案例1：质量管理。

大家都知道浙江春风动力股份有限公司的摩托车生产，摩托车是传统的制造，春风是后起之秀，每年销售额50亿左右。

这家企业非常有竞争力，这是一个国宾车队的摩托，这个车辆和传统车辆相比有100多项评比，它要求高、质量好，而且政府采购价格不高，企业还不想亏损。工信部审核，春风动力做自动化，同时降低一线员工的操作工人。

因为现在到加工车间看加工非常传统，有30台各种型号、不同年份、不同国家的机床，一般一个机床都有一个操作工，所以车间里3-5个维修工，30个操作工，就是做数据的指挥中心、做看板。

不到一年下来，30个机加工车间，现在操作工只有4-5个人左右，大幅度减人，这就有了效益。

他们尝到了甜头，竞争力很大，小批量也可以成本优化，所以它做摩托车、沙滩车，并且开始出口。他们做了二期，现在还要做。摩托车行业主要的还是发动机，发动机最头疼的还是装配线。

如果用比较简单的方法改造装配线，具体就定位到成本低，不要大幅度改造装配线，能够快速响应，用数字化的手段改造。

最后找一个答案做工位，就像拧螺丝钉，拧过或者拧不到位都有问题，后期改造成本大而且影响品牌。

现在如何把装配轨迹跟踪和轨迹标注变成数据，通过数据及时报警、预警，马上改正，可以实时的做。现在就是一个一个工位做下去，做二期，再把算法更新。

案例2：溴冷机智能远程运维。

空调有两个核心，一个是电机，一个是制冷，看看双良。传统的做法是做个阈值，如何超过阈值，它就报警，真的超过阈值的时候已经出现了故障，现在是如何根据历史的数据建模型，可不可以提前预警，也就是要把数据打通、硬件打通，把传输打通，把数据放到云端建模。

它可以把历史的数据放进去，收集专家数据，数据足够大的时候可以让机器学习，根据历史数据预测，看分布，实现提前的报警。

这边就是一个案例。去年八月份专家判断27日有问题，数据报警预计是27日11点，大概相差3个小时，但发生故障是2天以后，就是29日发生故障。

所以，它有一天多的时间提前维修，很容易排除故障。设备故障率降低了30%，这就是根据机器提前预测故障，提前预警。

案例3：盾构机掘进辅助驾驶。

我们07年做了第一台样机，等了1年用起来，最近11年我们已经占领了很大的市场。

我们的技术已经和国外并跑，但还没有形成引领，现在中国盾构掘进机占了全球用量的55%-60%，出口到21个国家，现在很多隧道施工都有问题，现在从2米到16米的隧道，真正施工下只有12个人，有6个做管片拼装，还有1个司机，司机是关键岗，现在发展太快，司机培训不够。

地面支持经常是半夜出现问题，该出的都出事了。如何智能做事，我们和两家央企中国龙头企业和世界龙头企业做这个事。

举个例子就是设备的分类，掘进延时的分类，现在岩土力学可以分，现在是根据图像对岩土进行分类。

分类以后关键是控制岩土分类的大小，下来石块的大小，太大了会把传输系统的皮带损坏，太小了的话，主要的能量都用于碎石了。

现在煤矿业也有这个问题，下面采矿，皮带机出来也是石头大小，目前是靠工人拿根棍子，大了把它捅下来，是不舒服的工作岗位。

现在可以通过图像、数据和工具进行筛选下来。这个案例就是以数据图像判断石块下来的尺寸，可以提高掘进机的效率和设备的寿命。

案例4：智能汽车涡轮增压器叶轮瑕疵识别。

叶轮是很大的问题，不管是航空发动机还是汽车都是这样的问题，现有的各种缺陷是靠质检员巡检，质检员永远存在漏检的问题，所以能不能把这些制造的缺陷、产品的缺陷建立数据库，建立数据库以后，对叶片层有哪些划伤，把计算和算法收集起来，进行提炼，知道哪些要召回、哪些要做改进。

我们不影响整条生产线，搭建一个检控站，通过机械手对产品进行全方位的检测，把各种划伤、瑕疵通过凸现、模型做训练，精准率可以做到85%，召回率提高，平均度也会提高，而且简单易行。

大幅度降低了对人工的依赖，而且降低了成本。准确性可以逐渐迭代上升，现在可以做到90%。

案例5：生产监控分析。

还有一个案例就是在萧山做兆丰机电。兆丰也是全省智能制造示范点，最早机器换人加了很多机械手，逐渐降低人工，现在数据大量起来，数据如何整合，他们提出了紧迫的需求就是建工厂的大脑，要把现在的生产数据、设计的数据、用户数据全部打通，运作起来。

这个行业最主要是生产节拍的问题，轴承材料中磨削占了很大的时间，以前都是靠人员来做，实际上它有很多可以改善的地方。只有把东西打开才知道哪些方面可以提高。

因为这个行业的生产节拍做到20秒就很好了，再降低1秒都非常困难，现在用数据来做。

原来是18秒，现在可以做到15秒，交货期缩短7天，质量上升，能耗降低，所以很明显劳动生产率现在是行业最高，人均从85万到280万，“身体”好了就开始抢其他的地盘，原来主要是汽车，现在到其他市场，也开始做航空轴承。所以智能制造的改变，这家企业尝到了甜头。

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———北京某公司总经理 苏先生