近日，湖南工业大学MBA教育中心携手株洲市智能制造推进中心，组织2023级近20名MBA学员，走进博世汽车部件(长沙)有限公司（以下简称“博世长沙”），围绕“灯塔工厂数字化建设实践”主题开展深度研学。作为全球“灯塔工厂”、全国首批卓越级智能工厂及国家级绿色工厂，博世长沙以数据驱动为核心，依托系统化四阶段数字化建设，逐步形成了一套清晰、可复制、可推广的实践路径。

车间观摩：置身“万物互联”的智能制造前沿

学员们首先走进博世长沙101工厂的汽车防抱死制动系统（ABS）电机装配车间，实地观摩了工业4.0示范生产线、AGV智能物流设备、数控车床智能监测装置及产品包装视觉检测系统。

车间内，数千赫兹的智能传感器实时捕捉设备振动、扭矩、电压等关键数据，MES（制造执行系统）大屏动态刷新产能、合格率与能耗指标，AGV无人车灵活穿梭，按需精准配送物料。在ABS电机生产区，仅需2名工人与5台机器人协同，即可实现每7.5秒下线一台电机，生产效率提升30%、操作人员减少80%。这一鲜明对比，让学员们直观感受到数字化对生产模式的深刻重塑。随着“5M1E”（人员、机器、材料、方法、测量、环境）全维度管理体系的全面落地，更使“全过程可追溯”的数字化理念也从口号走向可感、可行的实践。

座谈交流：解码灯塔工厂建设的四阶段演进路径

在随后的座谈交流环节，博世长沙101工厂数字化转型负责人系统分享了“灯塔工厂建设四阶段”的实践与思考，为学员们拆解了从数据筑基到智能决策的全流程逻辑，并提炼出四点关键启示：

第一阶段：夯实数据基础，构建万物互联平台。核心在于“定义规则、打通数据源”。工厂首先对人员、机器、材料等核心要素制定统一数据规范，避免数据碎片化；继而部署海量智能传感器，并借助SAP信息管理系统整合生产、物流、质检等全链路数据，最终搭建覆盖全流程的“万物互联”数据平台，为后续应用奠定坚实基础。

第二阶段：数据驱动管理，解决现场问题。重点是从“经验驱动”转向“数据驱动”。依托前期积累的数据，工厂组建数据科学家团队，围绕质量波动、设备故障等痛点建立分析模型；同时通过能耗数据分析优化生产排程，让数据真正成为提升管理效能的抓手。

第三阶段：动态识别异常，实现预测监控。目标是从“被动应对”转向“主动预判”。基于成熟的数据模型，工厂实现对生产异常的动态识别：通过筛选设备运行参数、物料损耗等关键变量，提前预测可能出现的问题，并通过实时监控系统校验预测结果，将故障治理从“事后修复”转变为“事前预防”。

第四阶段：部署智能模型，落地智能决策。关键在于“用AI赋能自主决策”。工厂通过私有化部署大模型，结合边缘计算与私有云技术，让AI深度参与决策过程；设备维护系统可自主评估故障风险等级并自动推送维修方案，实现“数据-模型-决策”的闭环运行。

场景验证：四大应用的数字化价值彰显

博世长沙负责人进一步分享了四大典型数字化应用场景，直观佐证四阶段建设的成效，也让学员们对“数据价值转化”有了更清晰的认知。

易损件寿命动态预测：基于机器学习模型分析皮带、焊接电极等易耗品的运行数据，实现使用寿命精准预测，摒弃传统“固定次数更换”的经验做法，在保障稳定性的同时显著延长易耗品寿命，减少更换停工时间与综合成本。

数控车床预测性维护：在数控车床上加装高频振动传感器，实时监测振幅变化，利用数据模型提前识别刀具开裂、崩口风险，有效降低设备非计划停机，降低维护费用，避免批量质量事故。

全流程透明化管理：依托MES系统，为每台ABS马达绑定唯一二维码，扫描即可追溯其从原材料、加工、检验到出厂的全生命周期记录，不仅满足了客户的追溯要求，更大幅提升质量问题的定位效率。

包装环节视觉检测：在马达包装区部署高清摄像头，通过AI视觉替代人工目检，自动识别产品数量、外观瑕疵与漏装问题，替代传统人工目检，有效降低包装不良率，从源头解决人工检测“易疲劳、易漏判”的痛点。

研学长思：从技术赋能到生态共建的启示

博世长沙的数字化转型之路，生动诠释了“渐进式重构”的深刻内涵。本次研学让学员们深刻认识到，灯塔工厂的建设绝非简单“技术堆砌”，而是遵循“数据筑基—驱动管理—预测监控—智能决策”这一清晰逻辑的循序推进过程：没有标准化的数据基础，再先进的AI技术也难以落地；唯有分阶段、系统化地稳步推进，才能让数字化转化为“降本、增效、提质”的核心竞争力。

同时，博世长沙的实践表明，数字化转型不仅是技术体系的更新迭代，更是管理模式、组织文化与人才体系的全面重构。作为湖南第一家“灯塔工厂”，博世长沙积极向供应链上下游输出数字化能力，带动区域制造业协同升级，以其实践经验为学员们打开了从“企业内生转型”到“产业生态共建”的更宏大视野，也揭示了智能制造生态共建的未来方向。

供稿：MBA&MPA联合会

供图：MBA&MPA联合会