面向智慧工厂汽车电检的数字孪生系统关键技术研究
最佳展示奖资助企业: 上汽大众汽车有限公司
合作高校:
企业导师: 王建强
指导教师: 朱平
项目成员: 赵晨曦、朱嘉浩、周畅
项目概述
本项目名称为《面向智慧工厂汽车电检的数字孪生系统关键技术研究》,合作企业为上汽大众汽车有限公司。当前车型电气网络复杂程度日益增加,汽车生产车间每日都会产生大量涉及的高价值电检数据。本项目自主开发出一套可指导总装车间生产、提高质量稳定性、实现实时可视化的“汽车电检数据智能分析与数字孪生应用平台”,立足于当前汽车制造行业的数字化、智能化发展方向,有助于节省车辆返修成本,大大提高汽车制造行业的经济效益。
项目目标
本项目旨在对目前汽车生产过程中产生的大量电检数据进行深度的分析与挖掘,利用统计分析和机器学习方法等分析方法,节约生产过程中由于人工核算统计耗费的大量人力、时间成本,以及解决目前无法实时、全面、主动及预测性地提取相关信息等困难。基于上述这些目标,本项目拟自主开发出一套针对汽车电检数据进行实时大批量智能分析、指导总装车间生产、提高质量稳定性、具有可视化功能的“汽车电检数据智能分析与数字孪生应用平台”。
项目成果
本项目成功开发出一套“汽车电检数据智能分析与数字孪生应用平台”,实现汽车关键电器故障辨识以及健康度预测,相关指标均满足预期。本项目帮助企业对包含了大量涉及零件、物料、设备、过程、车辆性能等因素的相关车辆数据进行深度挖掘与分析工作。同时能够帮助工程师有效地管理数据,流水线生产人员及时地发现和排除故障,提高了车辆生产过程中电检信息的管理有效性、传递快速性,进而有助于在实际生产流程中提高效率、降低成本。