环节。进入2026年，场景建设持续深化，长库龄车管控、拧紧HOLD、FTT、单台直通损失等更多场景被纳入版图。

以下四个切片，记录了“工厂大脑”如何让张家口工厂的运作方式发生根本性改变。

场景一：生产停线，从“救火”到“自治”

停线，曾经是张家口工厂生产管理中最让人头疼的难题。停线信息依赖线下传递，时效差、口径乱；停线种类繁多，分析处理缓慢；更要命的是，措施跟进周期长，同类问题反复发生——团队常常处于“四处救火”的疲态，还会给工厂造成不小的经济损失。

“工厂大脑”彻底改变了这套被动机制。系统实现了自动显差、自动告警，从根本上扭转了信息流向——不再是“人找数据”，而是“数据找人、问题找人”。异常触发后，系统结合历史停线案例库，自动归因、自动推荐对策，并自动完成判责和评价，新案例自动沉淀为知识资产。“发现—归因—处置—沉淀”形成完整闭环，经验不再跟着人走，而是长在系统里。

这套机制已智能覆盖30条线体。年度累计节约工时超200小时，更历史性地实现了停线问题闭环“零漏项”。仅此一项，每年可为基地节约成本近1400万元。

数字背后，是管理能力的质变。工厂大脑为停线异常构建了端到端的智能闭环管理体系：平均停线处理时效压缩至2分30秒，停线有效闭环缩短至24小时以内；停线时长单次降低超6分钟，人均每天提效超30分钟；停线闭环漏项彻底清零，每一次异常都转化为可复用的知识沉淀。对于工厂而言，这意味着产线流转得更稳、更快、更聪明。

场景二：质量管控，从“凭经验”到“AI辅助”

质量管控的核心，绕不开一个关键指标——DPV（单车缺陷数）。过去，DPV的统计长期依赖“MES取数+人工计算”的半手工模式，数据整合慢、偏差难追溯，异常往往要滞后很久才能被发现。

更大的短板在人。质量问题解析高度依赖工程师的个人经验，但工厂并没有一套系统性的解析指导体系。尤其是新入职的质量工程师，面对复杂的整车和零部件缺陷，常常没有头绪、找不到方向，大量时间消耗在“从零摸索”上，效率难以提升。

“工厂大脑”把质量管控带入了“AI辅助”的新阶段。DPV指标实现自动计算、自动显差、自动预警，彻底取代人工统计。更关键的变革在缺陷处理全流程：阈值触发告警后，系统自动生成工单并精准派发；工程师判定需立项时，系统自动关联GQMP质量管理平台，AI智能体迅速检索历史问题库，推荐TOP对策——相当于每位工程师身边多了一位“AI老师傅”。处理完毕后，8D报告自动同步回系统，质量闭环形成，经验同步入库。

落地后，缺陷统计效率单次提升10分钟，故障分析每个问题提速30至50分钟，每日问题清单处理节省30分钟。更深远的变化在于，新工程师不再“两眼一抹黑”，经验可复用、方向可指引，质量分析与闭环效率迎来系统性跃升。

此外，会议材料的归集与制备效率也显著提升。过去，每日会前需专人花费40分钟收集信息、整理质量夕会材料；如今，依托工厂大脑自动汇总当日缺陷工单数据并智能生成会议材料，实现了全程自动化，每日可节省40分钟人力投入。

场景三：长库龄车，不再“大海捞针”

长库龄车管控，是一场悄无声息的消耗战。

过去，生产调度每天从系统导出清单，人工识别哪些车“放置太久”，再手动发给质量人员；质量人员按图索骥去库位一辆辆找车、检查。

发现需返修？电话打给入库班组，车开去返修车间，修完再通知入库、通知复检——整条链靠电话和即时通讯串联，车在哪里、修没修好，稍一断线就成了糊涂账。

“工厂大脑”把这条散落的链子串了起来。系统自动计算长库龄车、自动输出清单并在系统内传递，按规则自动通知责任人，自动生成维护报告并沉淀归档。人工环节全面自动化，每天省下14分钟，更关键的是——实时数据可查、可追溯，“漏网之鱼”从此绝迹，市场客诉风险被前置拦截。对一座年产12万辆的工厂，这14分钟背后，是管理精细度的一次质变。

场景四：拧紧HOLD，别让小事浪费时间

在产线上，每颗螺栓都有标准扭矩。一旦系统检测到拧紧异常，便会自动拦截该车辆，阻止其流入下一工序——这一机制被称为HOLD。

虽然HOLD机制本身至关重要，但过去的管理却存在效率瓶颈。在改善前，张家口工厂虽已借助低代码技术开发了手动建单APP，初步实现了系统化处理，但仍需投入两人专职负责：每日大量工单依赖人工创建与闭环，流程繁琐、重复度高，还需专人实时跟踪状态、督促处理，单次处理耗时长，每日占用大量人力资源。