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太重轨道以40+个4IR技术用例实现缺陷率降低33%、产量提升33%、单位成本削减29%,创下52秒/片全球最快车轮生产节拍,成为全球轨道交通行业首座灯塔工厂。

— 世界经济论坛(WEF)2024年10月公布,第12批单一灯塔工厂

📋 企业名片

🔖 灯塔编码:16012CN07
企业名称
太原重工轨道交通设备有限公司(Taiyuan Heavy Industry Rail Transit)
工厂所在地
中国 · 山西太原
所属行业
城市轨道交通设备制造(GB/T 3431)
WEF分类:专用设备
灯塔类型
单一灯塔
入选批次 / 发布日期
第12批 · 2024年10月
核心产品
轨道交通用车轮(年产70万片)、车轴、齿轮箱、轮对 — 全球唯一全谱系全系列全流程研发制造基地
应用领域
高速铁路、城市轨道交通、重载货运等,产品畅销全球70多个国家和地区
52秒
单轮生产节拍
70万
年产能(片)
40+
4IR技术用例
70+
出口国家/地区
10+年
转型历程

🔧 核心案例

5大核心案例 1智能环形炉AI燃烧控制系统
业务痛点
环形加热炉需人工频繁设定和调整炉温,每块钢锭加热温度均匀性难以保证,能耗高且产品质量不稳定。
解决思路
引入AI驱动的智能燃烧控制系统,自动精准控制每块钢坯的加热温度,实现数字化温度管理。
实施路径
在车轮生产线的核心热工环节——环形加热炉部署智能燃烧控制系统。系统实时追踪每块钢坯在炉内的位置与加热状态,主跟踪界面以可视化小圆点展示每块钢坯状态。操作人员点击任意钢坯节点即可查看上、中、下部三层温度及加热过程变化曲线。大屏同时展示整块钢坯出炉状态和数字化温度云图,确保出炉温度均匀性可控。
关键数据
钢坯加热温度1200℃,覆盖全炉膛所有钢坯位置。全面替代人工手动调温。
用了什么技术
大模型/AI 05.01.01 IoT设备 01.01.05 工艺优化 03.03.04
AI燃烧模型部署于环形加热炉控制系统,通过炉内温度传感器阵列实时采集数据,结合钢坯规格与目标温度曲线自动计算最优加热策略。系统部署在车轮厂第二生产线环形炉工位,与MES系统联动获取生产排程信息,自动匹配不同钢种加热工艺参数。关键参数:温度控制精度达到坯料上中下三层均匀加热,能耗降低17%。
17%
能耗降低
100%
AI自动调温替代人工
5大核心案例 2设备震动检测与预测性维护体系
业务痛点
人工巡检设备运行状态效率低、精度差,单一关键传动部件的突发故障可能导致整条生产线停运,造成重大损失。
解决思路
构建基于IoT传感器的设备震动检测网络,通过实时频谱分析实现设备健康状态全时监测和预测性维护。
实施路径
在5台核心设备的核心传动部件上安装200余个震动检测器(黑色外挂小盒子),覆盖轴承、齿轮、联轴器等关键部位。检测器按震动频率实时采集数据并上传至设备健康管理平台,系统自动判定异常状态并触发预警。维护人员根据预警信息提前介入,在故障发生前完成预防性维护,实现从「坏了再修」到「能治未病」的质变。
关键数据
200余个传感器覆盖5台核心设备所有关键传动部件,实现产线设备100%在线健康监测覆盖。
用了什么技术
预测性维护 05.01.04 IoT设备 01.01.05 健康监测 08.02.02 实时分析 05.02.03
震动检测器(加速度传感器)安装于车轮生产线5台核心设备的主轴、齿轮箱、联轴器表面,以工业以太网回传数据至边缘计算节点。振动频谱分析算法实时比对正常基线,识别轴承磨损、齿轮啮合异常、不平衡等典型故障模式。系统与设备管理平台联动,自动生成维护工单并推送给维修班组。关键指标:非计划停机时间减少29%,设备故障率下降70%。
70%
故障率下降
29%
非计划停机减少
5大核心案例 3碳排放能管平台与绿色制造
业务痛点
传统制造模式下碳排放数据缺失,无法精准识别高碳环节,难以响应国家「双碳」政策和客户对绿色供应链的要求。
解决思路
建立覆盖全链条、全天候、全生命周期的碳排放能管平台,以数据驱动优化生产流程,系统降低碳排放强度。
实施路径
搭建碳排放能管平台,实现车轮制造全流程碳排放数据的实时采集、汇聚与分析。平台自动识别生产过程中的碳排放热点和瓶颈,依托数据分析能力优化生产流程与生产节拍。从钢锭入炉、锻压成型、热处理到成品出厂的每个环节都纳入碳监控范围,推动「绿色指数」持续攀升。
关键数据
实现车轮制造全链条碳排放精准监控,覆盖从原料到成品的100%工序节点,24x7全天候运行。
用了什么技术
碳足迹 09.02.01 碳核算 09.02.02 能源监控 09.03.01 大数据分析 05.02.01
碳能管平台采集电表、燃气表、过程仪表等能耗数据,按工序/设备/班组/产品维度核算碳排放。系统基于历史数据和AI模型识别碳排放热点,推荐节能优化方案并联动智能燃烧控制系统自动执行。平台部署于工厂级数据中心,通过工业互联网与各产线PLC和能源管理系统互联。效果:工厂整体「绿色指数」持续攀升,「含绿量」飞跃式增长。
全链条
碳足迹追踪覆盖
7x24h
全天候碳监控
5大核心案例 452秒全流程柔性自动化车轮产线
业务痛点
传统车轮制造依赖大量人工作业,工序衔接松散,生产节拍长、效率低,难以满足高速铁路日益严格的交付标准。
解决思路
以AI+柔性自动化技术重构车轮全流程生产线,实现从钢锭投料到成品下线的全自动化、全数字化制造。
实施路径
钢锭经1200℃高温煅烧后自动进入车轮生产线,依次经过预成型、成型、轧制、压弯冲孔、打标、测量等全工序。每个工位配备机械操作手和在线检测装置,全程仅需52秒即可下线一片车轮。工人从传统操作岗位转移至中央调度室,通过LED电子屏幕实时监控生产进度、设备状态、质量数据,实现人机协同的新制造范式。该产线年产能达70万片,覆盖全球70多个国家和地区的客户需求。
关键数据
52秒/片全球最快节拍,年产70万片,历史最高月锻量记录。覆盖预成型→成型→轧制→冲孔→打标→测量全工序自动化。
用了什么技术
柔性制造 03.03.01 自动化产线 03.03.02 工业机器人 01.02.02 MES 02.03.01
全流程自动化车轮产线部署于太重轨道车轮厂第二生产线,涵盖智能环形炉→预成型机→成型机→轧机→压弯冲孔机→打标机→在线测量站7大工序。MES系统统一编排生产节奏,机械手与传送带实现工序间无缝衔接。关键参数:全线节拍≤52秒,6月锻造量创月度历史最高纪录。该产线是太重轨道10余年自动化→信息化→数字化→智能化转型路径的集大成之作。
33%
产量提升
52秒
全球最快节拍
5大核心案例 5AI视觉检测与在线测量系统
业务痛点
高速铁路对车轮质量要求极其严苛,传统人工抽检方式覆盖率低、效率不足,难以保证100%符合安全标准。一旦出现漏检,后果可能是灾难性的。
解决思路
将AI视觉识别和在线测量技术贯穿生产线全工序,实现从物料投放到成品下线的实时监测与动态调整。
实施路径
在车轮生产线的打标、测量等关键工位部署AI视觉检测系统和在线测量装置。视觉识别系统对车轮表面缺陷、尺寸偏差进行实时检测;在线测量站自动对车轮关键尺寸(轮径、轮缘厚度、踏面轮廓等)进行100%全检。检测数据实时回传至质量管理平台,异常自动告警并触发工艺参数动态调整。车间随处可见的LED电子屏实时显示产品检测进度和质量趋势。
关键数据
实现从抽检到全检的跨越,覆盖100%产出的车轮。视觉检测与在线测量结合替代传统离线抽检模式。
用了什么技术
视觉检测 01.03.02 机器视觉 01.03.01 大模型/AI 05.01.01 实时分析 05.02.03
高速工业相机阵列部署于打标和测量工位,拍摄车轮表面和轮廓图像。AI视觉模型(基于深度学习)识别裂纹、夹杂、压痕等缺陷类型,在线测量系统通过激光轮廓仪获取车轮三维尺寸数据。两个系统数据融合后与工艺标准自动比对,不合格品自动分流。关键参数:缺陷率降低33%,单位成本降低29%。
33%
缺陷率降低
29%
单位成本降低
6数字化温度云图与过程可视化
业务痛点
钢坯加热过程的温度分布是「黑箱」,操作人员无法直观了解坯料内部温度均匀性,影响产品质量一致性。
解决思路
基于数字孪生理念,为每块钢坯构建数字化温度云图,实现加热过程的全透明可视化。
实施路径
通过环形炉内温度传感器阵列采集多点温度数据,经热力学模型计算生成每块钢坯的上、中、下部三层温度分布云图。主跟踪界面以可视化小圆点显示每块钢坯在炉内的实时位置和温度状态,操作人员可单击任一钢坯查看其温度变化曲线。系统还展示整块钢坯出炉状态的全局视图,确保所有产品出炉温度一致性。
关键数据
覆盖环形炉内全部钢坯,提供上/中/下三层温度分布实时可视化,每块钢坯拥有独立的温度变化历史曲线。
用了什么技术
数字孪生 03.01.01 产线数字孪生 05.04.02
温度云图系统部署于环形炉工段的中央控制大屏,通过炉内热电偶阵列+热成像数据融合,构建钢坯三维温度场的数字镜像。数字孪生模型实时更新并与AI燃烧控制系统联动,形成「感知-分析-决策-执行」的闭环。该可视化能力使传统冶金过程的「黑箱」变为可观测、可分析、可优化的透明系统。
7全流程数字化运营平台
业务痛点
各生产单元数据孤岛严重,无法形成全局态势感知,管理决策依赖经验而非数据。
解决思路
构建以工业互联网、大数据和AI为底座的全流程数字化运营平台,实现管理中枢与各生产单元的数据实时汇聚。
实施路径
太重轨道的数字化转型遵循「自动化→信息化→数字化→工业互联网平台→云服务平台→智能化」的六步演进路径。管理中枢大屏汇聚生产效率、能耗情况、产品质量、设备状态等多维度数据,车间各处显示屏实时反映生产进度。信息系统实现互联互通,为全流程数据驱动决策提供支撑。
关键数据
历经10余年持续升级迭代,覆盖全工厂运营管理的数字化基础设施。数据驱动的全局态势感知替代传统经验决策。
用了什么技术
工业云平台 05.03.01 IT/OT融合 07.03.01 大数据分析 05.02.01 MES 02.03.01
全流程数字化运营平台部署于工厂级数据中心,通过工业以太网和IoT网关汇聚产线PLC、传感器、检测设备、MES/ERP系统的异构数据。平台提供生产效率、质量、能耗、设备四大主题驾驶舱,支撑从车间主任到总经理的多层级管理决策。关键特征:IT/OT深度融合,打通了业务管理和生产执行的数据壁垒。
8知识驱动的实操案例库
业务痛点
资深工程师的经验和最佳实践分散在个人脑中,难以系统化传承和快速复制到不同生产基地。
解决思路
基于几十万条历史生产数据深度分析,构建结构化实操案例库,实现知识从隐性到显性的转化。
实施路径
太重轨道科研团队(轨道交通实验中心)对经年积累的几十万条资源数据进行系统化梳理和深度分析,归纳出一系列覆盖典型场景的实操案例。这些案例涵盖不同钢种、不同规格车轮的生产工艺参数、常见质量问题处理方法、设备维护最佳实践等,可快速复制到不同生产基地,显著提升制造水平、产品品质和生产效率。
关键数据
几十万条历史数据积累,归纳出可复制的标准化实操案例,支撑多基地快速推广。
用了什么技术
大数据分析 05.02.01 知识图谱 05.01.03
数据驱动的案例库通过数据挖掘技术从历史生产数据中提取最佳工艺参数、典型故障模式和处理方案。案例以标准化格式存储在知识管理平台,支持按钢种、规格、工序、问题类型等多维度检索。每个案例包含背景、解决方案、实施步骤和效果验证四要素,确保可操作、可复制。
9管理中枢实时态势感知系统
业务痛点
工厂管理层无法实时获取生产全局状态,突发异常从发现到响应存在信息滞后,影响决策时效性。
解决思路
建设管理中枢态势感知大屏,实现生产效率、能耗、质量、设备四大维度的实时数据汇聚和一屏尽览。
实施路径
在管理中枢部署综合态势大屏,实时汇聚各生产单元作业数据。大屏覆盖四大核心维度:生产效率(产量、节拍、OEE)、能耗情况(电耗、气耗、碳排放)、产品质量(一次合格率、缺陷分布)、设备状态(运行率、故障预警)。配合车间内随处可见的LED电子屏形成多层级可视化体系,让「所有信息一目了然」成为现实。
关键数据
覆盖全厂4大管理维度,多个层级可视化终端,支撑从车间到高层的数据驱动管理决策。
用了什么技术
实时分析 05.02.03 云边协同 05.03.03
态势感知系统基于边缘计算+云平台两级架构:产线侧边缘节点进行数据预处理和实时告警,云端进行跨产线趋势分析和历史对比。移动端同步推送关键告警给管理人员。所有信息来源一目了然,实现从「经验驱动」到「数据驱动」的管理范式转变。
10机械手+视觉识别协同智能作业
业务痛点
车轮生产过程中多个工序涉及物料搬运和定位,传统人工操作效率瓶颈明显且存在安全隐患。
解决思路
部署工业机械手与视觉识别系统协同作业,实现高温、重载环境下的精准自动操作。
实施路径
在预成型、成型、轧制等关键工序部署工业机械手,配合视觉识别系统实现对高温钢坯的精准抓取、定位和转运。机械手替代人工在1200℃钢坯周边的危险作业,视觉系统实时确认工件位置和姿态,确保操作精度。工人从体力劳动中解放出来,转型为设备的管理者和监控者。
关键数据
覆盖预成型、成型、轧制、压弯冲孔等多道工序,替代高温危险环境下的人工操作。支撑全流程52秒节拍。
用了什么技术
工业机器人 01.02.02 机器视觉 01.03.01 自动化产线 03.03.02
工业机械手(六轴重载机器人)部署于车轮产线各关键工位,末端配备耐高温夹爪和视觉引导系统。视觉系统通过2D/3D相机识别钢坯位置、角度和温度状态,实时调整机械手运动轨迹。整套系统通过工业以太网与产线PLC和MES无缝集成,形成一人多机监管的智能化作业模式。
11车轮全生命周期质量追溯体系
业务痛点
高速铁路对车轮安全追溯要求极高,传统纸质记录方式难以实现从原料到服役的完整质量追溯。
解决思路
建立基于打标和数字记录的全生命周期质量追溯体系,确保每个车轮的生产数据可查、质量轨迹可追踪。
实施路径
每个车轮在产线上经过激光打标工位时被赋予唯一编码,该编码关联该车轮的完整制造数据——包括钢锭来源、加热温度曲线、锻压参数、检测结果、操作人员等。数据存入质量管理平台,支持按编码检索该车轮的完整生产档案。配合AI视觉检测和在线测量数据,实现从「事后追责」到「事前预防」的质量管理模式升级。
关键数据
100%车轮拥有唯一身份编码和完整制造数据档案。支撑全生命周期质量追溯和缺陷根源分析。
用了什么技术
物料追踪 03.04.02 数字主线 02.01.04
质量追溯系统以激光打标编码为纽带,串联MES、QMS、设备数据采集系统。每个车轮的制造数据沿数字主线从原料到成品全程贯通。系统支持按批次/日期/钢种等多维度交叉检索,为质量分析和工艺改进提供数据基础。该体系是满足高铁安全标准的关键数字化能力。

📊 绩效改善总览

指标改善前改善后提升幅度业务解读
产品缺陷率↓ 33%AI视觉全检替代人工抽检,年减少缺陷产品数千片
单位生产成本↓ 29%全流程自动化+AI优化,人工与能耗成本双降
产量↑ 33%柔性自动化产线释放产能,6月锻量创历史最高纪录
能源消耗(加热炉)↓ 17%AI燃烧控制精准控温,减少燃气浪费
非计划停机时间↓ 29%预测性维护提前介入,变「坏了修」为「提前防」
设备故障率↓ 70%200+震动传感器实时监控,设备可靠性大幅提升
单轮生产节拍52秒/片全球最快全流程自动化7大工序无缝衔接,年产70万片
人工依赖度(产线操作)多岗位人工作业人机协同管理工人转型为管理者工人从体力劳动转型为设备管理与数据分析

🗺️ 技术全景图

01
智能装备
02
工业软件
03
智能工厂
04
智慧供应链
05
智能赋能技术
06
智能制造新模式
07
工业网络
08
系统安全
09
绿色可持续
已覆盖(7/9个领域) 未涉及 WEF重点技术覆盖率:16/40(40%)

🔍 可复制性分析

🏢 企业规模
大型国企 · 太重集团旗下 · 山西省唯一灯塔工厂
💰 投入规模
持续10余年渐进式投入(公开信息未披露具体金额)
⏱️ 实施周期
约10年以上,分6阶段演进
🎯 关键技术门槛
高温冶金工艺数字化建模、重型装备IoT传感器部署、IT/OT融合
👉 适合什么企业参考
重型装备制造企业(锻压、铸造、热处理等高温工艺场景)、轨道交通零部件制造商、寻求从传统制造向智能制造转型的中大型制造企业。

🏭 行业对标视角

国标分类路径:制造业(C)→ 通用设备制造业(34)→ 物料搬运设备制造(343)→ 城市轨道交通设备制造(3431)

📌 同小类仅此1家;同中类仍仅此1家;扩展到同大类(34)共3家灯塔工厂

同大类(34 通用设备制造业)灯塔工厂

💡 行业洞察:太重轨道是全球轨道交通行业首座也是目前唯一一座灯塔工厂,该细分领域尚无直接对标。但其「AI+高温工艺」的技术路线在同类热加工场景(锻压、铸造、热处理)中具有极强参考价值。与同批入选的三一重能韶山和大类下的MODEC相比,太重轨道将AI深度嵌入1200℃高温冶金过程,难度更高、技术代表性更强。

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太重轨道花了10年、40+个4IR技术用例才成为全球轨交行业首座灯塔工厂。你们行业的制造工艺能和AI深度融合吗?你觉得最难突破的环节是什么?

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