汽车产业数智化转型推动发动机工艺深层变革。在零部件加工、装配及检测等复杂环节，传统上高度依赖工程师经验。如今数字化技术已用于工艺设计、参数优化和质量预判等环节，工艺工程师角色也随之发生转变。

史胜祥  一汽解放动力总成事业部工程技术部部长

从经验复用走向系统辅助

如今，一汽解放利用数字化工艺设计系统，打通上游PDM等系统与下游MOM等系统的数据，通过结构化工艺形式下发到各个工位指导执行。

数字化工艺仿真技术在其中发挥着重要作用。通过机器人仿真技术，对不同产品涂胶、喷漆轨迹、压力以及喷涂量等关键参数进行优化，设计出不同的参数和程序，再由MOM系统根据识别的机型自动下发，可以避免干涉，降低换型时间。工艺工程师还利用Plant Simulation仿真软件对物流及产线进行仿真，支撑AGV等物流设备的数量及产线节拍均衡，避免生产线上的拥堵点和投资浪费。

此外，一汽解放引入PFMEA主动推送系统，建立FMEA历史信息资源库，在编制工艺文件时主动精准推送历史问题。这些数字化工艺辅助系统的应用，使工艺工程师的培养培训更加专业、精准，对自身经验的依赖度明显降低。

数据孤岛：打通研发、工艺、制造与质量的难点

打通研发工艺、生产制造与质量控制之间的数据孤岛，最大难点在于数据分散于不同系统中，需要利用ICT技术将设备、软件与网络有机结合，实现互联互通、数据采集分析、智能决策以及生产工艺与质量的持续改进，并支撑企业上下游协同。

在这一过程中，智能装备与智能算法是重要支撑。例如，利用机器视觉加AI算法替代人工外观缺陷检测；通过收集历史生产数据，分析AI分析温度、压力和转速等参数与合格率的关系，自动推荐部分工艺参数；在设备预见性维护方面，通过传感器监测机床温度和振动等数据，预判设备潜在故障，提前维修保养，减少停台。通过数字化工艺系统搭建工艺知识数据库平台，将工艺知识共享复用，推动工艺知识的标准化、模块化和复用。

工艺技术体系的挑战

一汽解放以大连、长春、无锡三大智能工厂为标杆，构建智能制造协同体系。从项目落地迈向系统智能，工艺技术体系面临多重挑战。

首先，装备技术的可靠性和稳定性，是项目能否成功的前提，也是数字化设备持续改进的过程，需要大量人力、物力的现场实践。其次，数据实时应用要快。如何采集、怎么应用，精准识别有用数据、分析乃至智能决策，需要搭建合适的模型和算法，才能实现自动推荐工艺参数和设备预见性维护等功能。最后，智能制造的目的是实现QCD的最优解，提升产品竞争力，因此，需要研究透彻并落地数字互联技术、仿真技术以及防错技术等。

新能源变革下的工艺技术走向

一汽解放在新能源领域已布局多年，在传统领域继续发力，利用数智技术的最佳实践将QCD做到最优。在机械加工领域，高精度工业母机的主体功能没有实质性变化，但一些附加、配套技术开始增值应用。

数控设备的自适应监控技术，根据实时监测机床主轴负载等参数，自适应调整刀具切削参数，提升切削效率并降低刀具成本。机器人技术可实现刀具自动上下机床和不停机换刀，为真正的“黑灯工厂”创造条件。RFID数据螺钉将工件的加工信息金额测量信息等数据自动绑定，做到全过程质量追溯。

智能视觉防错技术是装配过程质量控制的重要手段。一汽解放的一条最新装配线上布置了19个防错工位，通过视觉跟踪人的动作，避免动作失误导致质量风险。利用视觉对最终产品外观状态和零件符合性能的检测与智能比对，是动力总成产品出厂前的最后一道把关。

汽车动力总成工艺的数字化正在从单点应用走向系统智能。工艺工程师的角色，也从经验的持有者转变为数字化工具的使用者与工艺知识的构建者。这条路径的终点，不是替代人的经验，而是让经验以数据形式沉淀下来，变成可复用、可迭代的工艺模型。