今年，我国公布“双碳”战略目标。而早在2016年，徐工铲运就开始研发XC958-EV纯电动装载机。这充分说明，徐工对于全球气候变暖，有着深入思考和清晰战略，知道在什么关键环节抓住前沿技术解决前瞻性问题。智能制造应用于新能源机械设备生产，突进新领域，踏出新里程。

徐工铲运机械事业部是徐工集团核心主机厂之一，主要生产0.8吨-35吨全系列装载机、滑移装载机、挖掘装载机、伸缩臂叉装机及电动叉车等，产品遍布港口、煤电、矿山、市政建设等基础设施建设领域，装载机出口量连续32年来一直保持行业第一。

在行业内，徐工铲运率先推行机器人焊接技术；装配和涂装制造率先引进汽车行业的积放链、AGV自动物流配送技术、结构件粉末自动喷涂技术、汽车薄板制造技术等，建成了领先全球的下料焊接工作中心，实现下料、成型数控化，整机与部件涂装等的全自动生产。不断融合物联网、云计算、大数据、工业互联网等信息技术与制造技术，智能制造稳步迈向新里程。

打造数字工厂

10年前，徐工铲运即开始建设大吨位装载机智能化制造基地，并实现产品全生命周期设计、生产、物流、销售和服务5个环节的智能制造。

产品设计阶段，在压缩个性化订单设计周期，稳步推进产品可靠性设计的基础上，实施先进的工艺布局仿真设计、物流仿真设计、机器人仿真设计等。

在生产阶段，大规模应用焊接机器人、智能物流RGV和AGV，无缝对接企业MES系统，通过工业互联网技术实施人与机器、设备与设备的实时对话。完成数据共享、信息交互，实现智能生产，整体生产效率大幅提高。

在物流上，引进汽车行业物流技术，从结构件上件、涂装到装配线全部自动化转运。结合自身电动叉车技术优势，自主开发基于视觉导航系统的RGV叉车。借助MES系统、RFID自动识别系统保证物料高效流转，全程近1.1万米汽车工业级积放链保证所有的结构件一次上挂完成，后续所有工序经自动编组直接下挂至部装线上。

在销售与服务上，应用SAP系统、MES系统，供应商SRM系统和客户关系管理CRM系统等，实现了生产现场及时有效对接市场个性化需求、生产计划执行实时可控，企业从主要提供产品向提供产品和服务转变。

早在2018年底，徐工铲运就将产品保修期延长到18个月，同时提供三年四折、四年三折的回购政策。并推出一整套服务、备件等远程解决方案，借用物联网服务技术，让客户体验身处国内也能实时监测海外车辆运转情况以及项目进度的智能化服务。

任何成绩的取得都不是凭空而来，对重装制造更是如此。十多年前，在智能制造总体规划下，徐工铲运利用sysweld焊接仿真软件对所有重结构件焊接顺序进行仿真，利用离线编程软件对新产品进行焊接工艺性审查。在积累了大量预变形控制工艺数据的基础上，通过优化装载机结构件拼焊工艺、改进结构焊接工艺性，解决了装载机结构件智能化焊接率低、占用人员多、焊后校型反复翻转等问题，实现装载机结构件整体焊达率大于90%。

之后，铲运又利用MES系统和IoT平台实现85%以上生产类设备的联网覆盖。设备的健康状态可以实时监控，设备参数、运行状态、故障信息、维修保养、质量管理等信息在现场屏幕上一目了然，设备及相关信息全程可视化。

大数据+工业互联网使数据变资产

如果说，前一段时间数据只是基础支撑，那么，随着智能制造的深入，数据作为生产要素已成为重要资产。

徐工以“大数据+工业互联网”为基础，用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术正引领工业生产方式发生全新变革。

从诸多大数据应用场景中，徐工根据自身特点，选定关键制造过程、供应链协同、产品远程运维服务三大主要应用场景，数据成为重要生产要素，制造数字化突进到数据资产化新阶段。

徐工铲运作为工业大数据在关键制造过程应用的试点单位，已经形成了工业大数据及精益生产互促提升的发展模式。

基于CRISP-DM模型 实现软件定义制造

以前，在机器人常见焊接缺陷中，偏焊+气孔的概率约占自动化焊接缺陷总量的90%，大多出现在寻位功能异常且无法使用电弧追踪的工况。为解决此项场景需求，徐工铲运引入CRISP-DM分析模型。

CRISP-DM模型是以数据为中心，将相关工作分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、验证及评估、实施及运行六个基本步骤。基于工业互联网实时采集焊接反馈电流、焊接反馈电压、焊接设定电流、焊接气体流量、TCP坐标、程序名称及焊缝编号、程序指针等主要工艺及设备参数信息。基于行业专家经验或AI主成分分析法，筛选偏焊和焊接气孔的主要影响因子，利用拟合、线性回归或非参数化神经网络学习建立焊接缺陷在线监测模型。

该模型可以根据缺陷的重要度等级，将焊接缺陷分为重要和紧急类告警。重要类告警表明虽然不会产生焊接缺陷，但存在焊接力学性能降低的风险。紧急类告警表明焊接缺陷产生的概率极高，继续运行会带来严重的焊接质量缺陷，边缘计算网关会向机器人发出控制指令，让机器人进行停机处理，并进行声光预警提醒操作工进行异常处置。重要和紧急类告警均可通过程序指针进行缺陷位置的追溯，方便程序工程师有针对性地进行程序优化，最大幅度地提高产品焊接质量。

基于图知识库架构 搭建全系列设备告警知识库

智能设备处于智能制造的最底层，是保障生产效率和产品质量的关键，也是实现数据采集及数字孪生技术的基础。如何准确、全面的获取设备故障数据源，对智能设备进行快速修复及预测性维护，已经成为智能制造发展无法规避的难题。

为了确保设备告警采集的全面、精确，徐工铲运将告警分为紧急且重要、紧急、重要、微小四类告警。紧急且重要类告警为设备停机类故障，且操作工无法自主修复类告警（需报修）。紧急类告警为停机类告警，但操作工可自行修复类告警。重要类告警为设备不停机，但长期不处置的话会大幅降低设备的使用寿命。微小类告警为设备不停机，但现有业务逻辑中暂未纳入分析统计类告警。四类告警均按照图知识库架构进行分类存储，告警知识库结构包括告警等级、告警编号、告警内容、告警可能形成原因及建议解决方案等。紧急、重要、微小三类告警知识库已经在SCADA系统内搭建完毕，并可自动采集存储。紧急且重要类告警主要依托MES系统构建，并与SCADA系统数据共享。当设备需要报工时，操作工扫描设备二维码，通过选择故障大类及故障现象，即可快速完成设备的报修，并自动触发派修流程，MES及SCADA系统内可对设备故障状态及故障响应时长进行实时监控及历史追溯。利用故障信息海量数据源，可建立部件退化分析与寿命预测模型，对相关部件的结构状态进行分析诊断，进而推测出其寿命，便于设备管理者进行预测性维修或保养，降低设备维修成本，提高设备利用率，从而保障设备运行的安全和效率。

基于大数据+精益生产实现生产管理的互促提升

精益生产、智能制造、价值工程是徐工集团数字化转型升级的核心驱动力。

徐工铲运从设备运行状态、质量、效率、能源、维保等维度，建立自动化统计报表，满足不同业务人群对数据的快速检索及分析决策。以效率提升为例，首先横向比较同类设备的开机利用率，选取开机利用率最低的设备作为改善目标；其次，通过故障分析报表或待机原因组成报表快速诊断该台设备的主要问题，然后通过专家会诊及精益生产项目组专项攻关提出问题解决方案，最后进行验证、推广及改善效果再评估，依次往复循环。

徐工铲运已初步建成大数据分析过程瓶颈并提供优化解决方案—精益生产聚焦主要矛盾并攻关改善—大数据评价改善效果并提供深入优化建议的互促提升模式。截至日前，徐工铲运已总结20余项工业大数据典型应用案例，设备OEE水平提升60%。

大数据应用助力生产效率提升焊丝国产替代 节约采购成本

徐工铲运自2012年开始批量使用焊接机器人，尽管国产焊丝的价格只有进口焊丝的80%，但为了保证质量和生产效率，一直使用进口焊丝。当然，影响焊丝质量的因素有很多，如原材料、焊丝翘距、线径、镀层结合力、镀层均匀性等，苦于没有成熟有效的分析工具，无法找准影响焊丝质量的关键问题。上线SCADA系统后，技术人员对送丝机的送丝马达电流、焊接工艺参数及设备故障信息进行了全面采集，并自动计算耗材的使用成本、准确获取焊丝性能劣化的时间节点及该节点的数据异常波动。

通过对比进口焊丝和国产焊丝的送丝马达电流波动曲线，发现国产焊丝连续焊接4小时之后，故障率及送丝马达电流显著增加，对比发现国产焊丝4小时内焊粉脱落重量，是进口焊丝的3倍。针对此问题，督促焊丝厂家着力对镀层结合力进行改善后，设备送丝性能显著提升。但此时，新的问题又冒出来，焊接飞溅大、导电嘴磨损严重、耗材使用成本变高。通过数据对比发现，国产焊丝镀层均匀性较差，导致导电嘴磨损后接触电阻增大，焊接电流波动较大是焊接飞溅变大的主要原因。徐工铲运一方面通过大数据指导焊丝厂家进行针对性改善，并与耗材生产厂家联合开发耐磨耗材，另一方面对焊接过程异常点进行程序指针追溯，精确引导焊接工程师对焊接工艺参数及焊接程序进行优化。

目前，徐工已经帮助两家国产焊丝厂家完成焊丝质量提升，并全面实现了焊丝的本土化替代，年采购成本降低130万元。

通过大数据应用，徐工不仅自己在创新，而且帮助“供、销、同盟军”创新，并肩赶超国际领先水平。

能耗降低出效益

徐工铲运利用智能电表对高耗能设备全部实现了电量的秒级数据采集，并将能源消耗数据与设备的运行状态相关联，平台自动统计设备在各类状态下的能源消耗。通过数据统计，发现机器人待机状态下的能源消耗占设备总能源消耗的15%，待机状态下的瞬时功率为3.13kW。通过分项电量统计发现，设备待机状态下能源消耗过高的主要原因为除尘风机的运行。通过自动化控制改造，将除尘风机的开启与机器人焊接信号相关联，机器人焊接时，除尘自动开启，不焊接时，除尘风机自动关闭。改造完成后，机器人待机状态下的瞬时功率降为0.83kW。与此同时，加强对能源消耗的深度管控，每天对设备能源的异常消耗进行通报，提高员工节能降耗的意识。相比于两年前，单台产品能源消耗降低10%以上，年经济效益300余万元。

这说明，传统制造通过智能化改进，每一个环节甚至细小环节，不仅都有效率提升的可能，而且有质量提升的空间。

操作工的“小动作”引发设备效率提升

徐工铲运将设备的开机利用率、开机率、故障率等指标纳入设备健康档案评价体系，分厂、工段及操作工均承担不同的设备效率提升指标，各分厂每天会对设备的效率情况进行通报并指出改善目标。例如，某天下料分厂张厂长对设备的开机利用率进行例行通报时，发现582-112设备的开机利用率存在异常增长。主要表现为，程序名称为A008的加工程序实际节拍为30min，显著大于产品的最大正常加工工时5min。张厂长联系到智能制造办公室进行分析，通过历史数据查询，发现A008程序运行前，设备存在多次10min左右的停机。而运行A008号程序时，机器人反复在P1和P2两个点之间运动，说明当时设备在运行循环程序。张厂长找到当班员工小王，面对真实数据，小王知道已无法掩饰，就实话实说：我看别的设备的效率提升很明显，而自己负责的设备效率提升不明显，主要原因是坡口切割机器人效率低，准备上、下料的时间较长，但目前利用行车上下料的模式，却无法显著提升设备开机利用率，所以我就有些着急……小王为了降低开机时长，就将网线拔掉了，同时编制了一个循环执行程序，当他上厕所或想休息的时候就运行循坏程序，导致平台因异常开停机被列为疑似问题设备。尽管操作工存在错误，但徐工铲运并不是先处理员工，而是聚焦问题解决。智能制造办公室针对坡口切割机器人待机时长较长的痛点，策划了视觉识别加机器人运动控制的技术，实现了工件的自动识别、上件、切割、缺陷检测及码垛，大幅降低工人劳动强度，设备开机利用率提升近3倍。说到底，每一个痛点，都是改进的起点。不论是降低工人劳动强度，还是降低能源消耗，都是如此。

SCADA项目推行两年来，徐工铲运设备的开机利用率提升了80%，故障率降低78%。员工总人数没有增加的情况下，产能增加了50%。

徐工新能源装载机领跑 “双碳”时代

今年，我国公布“双碳”战略目标。可早在2016年，徐工铲运就开始研发XC958-EV纯电动装载机。在整个行业对电动装载机前景还看不清时，徐工已经开始着手样机的研发与制造。这充分说明，徐工对于全球气候变暖，有着深入思考和清晰战略，知道在什么关键环节抓住前沿技术解决前瞻性问题。

引领就意味着进入无人区，独自前行。徐工新能源装载机的研发不仅动用了徐工研究院和徐工铲运最优秀的创新资源，更联合了欧洲研发中心共同打造。这款电动装载机在测试阶段，就被徐工铲运“千锤百炼”，连续作业300小时已是稀松平常，无故障运行1000小时也已成常态。

目前看，这款高质量纯电动装载机，无论是在作业效率，还是操作体验及价值收益上，均无同类设备能出其右，堪称“性能车”。

高质量源自产品的突破性创新。

作为连续改进、升级后的第三代产品，该款装载机应用了全球创新性技术——双耦合动力驱动系统。这一系统不再使用传动动力变速箱等可靠性较低的部件，而增加了自有的能量回收系统。这使得徐工XC958-EV纯电动装载机的能耗很低，续航能力更长，作业动作更迅速、更有力。也就是说，它能在有限的时间内，达到最高的工作效率，保证最优的可靠性，给用户带去最大价值。

除了最新的电动技术，徐工XC958-EV纯电动装载机还在无缝人机交互上，进行了长期而持续的探索。依靠徐工工业互联网在设备智能驾驶、智能互联和数据分析上的优势与深厚积淀，徐工装载机正向全面智能化、无人化前进。自动识别物料，自动判断物料需要采用哪种铲装方案最高效，甚至自动规避障碍，自动完成整个铲装流程，已在实现途中。

除了内在的高质量，徐工XC958-EV纯电动装载机内外设计，闪耀着夺目的外太空未来感，与百度8月中旬推出的无人驾驶概念车相比，也毫不逊色。

徐工XC958-EV纯电动装载机与徐工传统优势的新能源产品——天然气装载机，以及燃油动力装载机，已成为徐工决胜装载机行业的王牌组合。

以徐工智能制造4.0战略为指引，徐工铲运在智能制造、智能技术、智能产品、智能服务上，一直进行着完善与升级，从未停步。