AI大模型驱动汽车数智制造提质增效

随着AI大模型与制造业深度融合发展，汽车制造数智化已成为推动行业转型升级的关键力量。在这一进程中，AI大模型作为智能化的核心引擎，以其强大的计算和智能分析决策等能力，不仅提高企业生产效率，还促进了产品创新和服务模式变革。本文将探讨AI大模型在汽车智能制造中的发展现状及应用场景，通过联友科技的应用案例展示其在推动汽车数智化转型中的贡献。

AI大模型为汽车制造数智化带来前所未有的机遇，一方面，通过对海量数据的快速分析和处理，可以精准预测生产需求，优化生产流程，减少生产中的浪费等；另一方面，在汽车制造过程中，AI大模型可以实时监测生产环节，及时发现潜在的质量问题，防止不良品流出。同时，AI大模型还能为汽车制造企业提供更精准的市场预测和客户需求分析，更好地满足消费者的个性化需求，提升市场竞争力。

友案例——AI大模型赋能汽车数智制造提质增效

案例一：某零部件企业模具温度智能管理调节

传统的模具温度管理模式费时费力，检测内容不全面。联友科技铸造模具温度智能管理调节模型，结合图像算法、自动化、化工原理等，通过模温图像多数据异常识别、模具图像多目标追踪、冷却液流量控制、冷却区域监控和模温预警等，打造全流程系统预警，实现全区域模温-流量联动控制检测，降低人力，保证生产无异常。目前该解决方案应用于多家车企，单产线收益合计约千万元/年。

案例二：知识图谱赋能质量归因分析

随着新能源汽车数智化发展，电子化占比越来越高，产线维修技师知识储备不足，无法应对电检疑难杂症。联友科技自研AI +知识图谱平台，将生产数据和专家经验文档等异构数据，通过大模型转换为知识图谱，实现生产阶段质量提升，降本增效。该平台应用场景广泛，包括质量归因分析、智能电检、生产设备故障分析等，提高了电检车辆的合格率和车间技师电检故障维修效率，降低人力成本。

案例三：排产求解器助力某车企产销协同一体化

在多变的市场环境中，灵活的排产策略是企业适应市场变化的关键。联友科技自研的排产求解器，能够在130+约束条件、4个工厂、30万+计算参数的复杂情况下，迅速找到最优解，将原本需要6小时的排产时间缩短至20分钟，助力车企在面临极其复杂的排产挑战时，展现出卓越能力。

案例四：循环容器管理助力某知名跨国集团

面对超 17 家整车制造厂、2000 余家供应商和 400 万个器具等管理难题，联友科技通过供应链高效协同和 AI 算法求解器进行路线优化，助力该集团实现全国运输网络成本不断优化。将器具当作零件管理，实现供应商、主机厂异地还箱、提升包装标准化。供应商、主机厂零件包装成本整体降低 22%，实现器具的全国循环使用，为绿色包装、循环包装贡献汽车数智力量。

案例五：知识图谱智能引擎赋能某车企研产供销服

联友科技基于大模型构建汽车行业知识图谱，涵盖营销、制造、金融、售后、供应链等汽车全价值链领域。通过知识图谱智能引擎，如图谱引擎、知识治理、智能搜索引擎与智能问答引擎等，为汽车行业提供全方位的知识支持。知识图谱应用场景丰富，包括售后维修知识图谱、质量知识图谱、VOC客服知识图谱等，极大提升汽车行业的服务质量和数智化运营效率。

AI技术是推动汽车数智化高质量发展的重要引擎。未来，联友科技将不断创新和优化AI技术，加深与汽车制造业务场景融合，为企业提供更多智能化、个性化的解决方案，推动汽车智造升级！

*相关数据为测算估值