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数字技术赋能传统制造转型
9月3日,在安徽滁州全柴动力金加工分厂车间内,机床、机械臂和数据系统协同运行,生产设备状态、工单进度与质量数据通过大屏实时呈现。作为滁州市装备制造业首个“5G+工业互联网”数字化工厂,全柴金加工项目于2021年5月启动、2022年1月正式上线,推动传统生产线向数字化、智能化方向升级。
全柴动力成立于1949年,70多年来持续深耕动力行业,目前已成为国内中小缸径多缸柴油机领域的单项冠军。该数字化工厂依托5G通信、边缘计算、物联网和大数据等技术,实现100余台设备联网和实时数据采集,并通过数字孪生等技术构建生产、质量、数据分析相结合的数字化体系。
企业借智能制造拓展发展空间
在智能制造体系支撑下,全柴生产过程实现设备数据与发动机台次关联,形成完整追溯记录。车间主任汪军介绍,依靠相关系统,生产效率得到提升,目前每2.7分钟可下线一台发动机缸体。同时,人工智能已应用于部分生产环节,查阅设计标准、建立数据库、识别典型应用场景等重复性工作逐步交由AI完成。
围绕市场拓展,全柴将海外业务确定为重要战略方向。公司针对海外市场需求,开展排放法规、基建投资和应用工况等方面研判,并与合力、福田、雷沃、奇瑞等主机厂合作拓展市场。同时,公司已在东南亚、中东、北非、南美、欧亚等区域布局海外办事处,销售与服务网络覆盖全球100多个国家和地区。
产业链协同推动制造能力提升
在滁州,飞利浦空调与安徽恩博力电器的合作,体现了品牌标准与制造能力的结合。飞利浦空调滁州实验中心通过电气安全、冷热冲击、耐湿热、机械寿命等测试保障产品质量。从原材料进入到整机出厂,产品需经过600多道工序和600多个点位测试,形成质量控制体系。
除家电产业外,滁州企业也在高端装备领域推进技术突破。国家级专精特新“小巨人”企业意特利专注大型五轴数控机床及五轴头研发,核心技术自主率超过90%,整台机床自主率超过70%。目前,滁州制造业正通过数字化改造、产业协同和技术创新,推动制造能力向更高水平发展。
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数字技术赋能传统制造转型
9月3日,在安徽滁州全柴动力金加工分厂车间内,机床、机械臂和数据系统协同运行,生产设备状态、工单进度与质量数据通过大屏实时呈现。作为滁州市装备制造业首个“5G+工业互联网”数字化工厂,全柴金加工项目于2021年5月启动、2022年1月正式上线,推动传统生产线向数字化、智能化方向升级。
全柴动力成立于1949年,70多年来持续深耕动力行业,目前已成为国内中小缸径多缸柴油机领域的单项冠军。该数字化工厂依托5G通信、边缘计算、物联网和大数据等技术,实现100余台设备联网和实时数据采集,并通过数字孪生等技术构建生产、质量、数据分析相结合的数字化体系。
企业借智能制造拓展发展空间
在智能制造体系支撑下,全柴生产过程实现设备数据与发动机台次关联,形成完整追溯记录。车间主任汪军介绍,依靠相关系统,生产效率得到提升,目前每2.7分钟可下线一台发动机缸体。同时,人工智能已应用于部分生产环节,查阅设计标准、建立数据库、识别典型应用场景等重复性工作逐步交由AI完成。
围绕市场拓展,全柴将海外业务确定为重要战略方向。公司针对海外市场需求,开展排放法规、基建投资和应用工况等方面研判,并与合力、福田、雷沃、奇瑞等主机厂合作拓展市场。同时,公司已在东南亚、中东、北非、南美、欧亚等区域布局海外办事处,销售与服务网络覆盖全球100多个国家和地区。
产业链协同推动制造能力提升
在滁州,飞利浦空调与安徽恩博力电器的合作,体现了品牌标准与制造能力的结合。飞利浦空调滁州实验中心通过电气安全、冷热冲击、耐湿热、机械寿命等测试保障产品质量。从原材料进入到整机出厂,产品需经过600多道工序和600多个点位测试,形成质量控制体系。
除家电产业外,滁州企业也在高端装备领域推进技术突破。国家级专精特新“小巨人”企业意特利专注大型五轴数控机床及五轴头研发,核心技术自主率超过90%,整台机床自主率超过70%。目前,滁州制造业正通过数字化改造、产业协同和技术创新,推动制造能力向更高水平发展。
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数字技术赋能传统制造转型
9月3日,在安徽滁州全柴动力金加工分厂车间内,机床、机械臂和数据系统协同运行,生产设备状态、工单进度与质量数据通过大屏实时呈现。作为滁州市装备制造业首个“5G+工业互联网”数字化工厂,全柴金加工项目于2021年5月启动、2022年1月正式上线,推动传统生产线向数字化、智能化方向升级。
全柴动力成立于1949年,70多年来持续深耕动力行业,目前已成为国内中小缸径多缸柴油机领域的单项冠军。该数字化工厂依托5G通信、边缘计算、物联网和大数据等技术,实现100余台设备联网和实时数据采集,并通过数字孪生等技术构建生产、质量、数据分析相结合的数字化体系。
企业借智能制造拓展发展空间
在智能制造体系支撑下,全柴生产过程实现设备数据与发动机台次关联,形成完整追溯记录。车间主任汪军介绍,依靠相关系统,生产效率得到提升,目前每2.7分钟可下线一台发动机缸体。同时,人工智能已应用于部分生产环节,查阅设计标准、建立数据库、识别典型应用场景等重复性工作逐步交由AI完成。
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本文最后 发布于2026-09-10 01:36:44,已经过了0天没有更新,若内容或图片 失效,请留言反馈
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