今年，我國公布“雙碳”戰略目标。而早在2016年，徐工鏟運就開始研發XC958-EV純電動裝載機。這充分說明，徐工對于全球氣候變暖，有着深入思考和清晰戰略，知道在什麼關鍵環節抓住前沿技術解決前瞻性問題。智能制造應用于新能源機械設備生産，突進新領域，踏出新裡程。

徐工鏟運機械事業部是徐工集團核心主機廠之一，主要生産0.8噸-35噸全系列裝載機、滑移裝載機、挖掘裝載機、伸縮臂叉裝機及電動叉車等，産品遍布港口、煤電、礦山、市政建設等基礎設施建設領域，裝載機出口量連續32年來一直保持行業第一。

在行業内，徐工鏟運率先推行機器人焊接技術；裝配和塗裝制造率先引進汽車行業的積放鍊、AGV自動物流配送技術、結構件粉末自動噴塗技術、汽車薄闆制造技術等，建成了領先全球的下料焊接工作中心，實現下料、成型數控化，整機與部件塗裝等的全自動生産。不斷融合物聯網、雲計算、大數據、工業互聯網等信息技術與制造技術，智能制造穩步邁向新裡程。

打造數字工廠

10年前，徐工鏟運即開始建設大噸位裝載機智能化制造基地，并實現産品全生命周期設計、生産、物流、銷售和服務5個環節的智能制造。

産品設計階段，在壓縮個性化訂單設計周期，穩步推進産品可靠性設計的基礎上，實施先進的工藝布局仿真設計、物流仿真設計、機器人仿真設計等。

在生産階段，大規模應用焊接機器人、智能物流RGV和AGV，無縫對接企業MES系統，通過工業互聯網技術實施人與機器、設備與設備的實時對話。完成數據共享、信息交互，實現智能生産，整體生産效率大幅提高。

在物流上，引進汽車行業物流技術，從結構件上件、塗裝到裝配線全部自動化轉運。結合自身電動叉車技術優勢，自主開發基于視覺導航系統的RGV叉車。借助MES系統、RFID自動識别系統保證物料高效流轉，全程近1.1萬米汽車工業級積放鍊保證所有的結構件一次上挂完成，後續所有工序經自動編組直接下挂至部裝線上。

在銷售與服務上，應用SAP系統、MES系統，供應商SRM系統和客戶關系管理CRM系統等，實現了生産現場及時有效對接市場個性化需求、生産計劃執行實時可控，企業從主要提供産品向提供産品和服務轉變。

早在2018年底，徐工鏟運就将産品保修期延長到18個月，同時提供三年四折、四年三折的回購政策。并推出一整套服務、備件等遠程解決方案，借用物聯網服務技術，讓客戶體驗身處國内也能實時監測海外車輛運轉情況以及項目進度的智能化服務。

任何成績的取得都不是憑空而來，對重裝制造更是如此。十多年前，在智能制造總體規劃下，徐工鏟運利用sysweld焊接仿真軟件對所有重結構件焊接順序進行仿真，利用離線編程軟件對新産品進行焊接工藝性審查。在積累了大量預變形控制工藝數據的基礎上，通過優化裝載機結構件拼焊工藝、改進結構焊接工藝性，解決了裝載機結構件智能化焊接率低、占用人員多、焊後校型反複翻轉等問題，實現裝載機結構件整體焊達率大于90%。

之後，鏟運又利用MES系統和IoT平台實現85%以上生産類設備的聯網覆蓋。設備的健康狀态可以實時監控，設備參數、運行狀态、故障信息、維修保養、質量管理等信息在現場屏幕上一目了然，設備及相關信息全程可視化。

大數據+工業互聯網使數據變資産

如果說，前一段時間數據隻是基礎支撐，那麼，随着智能制造的深入，數據作為生産要素已成為重要資産。

徐工以“大數據+工業互聯網”為基礎，用雲計算、大數據、物聯網、人工智能等技術正引領工業生産方式發生全新變革。

從諸多大數據應用場景中，徐工根據自身特點，選定關鍵制造過程、供應鍊協同、産品遠程運維服務三大主要應用場景，數據成為重要生産要素，制造數字化突進到數據資産化新階段。

徐工鏟運作為工業大數據在關鍵制造過程應用的試點單位，已經形成了工業大數據及精益生産互促提升的發展模式。

基于CRISP-DM模型 實現軟件定義制造

以前，在機器人常見焊接缺陷中，偏焊+氣孔的概率約占自動化焊接缺陷總量的90%，大多出現在尋位功能異常且無法使用電弧追蹤的工況。為解決此項場景需求，徐工鏟運引入CRISP-DM分析模型。

CRISP-DM模型是以數據為中心，将相關工作分為業務理解、數據理解、數據準備、建模、驗證及評估、實施及運行六個基本步驟。基于工業互聯網實時采集焊接反饋電流、焊接反饋電壓、焊接設定電流、焊接氣體流量、TCP坐标、程序名稱及焊縫編号、程序指針等主要工藝及設備參數信息。基于行業專家經驗或AI主成分分析法，篩選偏焊和焊接氣孔的主要影響因子，利用拟合、線性回歸或非參數化神經網絡學習建立焊接缺陷在線監測模型。

該模型可以根據缺陷的重要度等級，将焊接缺陷分為重要和緊急類告警。重要類告警表明雖然不會産生焊接缺陷，但存在焊接力學性能降低的風險。緊急類告警表明焊接缺陷産生的概率極高，繼續運行會帶來嚴重的焊接質量缺陷，邊緣計算網關會向機器人發出控制指令，讓機器人進行停機處理，并進行聲光預警提醒操作工進行異常處置。重要和緊急類告警均可通過程序指針進行缺陷位置的追溯，方便程序工程師有針對性地進行程序優化，最大幅度地提高産品焊接質量。

基于圖知識庫架構 搭建全系列設備告警知識庫

智能設備處于智能制造的最底層，是保障生産效率和産品質量的關鍵，也是實現數據采集及數字孿生技術的基礎。如何準确、全面的獲取設備故障數據源，對智能設備進行快速修複及預測性維護，已經成為智能制造發展無法規避的難題。

為了确保設備告警采集的全面、精确，徐工鏟運将告警分為緊急且重要、緊急、重要、微小四類告警。緊急且重要類告警為設備停機類故障，且操作工無法自主修複類告警（需報修）。緊急類告警為停機類告警，但操作工可自行修複類告警。重要類告警為設備不停機，但長期不處置的話會大幅降低設備的使用壽命。微小類告警為設備不停機，但現有業務邏輯中暫未納入分析統計類告警。四類告警均按照圖知識庫架構進行分類存儲，告警知識庫結構包括告警等級、告警編号、告警内容、告警可能形成原因及建議解決方案等。緊急、重要、微小三類告警知識庫已經在SCADA系統内搭建完畢，并可自動采集存儲。緊急且重要類告警主要依托MES系統構建，并與SCADA系統數據共享。當設備需要報工時，操作工掃描設備二維碼，通過選擇故障大類及故障現象，即可快速完成設備的報修，并自動觸發派修流程，MES及SCADA系統内可對設備故障狀态及故障響應時長進行實時監控及曆史追溯。利用故障信息海量數據源，可建立部件退化分析與壽命預測模型，對相關部件的結構狀态進行分析診斷，進而推測出其壽命，便于設備管理者進行預測性維修或保養，降低設備維修成本，提高設備利用率，從而保障設備運行的安全和效率。

基于大數據+精益生産實現生産管理的互促提升

精益生産、智能制造、價值工程是徐工集團數字化轉型升級的核心驅動力。

徐工鏟運從設備運行狀态、質量、效率、能源、維保等維度，建立自動化統計報表，滿足不同業務人群對數據的快速檢索及分析決策。以效率提升為例，首先橫向比較同類設備的開機利用率，選取開機利用率最低的設備作為改善目标；其次，通過故障分析報表或待機原因組成報表快速診斷該台設備的主要問題，然後通過專家會診及精益生産項目組專項攻關提出問題解決方案，最後進行驗證、推廣及改善效果再評估，依次往複循環。

徐工鏟運已初步建成大數據分析過程瓶頸并提供優化解決方案—精益生産聚焦主要矛盾并攻關改善—大數據評價改善效果并提供深入優化建議的互促提升模式。截至日前，徐工鏟運已總結20餘項工業大數據典型應用案例，設備OEE水平提升60%。

大數據應用助力生産效率提升焊絲國産替代 節約采購成本

徐工鏟運自2012年開始批量使用焊接機器人，盡管國産焊絲的價格隻有進口焊絲的80%，但為了保證質量和生産效率，一直使用進口焊絲。當然，影響焊絲質量的因素有很多，如原材料、焊絲翹距、線徑、鍍層結合力、鍍層均勻性等，苦于沒有成熟有效的分析工具，無法找準影響焊絲質量的關鍵問題。上線SCADA系統後，技術人員對送絲機的送絲馬達電流、焊接工藝參數及設備故障信息進行了全面采集，并自動計算耗材的使用成本、準确獲取焊絲性能劣化的時間節點及該節點的數據異常波動。

通過對比進口焊絲和國産焊絲的送絲馬達電流波動曲線，發現國産焊絲連續焊接4小時之後，故障率及送絲馬達電流顯著增加，對比發現國産焊絲4小時内焊粉脫落重量，是進口焊絲的3倍。針對此問題，督促焊絲廠家着力對鍍層結合力進行改善後，設備送絲性能顯著提升。但此時，新的問題又冒出來，焊接飛濺大、導電嘴磨損嚴重、耗材使用成本變高。通過數據對比發現，國産焊絲鍍層均勻性較差，導緻導電嘴磨損後接觸電阻增大，焊接電流波動較大是焊接飛濺變大的主要原因。徐工鏟運一方面通過大數據指導焊絲廠家進行針對性改善，并與耗材生産廠家聯合開發耐磨耗材，另一方面對焊接過程異常點進行程序指針追溯，精确引導焊接工程師對焊接工藝參數及焊接程序進行優化。

目前，徐工已經幫助兩家國産焊絲廠家完成焊絲質量提升，并全面實現了焊絲的本土化替代，年采購成本降低130萬元。

通過大數據應用，徐工不僅自己在創新，而且幫助“供、銷、同盟軍”創新，并肩趕超國際領先水平。

能耗降低出效益

徐工鏟運利用智能電表對高耗能設備全部實現了電量的秒級數據采集，并将能源消耗數據與設備的運行狀态相關聯，平台自動統計設備在各類狀态下的能源消耗。通過數據統計，發現機器人待機狀态下的能源消耗占設備總能源消耗的15%，待機狀态下的瞬時功率為3.13kW。通過分項電量統計發現，設備待機狀态下能源消耗過高的主要原因為除塵風機的運行。通過自動化控制改造，将除塵風機的開啟與機器人焊接信号相關聯，機器人焊接時，除塵自動開啟，不焊接時，除塵風機自動關閉。改造完成後，機器人待機狀态下的瞬時功率降為0.83kW。與此同時，加強對能源消耗的深度管控，每天對設備能源的異常消耗進行通報，提高員工節能降耗的意識。相比于兩年前，單台産品能源消耗降低10%以上，年經濟效益300餘萬元。

這說明，傳統制造通過智能化改進，每一個環節甚至細小環節，不僅都有效率提升的可能，而且有質量提升的空間。

操作工的“小動作”引發設備效率提升

徐工鏟運将設備的開機利用率、開機率、故障率等指标納入設備健康檔案評價體系，分廠、工段及操作工均承擔不同的設備效率提升指标，各分廠每天會對設備的效率情況進行通報并指出改善目标。例如，某天下料分廠張廠長對設備的開機利用率進行例行通報時，發現582-112設備的開機利用率存在異常增長。主要表現為，程序名稱為A008的加工程序實際節拍為30min，顯著大于産品的最大正常加工工時5min。張廠長聯系到智能制造辦公室進行分析，通過曆史數據查詢，發現A008程序運行前，設備存在多次10min左右的停機。而運行A008号程序時，機器人反複在P1和P2兩個點之間運動，說明當時設備在運行循環程序。張廠長找到當班員工小王，面對真實數據，小王知道已無法掩飾，就實話實說：我看别的設備的效率提升很明顯，而自己負責的設備效率提升不明顯，主要原因是坡口切割機器人效率低，準備上、下料的時間較長，但目前利用行車上下料的模式，卻無法顯著提升設備開機利用率，所以我就有些着急……小王為了降低開機時長，就将網線拔掉了，同時編制了一個循環執行程序，當他上廁所或想休息的時候就運行循壞程序，導緻平台因異常開停機被列為疑似問題設備。盡管操作工存在錯誤，但徐工鏟運并不是先處理員工，而是聚焦問題解決。智能制造辦公室針對坡口切割機器人待機時長較長的痛點，策劃了視覺識别加機器人運動控制的技術，實現了工件的自動識别、上件、切割、缺陷檢測及碼垛，大幅降低工人勞動強度，設備開機利用率提升近3倍。說到底，每一個痛點，都是改進的起點。不論是降低工人勞動強度，還是降低能源消耗，都是如此。

SCADA項目推行兩年來，徐工鏟運設備的開機利用率提升了80%，故障率降低78%。員工總人數沒有增加的情況下，産能增加了50%。

徐工新能源裝載機領跑 “雙碳”時代

今年，我國公布“雙碳”戰略目标。可早在2016年，徐工鏟運就開始研發XC958-EV純電動裝載機。在整個行業對電動裝載機前景還看不清時，徐工已經開始着手樣機的研發與制造。這充分說明，徐工對于全球氣候變暖，有着深入思考和清晰戰略，知道在什麼關鍵環節抓住前沿技術解決前瞻性問題。

引領就意味着進入無人區，獨自前行。徐工新能源裝載機的研發不僅動用了徐工研究院和徐工鏟運最優秀的創新資源，更聯合了歐洲研發中心共同打造。這款電動裝載機在測試階段，就被徐工鏟運“千錘百煉”，連續作業300小時已是稀松平常，無故障運行1000小時也已成常态。

目前看，這款高質量純電動裝載機，無論是在作業效率，還是操作體驗及價值收益上，均無同類設備能出其右，堪稱“性能車”。

高質量源自産品的突破性創新。

作為連續改進、升級後的第三代産品，該款裝載機應用了全球創新性技術——雙耦合動力驅動系統。這一系統不再使用傳動動力變速箱等可靠性較低的部件，而增加了自有的能量回收系統。這使得徐工XC958-EV純電動裝載機的能耗很低，續航能力更長，作業動作更迅速、更有力。也就是說，它能在有限的時間内，達到最高的工作效率，保證最優的可靠性，給用戶帶去最大價值。

除了最新的電動技術，徐工XC958-EV純電動裝載機還在無縫人機交互上，進行了長期而持續的探索。依靠徐工工業互聯網在設備智能駕駛、智能互聯和數據分析上的優勢與深厚積澱，徐工裝載機正向全面智能化、無人化前進。自動識别物料，自動判斷物料需要采用哪種鏟裝方案最高效，甚至自動規避障礙，自動完成整個鏟裝流程，已在實現途中。

除了内在的高質量，徐工XC958-EV純電動裝載機内外設計，閃耀着奪目的外太空未來感，與百度8月中旬推出的無人駕駛概念車相比，也毫不遜色。

徐工XC958-EV純電動裝載機與徐工傳統優勢的新能源産品——天然氣裝載機，以及燃油動力裝載機，已成為徐工決勝裝載機行業的王牌組合。

以徐工智能制造4.0戰略為指引，徐工鏟運在智能制造、智能技術、智能産品、智能服務上，一直進行着完善與升級，從未停步。