" 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。

" 工厂大脑 " 接入后，通过三步实现全流程数字化升级：系统自动判断并执行异常拦截，无需人工监视；HOLD 审批流程全面数字化，信息自动流转，彻底告别人工跑签；同时优化拧紧策略，从源头降低误报与不必要的 HOLD 触发。

成效显著：岗位精简 1 人，年节省人力成本约 7 万元；自动化处置降低返修工时，相当于节约 2.7 万元；数据统计人工成本减少 1.8 万元，全年总计降本增效达 11.5 万元。而比数字更可贵的是——工程师不再被 " 盯工单 " 束缚，系统负责 " 盯 "，人员专注 " 想 "，真正体现了智能工厂的核心价值。

工厂大脑的核心价值

四个场景背后，是 " 工厂大脑 " 系统性的能力跃升。其核心价值可以概括为三个升级：

管理模式升级：" 数据找人 " 减少 30% 以上的数据查找时间，" 问题找人 " 完成自动化告警、升级、建群、判责，运营效率提升 10%，生产管理从被动响应转向主动预警。

流程升级：PDCA 自动闭环替代传统会议汇报制，问题闭环率提升至 95% 以上；多环节实现自动化，人工参与归零，系统自动串联各环节，消除信息传递断点。

决策升级：以 AI 赋能智能分析与知识沉淀，实现由 " 人治 " 向 "AI 治 " 的质变。系统已自动完成归因对策超万次，沉淀知识资产 1096 条，可供集团内其他工厂直接复用，经验复用率提升 60%，避免重复踩坑。

还有一个容易被忽视的价值维度——问题发现的前移。在制造行业，问题发现越早，损失越低：生产过程中发现的异常，损失仅占 1%；拖到检测线，损失攀升至 10%；一旦流向客户端甚至引发召回，损失将激增至 100%。

" 工厂大脑 " 让异常在第一时间 " 自己跳出来 "，本质上是在成本最低的节点截住了问题。

从标杆出发，走向更远的未来

张家口工厂的成功，验证了广域铭岛 " 解决真问题、创造真价值 " 的使命。

这座工厂本身已具备出色的制造底子，" 工厂大脑 " 的加持，让它从优秀走向可复制的标杆。

演进路线图已经清晰：2025 年聚焦一线业务自动化执行，通过工厂大脑实现 PDCA 闭环管理，辅助执行者 " 正确地做事 "；2026 年升级打造管理决策智脑，面向工厂各级运营管理者，帮助管理者 " 做正确的决策 "。工厂的 " 大脑 "，正从 " 能执行 " 迈向 " 会思考 "。

当制造的高度复杂性成为常态，唯有让系统变得更 " 聪明 "，才能在效率革命中持续领先。三个月快速落地，一座标杆基地，一颗持续进化的 " 工厂大脑 " ——这只是开始。广域铭岛正与更多制造企业一道，驶向智能制造的下一站。