2025年7月30日至31日，2025汽车新质生产力发展论坛在重庆举行。会上，2025汽车新质生产力优秀案例正式发布。上汽大众汽车有限公司（下称“上汽大众”）申报的《动力电池制造数智化工厂》，入选“2025汽车新质生产力先进制造技术类优秀案例”。

　　在新能源汽车市场渗透率突破50%的行业转折点上，消费者对新能源汽车的关注度从续航里程转向更核心的安全与性价比，这使得新能源车企面临产品安全和降本增效的双重挑战。作为大众汽车集团全球首个MEB平台专属工厂，上汽大众安亭新能源汽车工厂的电池车间（简称“上汽大众电池车间”），以“安全造电池、造安全电池”为核心，通过数智化探索实现了生产效能与产品安全的双重突破，为动力电池制造领域树立了新标杆。

　　降本增效：用智能化破解人员成本困局

　　案例中提到，该电池车间曾面临显著的人员成本压力，55个人工岗位中，显性浪费及低负荷岗位占比高达61.2%。为此，车间将传统ECRS（取消、合并、重排、简化）方法与数字化工具深度融合，实施了25项自动化与智能化改造。成功取消了8个人工岗位，低效岗位占比从61.2%降至19.1%。

　　以电池壳体表面异物智能化检测项目为例，车间引入基于灰度+边缘轮廓双算法的机器视觉检测系统，大幅度提升检测准度和效率，彻底取代了传统的人工目视检查。

　　智能管控：筑牢电池安全防线

　　在保障工艺AGV电池安全方面，该车间自主搭建的电池智能管控系统，通过工厂服务总线PSB整合ANDON、Shopfloor等多系统数据，结合大数据分析自研AGV用电池健康因子，运用决策树、随机树林、BP神经网络算法实现电池健康评估与寿命预测。

　　该系统还创新设计电池决策交互式仿真模块，优化电池更换策略。实施后，AGV电池充电次数减半，备件更换频次下降30%，年节省费用175万元；更通过实时监控AGV位置与状态，将应急响应速度提升90%。

　　质量革命：AI驱动全流程安全管控

　　电池质量安全管理是动力电池制造领域的核心，传统质量管控方式存在电池制造的滞后性与准确性问题。为解决这项难题，车间搭建了电池质量管控AI智能平台，通过聚类算法与自适应滑动时间窗技术，实现质量状态的实时监控与异常预警，从而提前发现潜在问题，为生产调整提供宝贵时间。

　　此外，平台运用关联分析法深挖生产数据，建立影响因素关联模型，提高问题分析的准确性和效率；针对复杂问题，平台建立案例库，并基于AI算法构建模型，实现智能解决方案生成。实施后实现了质量数据统计的无纸化，显著提高了问题发现、分析和解决的效率，将DLQ（全工序一次性合格率）从75%提升至90%。

　　材料优化：校企协同攻克成本难关

　　导热胶作为新能源汽车动力电池热管理系统的关键介质，针对导热胶“材料浪费”问题，上汽大众制定了导热胶用量优化方案。该方案采用6σ管理方法，通过DMAIC五个阶段逐步实施，旨在将导热胶用量降低至图纸规定的下限，同时确保电芯覆盖质量和生产节拍的要求。

　　为解决导热胶涂胶胶型设计缺乏系统性和科学性的问题，上汽大众电池车间与上海交通大学合作，采用数智化路径，构建导热胶流动模型，利用有限元软件进行仿真计算，对涂胶轨迹进行优化，获得优胶型。为进一步推广创新管理成果，双方共同研发了胶型优化数字孪生系统，能够自动生成海量胶型，自动寻找优解，并智能转化为涂胶轨迹，为动力电池材料成本管理提供了新的思路和解决方案。实施后，产品质量性能不变，单个模组导热胶用量从220ml降至160ml，单台电池材料费用降低27.3%，优化效率提升90%，费用降低75%。

　　通过上述数智化转型的探索与实践，上汽大众电池车间在成本控制与安全管理方面取得了显著成效。截至目前，已累计生产动力电池超过40万台；期间保持“零”安全事故记录；生产成本降低超4000万元／年；生产安全显著风险岗位清“0”；产品安全DLQ达到90%。

　　2025汽车新质生产力发展论坛由中国检验认证（集团）有限公司与中国经济信息社主办，中国汽车工程研究院与中国汽车工业咨询委员会协办，中国经济信息社重庆中心与中国汽车工程研究院股份有限公司品牌宣传中心承办，中宣部宣传舆情研究中心、中国消费品质量安全促进会、重庆工业智能技术研究院提供支持。