# 灯塔案例 | 太原重工轨道交通设备

> 为了满足高铁最严苛的安全与质量红线，太原重工轨道交通设备落地 40+ 项 AI 与柔性自动化用例，把缺陷率压低 66%、报废率降 41%，让高铁车轮的每一次锻造都更稳、更快、更可靠。
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> 第12批 · 2024年10月 · 单一灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
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| 灯塔编码 | 18912CN19 |
| 企业名称 | 太原重工轨道交通设备 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 山西太原 |
| 行业 |  · 专用设备 · 城市轨道交通设备制造 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 单一 |

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## 5大核心案例

### ① ① AI材料成分建议 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：高铁车轮是「绝对安全件」，钢材成分的微小偏差会直接影响强度、耐磨性与疲劳寿命，传统靠人工经验配料，试错成本高、周期长。

**解决思路：** 💡 方案：用 AI 建立「成分—性能」映射模型，输入性能目标即可自动推荐最优合金配比，把配料从经验活变成算力活。

**实施路径：** Step 1 — 数据沉淀：汇集历史炉次的钢水成分、力学性能与成品检测数据 Step 2 — 模型训练：用机器学习建立成分与性能之间的映射关系 Step 3 — 配方推荐：输入目标强度/韧性指标，AI 输出推荐成分区间 Step 4 — 闭环验证：试制→检测→反馈，持续迭代优化模型

**关键数据：** 📊 核心成效：材料配比从「经验试错」转向「AI 精准推荐」，从源头降低报废率（整体报废率 ↓41%）。

**技术标签：** 05.01.01 | 05.02.01


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### ② ② 多模态AI实时预测锻造质量 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：锻造缺陷往往要等后续探伤/检测才能发现，发现滞后意味着整批返工甚至报废，成本极高。

**解决思路：** 💡 方案：融合图像、温度、压力等多模态数据的 AI 模型，在锻造过程中实时预测每件锻件的质量，把防线前移。

**实施路径：** Step 1 — 多模态感知：部署机器视觉相机与温度/压力传感器，采集锻造全过程数据 Step 2 — 特征融合：多模态 AI 将图像特征与工艺参数特征对齐融合 Step 3 — 实时预测：在线输出质量判定结果与缺陷预警信号 Step 4 — 工艺干预：对预测不良件即时调整工艺参数，止损在源头

**关键数据：** 📊 核心成效：缺陷率 ↓66%——多模态 AI 把质量判定从「事后检测」提前到「过程实时预测」。

**技术标签：** 05.01.01 | 01.03.02


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### ③ ③ 数字孪生控制炉和钢坯温度 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：加热炉内钢坯温度分布不均，温差过大直接影响后续锻造质量，还推高能耗。

**解决思路：** 💡 方案：建立加热炉数字孪生模型，实时仿真并反演钢坯芯部温度，动态优化炉温控制。

**实施路径：** Step 1 — 数字建模：构建加热炉与钢坯的热传导数字孪生模型 Step 2 — 实时映射：接入炉温、钢坯表面温度等传感数据 Step 3 — 芯部反演：用数字孪生反演钢坯芯部温度，动态调节炉温 Step 4 — 制度优化：基于仿真结果持续优化加热曲线

**关键数据：** 📊 核心成效：温差 ↓35%——钢坯加热更均匀，为后续锻造质量与能耗双赢打底。

**技术标签：** 03.01.01 | 07.03.01


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### ④ ④ 快速CNC编程与工艺参数设计 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：高铁车轮机加工型面复杂，传统手工 CNC 编程耗时长，切削参数高度依赖老师傅经验，换产效率低。

**解决思路：** 💡 方案：用快速 CNC 编程系统 + 工艺参数自动设计，把加工程序生成与参数优选自动化。

**实施路径：** Step 1 — 参数库构建：沉淀历史加工工艺参数与质量结果 Step 2 — 自动编程：基于 CAM 自动生成车轮型面加工程序 Step 3 — 参数推荐：AI 结合工件与刀具状态推荐最优切削参数 Step 4 — 仿真验证：虚拟加工仿真校验程序，避免碰撞与干涉

**关键数据：** 📊 核心成效：周期时间 ↓26%——编程与参数设计提速，压缩从投产到交付的加工节拍。

**技术标签：** 02.01.02 | 01.02.01


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### ? ⑤ 智能化预测式维修 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：锻压机、加热炉等关键设备突发故障导致停机，直接冲击高铁车轮的交付节奏。

**解决思路：** 💡 方案：基于设备运行数据的预测式维修，提前识别早期故障特征，从「坏了再修」转向「按需维修」。

**实施路径：** Step 1 — 数据采集：传感器持续监测设备振动、温度、电流等信号 Step 2 — 故障建模：机器学习识别设备早期故障特征与劣化趋势 Step 3 — 预测预警：预测关键部件剩余寿命，提前安排维修窗口 Step 4 — 维修优化：从定期计划维修转向数据驱动的按需维修

**关键数据：** 📊 核心成效：设备故障率 ↓28%——减少非计划停机，保障高铁车轮稳定交付。

**技术标签：** 05.01.04 | 02.03.04


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 缺陷率 | ↓66% | — | 多模态 AI 实时预测，把锻造缺陷在源头拦截 |
| 报废率 | ↓41% | — | 材料成分优化 + 质量预测，减少材料浪费 |
| 温差 | ↓35% | — | 数字孪生控温，钢坯加热更均匀 |
| 周期时间 | ↓26% | — | 快速 CNC 编程缩短加工准备与换产节拍 |
| 设备故障率 | ↓28% | — | 预测式维修减少非计划停机 |