龚靖仁 北汽福田长沙超级卡车工厂 CIO

一、企业简介

       北汽福田长沙超级卡车工厂是北汽福田响应中国制造2025国家战略打造的集自动化、智能化、柔性化为一体的南方制造中心，亦是深耕南方市场的重要桥头堡。工厂于2020年10月正式动工，2021年7月8日进入试生产阶段，同年10月30日实现SOP。厂区占地面积300余亩，建筑面积约10万平方米，涵盖车身、油漆、总装/车架、整车调试检测、物流配送、试制等产业链环节，最大年产能可达12万台。

       工厂以“高质量、低成本、快交付”为核心目标，致力于构建以绿色科技、数字孪生为基础的高端智能制造基地，主要生产高端中轻卡H4平台、中卡H6平台系列产品，覆盖混合动力、纯电、燃油、氢燃料等多元动力类型，产品远销国内及海外市场。
二、CIO个人简介

       龚靖仁长期深耕企业数字化架构建设领域，全面主导数字化架构顶层设计、落地实施与全周期运营管理全流程工作。其主导构建以SAP S/4为核心的端到端智能制造生态体系，打通了营销、采购、生产、物流、质量及业财全链路数据；深耕企业级智能制造体系搭建，主导生产流程数字化改造、智能设备互联与数据驱动决策，部署MES、LES等核心系统，并结合5G、工业数字孪生等技术建成5G全连接工厂。同时，专注数字化供应链建设与运营，通过物料拉动、SPS成套供料等模型实现精准配送与库存管控，实现降本增效。
三、个人信息化从业经历及主要业绩

       任职山河智能信息化工程师期间，独立主导ERP系统的实施与全周期运维，搭建企业核心资源管理数字化底座，保障业务数据流转高效顺畅。

       担任长丰猎豹信息化项目经理时，牵头ERP、SRM、LES三大系统的建设与落地，打通采购、物流与生产的信息壁垒，实现供应链与生产端的数据协同。

       履职中电凯杰信息化部部长期间，统筹ERP、MES系统的项目建设与实施，推动生产流程数字化改造，实现生产工单、工艺执行的实时管控。
       
       现任北汽福田长沙超级卡车工厂CIO，主导ERP、LES系统建设及5G工业互联网、数字孪生、数字运营调度中心等重点项目落地，建成5G全连接智能工厂，实现生产效率提升20%、质量溯源效率提升30%，助力企业向全球灯塔工厂目标迈进。

四、近2年在企业主要推进的智能制造项目

北汽福田长沙超级卡车工厂“5G+工业互联网”项目

（一）项目规划：

1.规划背景与规划目标

       项目紧密响应国家及湖南省制造业数字化转型政策要求，立足福田汽车“一云、四联、四化”战略规划，以解决汽车制造环节效率、质量、成本及安全痛点为核心，打造5G全连接智慧工厂标杆。构建覆盖生产、物流、质量、安全四大领域的5G赋能体系，实现“低成本、高质量、快交付、强安全”的运营目标，推动工厂从自动化向智能化跨越。

2.整体架构设计

       网络层：搭建UPF下沉的5G工业专网，实现工业数据不出园区，保障低时延（≤30ms）、高可靠传输。

       应用层：聚焦四大核心场景，即生产单元模拟、厂区智能物流、生产过程溯源、生产现场监测。

       数据层：整合车辆运行、工业设备、业务系统、客户四类数据，通过算法建模实现数据驱动决策。

（二）项目实施：

       5G网络部署：部署5G基站、PRRU、BBU等设备，覆盖面积约28000平方米，搭建主备UPF服务器及交换机，形成双路由传输保障。

       四大场景落地：

       （1）生产单元模拟：搭建数字孪生建模环境，实现物理车间与虚拟模型实时映射，覆盖机器人、机床、人员等全要素。
       （2）厂区智能物流：引入5G+AGV小车、智能调度系统（RCS+TPS），优化物流执行信息系统，实现零部件自动拣选与配送。
       （3）生产过程溯源：部署移动质量门，通过“一件一码”“车件捆绑”实现零部件与车辆VIN码绑定，打通全流程追溯链路。
       （4）生产现场监测：整合视频采集终端与AI机器视觉算法，实现劳保用品检测、周界防护、烟雾明火告警等7×24小时监控。
       系统集成：打通与SAP、MES、LES等现有系统的数据接口，实现5G平台与业务系统深度协同。

（三）应用效果与效益评价

1.直接运营效益

       生产效率显著提升：生产单元模拟使整体生产效率提升20%，新车型生产启动时间缩短30%；AGV运行效率提升10%+，物流配送效率提升5%+。

       质量管控能力强化：生产过程溯源使缺陷录入时间降低30%，质检人员工作量减少30%+，质量溯源采集效率提升30%。

       安全与成本优化：生产现场监测实现7×24小时不间断监管，年降低安全生产管理成本21万元，员工安全风险意识提升30%+；AGV网络丢包率下降3%，系统数据异常率降低3%。

2.技术与行业价值

       技术先进性：突破低延时大容量通讯、多领域模型互操作等关键技术，5G网络通讯延时＜30ms，生产过程三维可视化达100%，处于国内汽车制造行业领先水平。

       示范带动作用：形成可复制的5G+工业互联网解决方案，计划向2家汽车物流企业、3家以上北汽集团内工厂推广，助力区域汽车产业数字化转型。

       品牌与生态价值：项目获评湖南省“数字新基建”标志性项目、省级绿色工厂等荣誉，进一步巩固福田汽车商用车行业龙头地位。

  3.长期发展效益

       为工厂后续建成“全球灯塔工厂”提供核心技术支撑，通过数据持续沉淀与算法优化，将不断深化智能调度、预测性维护等能力，推动产业链上下游协同升级，持续扩大数字化转型价值。

北汽福田长沙超级卡车工厂工业数字孪生管理平台项目

（一）项目规划：

1.规划背景与核心目标

       项目紧扣“制造系统+数字孪生”方向，针对商用车柔性制造中生产监控、计划调度、库存管理及工艺调试等行业痛点，以构建“智能工厂、智慧供应链、工业智脑”三位一体体系为核心，助力工厂向数字化、智能化深度转型。

2.整体规划框架

       核心定位：以数字孪生技术为核心，打通物理工厂与虚拟空间的数据链路，实现生产全流程的仿真、监控、优化与调度。

       覆盖场景：聚焦5大核心场景，包括孪生车间柔性制造运营与监控、PBS柔性调度算法应用、车架存储策略虚拟验证、焊接工艺孪生优化、整车合拼装配工艺孪生。

       关键目标：形成工业模型构建标准、开发专属孪生计算引擎、建立数据治理体系，推动生产效率提升、成本降低及新车型导入加速。

（二）项目实施：

       技术架构搭建：构建“展示输出层-仿真引擎层-数据交互层-数据库”四级架构，实现多系统数据互通，五大场景落地。

       孪生车间运营监控：对车间厂房、设备等建模，开发四大核心引擎，支持生产工艺动态优化与关键指标监控。
       PBS柔性调度算法：建模PBS区域设备与车身数模，采集排产规则、生产计划等数据，设计调度算法模型，提升定序效率与线平衡性。
       车架存储调度策略：创建EMS设备、车架产品等模型，采集库存、出库计划等数据，通过虚实互操作实现调度策略虚拟验证与敏捷执行。
       焊接工艺孪生优化：导入车身、机器人等数模，采集工艺文件、PLC信号等，开展焊点可达性、机器人干涉等虚拟验证，缩短返修周期。
       整车合拼装配验证：建模底盘、驾驶舱等数模，采集装配工艺数据，进行干涉性分析与虚拟调试，节约新车型导入时间。
（三）应用效果与效益评价

1.直接运营效益

       生产效率显著提升：PBS区精排定序效率提高10%，移行机运行效率提升12%，车架调度效率提高30%，整车合拼调试时间节约80%以上。

       成本与风险优化：单车型返修成本节约35%，安全生产管理成本降低，缺料停线等异常实现100%消除，新车型导入效率提升10%-15%。

       管理效能升级：车架信息查询效率提升35%，库区有效利用率提高15%，生产异常响应速度加快，关键工艺定版效率提高12%。

2.技术与行业价值

       技术创新突破：形成行业首个工业模型构建作业标准，开发商用车领域首个制造运营数字孪生计算引擎，建立机理模型封装与应用规范。

       示范引领作用：项目获评湖南省“数字新基建”标志性项目，形成的10套推广方案可复制至商用车制造及相关领域，为行业数字化转型提供标杆。

       标准与生态构建：参与4项工业数字孪生类行业标准立项，开发5项工业APP，推动商用车制造领域数字孪生技术标准化、规模化应用。

3.长期发展效益

       为工厂冲刺“全球灯塔工厂”奠定核心技术基础，通过数字孪生平台实现生产全流程的可视化、可追溯、可优化，持续沉淀数字化资产。后续可进一步拓展至研发、供应链、售后服务等全生命周期环节，推动产业链上下游协同升级。

五、个人在智能制造工作中的体会或观点

1.顶层设计先行，避免“孤岛式”建设

       智能制造项目必须从企业战略层面规划整体架构，明确各系统、各环节的衔接逻辑。此前主导的ERP、MES、LES等系统建设中，正是因为提前划定了数据接口标准与业务协同流程，才避免了各系统“各自为战”的信息孤岛问题。

2.业务驱动技术，而非技术引领业务

       智能制造的核心目标是降本增效、优化决策，所有技术选型都应围绕业务痛点展开。比如5G工业互联网与数字孪生项目，并非盲目追求技术噱头，而是针对生产响应慢、质量溯源难等实际问题，通过数字孪生实现生产全流程可视化，最终达成效率与质量的双重提升。

3.分步实施，持续迭代

       智能制造建设是长期工程，从前期的信息化基础搭建，到中期的数字技术融合应用，再到后期的灯塔工厂冲刺，需要分阶段设定目标，每完成一个阶段就复盘优化。例如先通过ERP、MES实现生产流程标准化，再逐步引入AI算法、AGV等自动化设备。既能降低项目风险，也能让企业快速看到阶段性成果。

4.数据是核心资产，流动的数据才有价值

       智能制造的本质是“数据驱动决策”，从设备联网采集实时数据，到系统间数据互通，再到通过算法分析优化生产，每一步都离不开高质量的数据。在项目中，我们始终将数据治理放在重要位置，统一主数据标准，规范数据采集流程，确保数据的准确性与及时性，让数据真正成为指导生产、优化供应链的核心依据。