灯塔案例｜贵州轮胎贵阳

5大核心案例 ①胎圈全自动一体化成型系统

业务痛点

传统胎圈生产需经三角胶压出、钢丝圈成型、扎头、包布、贴合5道独立工序，工序间依赖人工转运和半制品存储，生产周期长达6-8小时，人工干预多导致用错钢丝圈型、三角胶型号风险高。

解决思路

采用"蝴蝶型"对称性生产线分布设计，将5道工序集成到一条自动化产线，实现从原料到成品胎圈的连续化、无人化生产。

实施路径

设计并部署国内首创的胎圈五合一一体化成型系统，集成灵活机械手臂与智能设备。钢丝圈、三角胶、尼龙等原料自动上料后，约24秒产出2条精密胎圈。MES系统实时监控各工位参数，自动调整工艺参数，消除人工干预和调节需求。该系统实现钢丝圈成型、三角胶压出、扎头、包布、热贴贴合全流程自动化。

关键数据

生产周期从6-8小时缩短至24秒/2条，效率提升约400%；每班用工从13人减至4人，减少69%；转运时间下降90%；一次合格率提高15个百分点。

用了什么技术

工业机器人 01.03

灵活机械手臂在胎圈成型各工位间精准操作，替代人工完成钢丝圈弯卷、三角胶贴合等动作，部署于五合一成型产线的核心工位，每条产线配备4-6台机械臂，与MES系统联动实现工艺参数自动下发。

数字孪生 03.01.01

对胎圈生产线构建数字孪生模型，实时映射物理产线运行状态，优化各工位节拍匹配，使整体产线效率最优化，减少瓶颈等待时间。

24秒/2条

胎圈生产节拍

↑400%

生产效率提升

5大核心案例 ②AI赋能半部件压出智能控制

业务痛点

轮胎半部件压出工序依赖操作工经验调节温度、压力、速度等参数，批次间质量波动大，合格率不稳定，废品率高导致原材料浪费严重。

解决思路

构建基于AI配方模型与动态控制算法的自动压出控制技术，实现压出工序参数的实时自动调节与质量预判。

实施路径

部署AI配方模型，将橡胶配方、环境温度、设备状态等变量纳入分析体系。通过传感器实时采集压出过程中的温度、压力、速度等关键参数，AI算法动态计算最优工艺参数并自动下发至压出机。建立一键式挤出换型系统，支持不同规格产品的快速切换，自动调整全线工艺参数。同时引入产品性能仿真系统，在投产前预测产品质量。

关键数据

半部件合格率稳定在96%以上，产线变更调整周期大幅缩短，原材料浪费显著降低。

用了什么技术

AI质量检测 05.01.03

AI算法实时分析压出产品尺寸数据，预判质量趋势并提前干预，部署于半部件压出生产线，与MES系统联动实现不合格品自动剔除与追溯。

柔性制造 03.02

一键式挤出换型系统实现不同规格产品的快速切换，覆盖密炼、半部件准备等多个工序，换型时间从数小时缩短至数分钟。

96%+

半部件合格率

一键换型

柔性生产切换

5大核心案例 ③RFID贯穿式台车换料与成型工序协同

业务痛点

成型工序物料供应依赖人工判断和调度，台车投料易出错、空台车回收不及时，导致物料断供或拥堵，人均产出仅46条/人/班，严重制约产能。

解决思路

基于RFID芯片驱动的自动投料与空台车返回系统，实现成型工序物料供给的全流程自动化协同。

实施路径

在每个台车上嵌入RFID芯片，写入物料类型、规格、批次等信息。部署RFID读写器网络覆盖成型工序上下游，系统实时追踪台车位置和物料状态。MES系统根据生产排程自动调度台车投料时机，机械臂完成自动上下料。空台车通过专用回程通道自动返回，形成完整的物流闭环。

关键数据

人均产出从46条/人提升至77条/人，效率提升67%；物料投送准确率接近100%，断供事件基本消除。

用了什么技术

智能传感 01.02

RFID芯片与读写器构成物料追溯网络，实时追踪每个台车的位置和状态，覆盖成型车间50+台台车，与MES系统联动实现自动投料调度。

智能物流 04.02

台车物流系统实现从半部件准备到成型工序的自动物料流转，消除人工搬运和判断环节，形成投料-使用-回程的完整闭环。

↑67%

人均产出提升

77条/人

人均日产出

5大核心案例 ④EMS空中自动物流与硫化智能转运系统

业务痛点

硫化工序是轮胎制造的核心环节（高温高压将胎胚变为成品轮胎），传统方式依赖人工将胎胚搬运至硫化机、进灶出灶，劳动强度大、安全隐患高、人为出错风险大。

解决思路

通过AI+EMS空中自动物流系统，实现胎胚从存胎盘到硫化机、再到输送线的全流程自动化，彻底替代人工参与。

实施路径

部署EMS（Electric Monorail System）空中悬挂式自动物流小车系统，覆盖硫化车间全线。AI算法统一调度所有EMS小车，根据MES系统下发的生产规格参数，将对应规格的胎胚精准投放至匹配的硫化机。全流程自动控制：胎胚自动落入存胎盘→EMS运送至对应硫化机→自动进灶→硫化完成→自动出灶→输送线传送至下一工序。完全消除人工参与，杜绝人为出错风险。

关键数据

硫化工序劳动生产率提升58%，实现全流程无人化操作，安全隐患归零。

用了什么技术

智能物流装备 01.04

EMS空中悬挂式自动物流小车在硫化车间上方轨道运行，实现胎胚的空对空精准投送，覆盖全车间40+台硫化机，与MES实时联动。

AI调度优化 05.01.02

AI算法统一调度所有EMS小车的运行路径和时序，根据硫化机状态和生产计划动态优化投送策略，最大化设备利用率。

↑58%

劳动生产率提升

零人工

硫化工序操作

5大核心案例 ⑤基于机器视觉与X射线的轮胎智能检测系统

业务痛点

传统轮胎质量检测依赖人工判片（X光片），工人需逐一比对关键部位和数据，效率低且劳动强度大。人工质检的"错杀率"高达65%，即大量合格品被误判需人工复核，浪费人力。

解决思路

部署基于机器学习的高分辨率X射线检测+外观视觉检测系统，实现轮胎内外部缺陷的智能化识别与精准分拣。

实施路径

部署多套高分辨率X光检测设备和工业摄像头，对成品轮胎进行外观检测、X光内部结构检测、动不均检测和气泡检测四维度全面扫描。机器学习模型对检测图像进行智能分析，识别内部脱层、气泡、钢丝断裂等缺陷。系统智能分拣可疑产品，仅将确实存在疑点的产品送至人工复核环节。AI判片速度约2秒/条，远超人工效率，同时坚持"宁可全部卡下来也不放过"的质量原则。

关键数据

错杀率从65%降至25%，AI判片速度约2秒/条（人工需数分钟），整体质量缺陷减少57%。

用了什么技术

机器视觉 05.01.03

高分辨率X射线+工业摄像头组合检测系统，部署于成品检测工段，通过机器学习模型识别轮胎内部和外部缺陷，检测速度2秒/条，覆盖全部出厂产品。

机器学习 05.01

基于历史缺陷数据训练的ML模型，持续优化缺陷识别准确率，与质量管理系统联动实现缺陷溯源和工艺改进闭环。

↓57%

质量缺陷减少

2秒/条

AI判片速度

⑥5G全连接工厂底座建设

业务痛点

轮胎工厂设备种类繁多（PLC、AGV、传感器等），传输协议碎片化，传统有线网络布线复杂且无法支撑大量设备的实时互联需求。

解决思路

联合中国联通、华为搭建5G+MEC混合专网，实现全厂2300亩园区的5G网络全覆盖，为所有4IR应用提供通信底座。

实施路径

2020年起联合联通和华为搭建5G专网，采用UPF/MEC私有化部署方案，生产现场级MEC边缘云承载AI和大数据能力。攻克"铺网简单、连接难"的核心难题：开发开源5G工业网关链接AGV传输接口，创新"1xN"冗余信令传输机制，突破底层数据传输协议适配难题。实现数据不出园、自主可控，降低近三分之一运维成本。该方案为轮胎制造行业首个5G全连接工厂，获GSMA中国5G垂直行业应用案例。

关键数据

全厂2300亩5G覆盖，90套AGV+50套RFID传感器+多套工业摄像头接入，运维成本降低近三分之一。

用了什么技术

5G+MEC 07.01

5G+MEC混合专网实现UPF/MEC私有化部署，云端算力下沉至厂内，端到端时延低于10ms，覆盖2300亩厂区全场景。

⑦AGV智能搬运与空地一体物流系统

业务痛点

轮胎车间物料种类多、重量大（半成品轮胎重达数十公斤），传统叉车搬运效率低、安全隐患大，车间物流调度依赖人工经验。

解决思路

部署40+台AGV自动搬运机器人，配合EMS空中物流系统，形成"空地一体"的智能物流网络，由工厂大脑统一调度。

实施路径

在密炼、半部件准备、成型、硫化、检验、运输6道工序间部署40余台AGV，实现物料自动搬运和智能传输通道形成点到点高速传输网络。AGV通过5G网络与中央调度系统实时通信，自动规划最优路径、避障和充电。地面AGV与空中EMS系统协同配合，形成立体化物流体系。车间实现无人化和少人化管理，生产环境整洁有序。

关键数据

40余台AGV覆盖全工序物流，实现全天候无人化物料转运，物流效率大幅提升。

用了什么技术

AGV 01.04

40+台多功能AGV通过5G网络与中央调度系统协同，自动完成物料搬运、路径规划、避障和充电，覆盖全厂6道工序间物料流转。

⑧AI赋能产品性能仿真与配方推荐

业务痛点

轮胎研发涉及橡胶配方、结构设计等多变量耦合，传统研发依赖大量物理实验，周期长（通常6-12个月）、成本高，难以快速响应定制化需求。

解决思路

利用AI仿真技术对轮胎产品性能进行虚拟测试和配方智能推荐，大幅缩短研发周期，降低物理实验成本。

实施路径

建立轮胎性能AI仿真模型，将橡胶配方参数、轮胎结构参数、使用工况等作为输入变量，仿真预测轮胎的耐磨性、抗湿滑性、滚动阻力等核心性能指标。AI配方推荐系统根据目标性能自动优化配方参数组合，结合PLM系统管理研发全流程。对于重载作业等高度定制化订单，AI系统能快速给出最优方案。

关键数据

研发效率大幅提升，支持3000+规格产品的快速定制开发，满足全球140+国家和地区差异化需求。

用了什么技术

AI仿真 05.01.05

AI仿真模型覆盖轮胎耐磨、抗湿滑、滚动阻力等核心性能预测，部署于研发设计环节，与PLM系统集成，大幅减少物理实验次数。

⑨LLM驱动的设备维护与质量控制数字助手

业务痛点

轮胎工厂设备种类多、维护经验分散在资深技师脑中，新员工上手慢；设备故障停机损失大，传统维护方式以事后维修和定期保养为主。

解决思路

基于自然语言大模型（LLM）构建设备维护和质量控制数字助手，将分散的维护知识体系化，辅助一线人员进行故障诊断和质量管控。

实施路径

收集整理多年积累的设备维护手册、故障记录、技师经验等知识，构建设备维护知识库。在此基础上训练领域专业LLM，一线人员通过自然语言提问即可获得维护指导。系统集成IoT设备实时监控数据，当设备出现异常趋势时自动预警并推荐处理方案。质量管控方面，LLM助手能根据质量异常快速追溯可能原因并推荐排查路径。

关键数据

设备维护响应速度大幅提升，新员工培训周期缩短，运维成本降低近三分之一。

用了什么技术

大语言模型 05.01.01

基于LLM构建的领域专业数字助手，整合设备维护知识库和IoT实时数据，通过自然语言交互提供故障诊断、质量溯源和维护指导。

⑩AI驱动的需求预测与产销协同系统

业务痛点

轮胎销售受季节性、地域性和宏观经济影响大，传统经验预测准确度低，经常出现库存积压或断货，库存水平高占用大量资金。

解决思路

构建基于AI的需求预测系统，结合历史销售数据、市场趋势、客户行为等多维数据，实现销售预测与生产计划的智能协同。

实施路径

将ERP、CRM、MES等系统数据打通，建立统一的产销协同平台。AI预测模型综合分析历史订单、季节性波动、区域市场特征、宏观经济指标等变量，生成各产品线的需求预测。APS（高级计划与排程系统）根据预测结果自动生成最优生产计划，实现销售、采购、生产统一化管理。WMS智能仓储系统与生产计划联动，优化库存周转。

关键数据

库存水平降低34%，产销协同效率显著提升，库存周转天数大幅缩短。

用了什么技术

供应链协同 04.03

产销协同平台打通ERP/CRM/MES/WMS系统，AI预测+APS排程实现从需求预测到生产计划到仓储管理的全链路智能协同。

APS高级排程 02.02

APS系统根据AI需求预测自动生成生产排程，考虑设备产能、物料供应、交期等多重约束，实现最优生产计划。

⑪数字化生产全过程监控管理平台

业务痛点

传统工厂各工序数据孤岛严重，管理层难以实时掌握全厂生产状态，决策依赖经验而非数据，无法快速发现和响应异常。

解决思路

建设以MES为核心的数字化生产全过程监控与管理平台，实现"人、机、料、法、环、测"六要素全面互联管控。

实施路径

以MES系统为核心中枢，向上对接ERP/PLM/CRM，向下连接5G物联网设备和自动化产线。每一个环节、每一个产品的生产数据实时采集到MES系统，实现上下游各环节联结协作。建设大数据分析平台作为"神经中枢"，为管理层提供实时数据看板和决策分析工具。数字化转型分三阶段推进：2000年起信息化基础建设（ERP/PLM/CRM）→2018年数字化转型顶层设计→2022年至今全面引入IoT+AI+5G深度融合。

关键数据

实现生产全过程数字化管控，全厂劳动生产率提升68%（从1300余人日产7000条到770余人日产10000条），人员减少约40%、产能提升约43%。

用了什么技术

MES 02.01

MES系统作为核心中枢，覆盖生产排程、执行监控、质量管理、设备管理、数据采集等全功能，连接上下游系统实现全流程数字化。

大数据平台 05.02

大数据分析平台汇聚全厂生产数据，提供实时监控看板和决策分析，作为工厂"神经中枢"确保信息传输的实时性与准确性。

指标	改善前	改善后	提升幅度	业务解读
劳动生产率	1300余人/日产7000条	770余人/日产10000条	↑68%	人员减少40%、产能提升43%，人均产出翻倍
产品质量缺陷	基准水平	大幅降低	↓57%	AI质检+全流程管控，年减少大量质量损失
库存水平	基准水平	大幅降低	↓34%	AI需求预测+产销协同，释放大量流动资金
胎圈生产效率	6-8小时/批次	24秒/2条	↑400%	五合一自动化产线，生产周期从小时级到秒级
胎圈用工	13人/班	4人/班	↓69%	自动化替代大量人工操作
成型人均产出	46条/人/班	77条/人/班	↑67%	RFID台车协同+自动投料
硫化工序效率	人工操作	全自动化	↑58%	EMS空中物流+AI调度，安全隐患归零
质检错杀率	65%	25%	↓40pp	AI视觉检测替代人工判片，复核效率大幅提升
胎圈转运时间	基准水平	大幅降低	↓90%	一体化产线消除中间半制品转运
运维成本	基准水平	大幅降低	↓约33%	5G专网+预测性维护+少人化管理

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