汽车机械智能制造及自动化技术探讨

引言

汽车产业是制造业的重要支柱，其机械制造环节涵盖车身加工、零部件装配、动力系统生产等关键流程，直接决定汽车的性能、质量与生产效率。随着消费者对汽车个性化需求的增加，以及新能源汽车、智能网联汽车的快速发展，传统汽车机械制造模式暴露出诸多短板，生产线上刚性设备难以适应多车型切换，人工操作导致的质量误差频发，生产数据割裂难以实现全局优化，这些问题制约了汽车制造的效率与创新。

一、传统汽车机械制造模式的现存问题

1.1 生产柔性不足，适配性差

传统生产线多为固定流程设计，设备布局与工艺参数针对单一车型设定，当需要切换车型或调整生产任务时，需停机更换模具、调整设备参数，耗时较长且成本高。例如，车身焊接生产线若需从 sedan 车型切换至 SUV 车型，需重新调试焊接机器人的运动轨迹与夹具位置，导致生产中断，难以满足多品种、小批量的定制化生产需求，与当前汽车市场多车型、快迭代的趋势不符。

1.2 人工依赖度高，质量稳定性不足

传统汽车机械制造中，零部件装配、尺寸检测等环节多依赖人工操作，易受人员技能水平、疲劳程度影响，导致质量误差。发动机零部件装配时，人工拧紧螺栓的力矩难以精准控制，可能出现螺栓松动或过紧的问题，影响发动机运行稳定性；车身外观检测依赖人工目视，易遗漏细微划痕或变形，降低汽车外观质量。

1.3 数据割裂，管理效率低

传统制造模式下，设计、生产、质量等环节的数据分散存储于各部门系统，缺乏统一的整合与交互机制。设计部门的三维模型数据难以直接传递至生产部门，需人工转换格式后导入设备控制系统，易出现数据偏差；生产过程中的设备运行数据、物料消耗数据无法实时反馈至管理平台，管理人员难以及时掌握生产进度与资源利用情况，导致生产调度滞后、资源浪费等问题。

1.4 能耗与成本偏高

传统生产设备多为高能耗机型，且运行时缺乏动态能耗调控，车身冲压设备长期处于满负荷运行状态，即使在非峰值生产时段也维持高能耗；人工操作导致的返工、废品率较高，增加了材料浪费与生产成本。传统设备的维护依赖定期巡检，难以提前预判故障，突发停机不仅影响生产进度，还会增加维修成本。

二、汽车机械智能制造及自动化技术的具体应用

2.1 数字孪生驱动的精准建模

数字孪生技术为汽车机械设计提供了虚拟仿真与优化工具，实现设计环节的智能化。在车身机械设计中，通过构建车身数字孪生模型，可模拟不同材料、结构在碰撞、振动下的力学性能，无需制作物理样机即可完成多轮设计优化，缩短设计周期；在发动机零部件设计中，利用数字孪生结合流体动力学仿真，优化气缸、活塞的结构参数，提升发动机的动力性能与燃油经济性。

2.2 柔性装备支撑的高效制造

自动化装备是汽车机械智能制造的核心载体，通过智能机器人、柔性生产线的应用，实现生产环节的高效与柔性。车身加工环节，采用多关节焊接机器人结合视觉识别技术，可自动识别车身焊缝位置，调整焊接轨迹与参数，适应不同车型的焊接需求，同时提升焊接精度与速度，减少人工干预；零部件装配环节，使用协作机器人与人工配合完成精密装配，在电池 Pack 装配中，协作机器人精准抓取电池模组并完成定位安装，人工仅负责辅助检测，既保证装配精度，又降低人工劳动强度。柔性生产线通过模块化设计，可快速切换夹具、调整设备参数，实现多车型在同一条生产线的混线生产，大

幅提升生产适配性。

2.3 实时监测与精准追溯

智能制造技术可构建全流程质量管控体系，实现质量问题的实时发现与精准追溯。在零部件加工环节，部署机器视觉检测设备，对曲轴、凸轮轴等精密零部件的尺寸、表面粗糙度进行自动检测，检测速度与精度远超人工，可及时剔除不合格产品；在整车装配环节，通过射频识别技术为每个零部件赋予唯一标识，记录零部件的生产批次、装配工位、检测数据等信息，若后续发现质量问题，可快速追溯至具体环节与责任主体，便于问题整改。质量数据实时上传至管理平台，通过大数据分析识别质量波动规律，提前调整生产工艺，减少质量问题重复发生。

2.4 工业互联网驱动的资源优化

工业互联网技术打破了汽车机械制造的供应链数据壁垒，实现上下游协同优化。在物料供应环节，通过供应链管理平台整合零部件供应商、物流企业的数据，实时掌握零部件的生产进度、库存状态与运输位置，根据生产计划动态调整物料配送节奏，避免物料积压或短缺；在生产调度环节，平台实时采集生产线的设备负荷、人员配置数据，结合订单需求自动优化生产排程，当某一车型订单增加时，自动调配空闲设备与人员至对应生产线，提升资源利用效率。供应链协同平台可实现供应商与主机厂的设计协同，供应商通过平台获取主机厂的零部件设计需求，提前开展生产准备，缩短供应链响应周期。

三、汽车机械智能制造及自动化技术应用的挑战与优化策略

3.1 现存挑战

技术协同不足，不同品牌的自动化设备、软件系统通信协议不统一，导致数据交互困难，焊接机器人与视觉检测设备的数据难以实时共享，影响检测与生产的同步；核心技术依赖，高端智能装备的核心部件如精密传感器、运动控制器仍依赖进口，自主可控能力不足，增加了技术应用的成本与风险；人才缺口，既掌握汽车机械制造工艺，又熟悉智能制造技术的复合型人才短缺，导致技术落地后难以充分发挥效能，部分企业出现设备闲置现象。

3.2 优化策略

针对上述挑战，可从三个方面推进优化：一是构建统一技术标准，行业协会牵头制定汽车机械智能制造的通信协议、数据格式标准，推动不同设备、系统的互联互通，同时鼓励企业采用开放式工业互联网平台，实现数据整合与协同；二是加强核心技术研发，加大对精密传感器、智能控制算法等核心技术的投入，支持本土企业与科研机构合作攻关，提升装备与技术的自主可控能力，降低对进口技术的依赖；三是完善人才培养体系，高校开设汽车智能制造相关专业，融合机械工程、自动化、数字技术等课程，同时企业与高校开展校企合作，通过实习、培训等方式培养实操型人才，弥补人才缺口。

结语

汽车机械智能制造及自动化技术是汽车产业转型升级的核心驱动力，通过智能设计、自动化生产、智能质量管控、供应链协同的全流程应用，可有效解决传统制造的柔性不足、质量不稳、效率低下等问题，推动汽车机械制造向高效、柔性、精准方向发展。随着新能源汽车与智能网联汽车的进一步发展，汽车机械智能制造及自动化技术将迎来更多创新空间。

参考文献

[1]董光耀.汽车机械智能制造及自动化技术探讨[J].内燃机与配件，2025，（13）：120-122.DOI：10.19475/ j.cnki.issn1674-957x.2025.13.038.

[2]刘熠荣，陈震，曾强，等.汽车机械智能制造及自动化技术研究[J].汽车与驾驶维修（维修版），2024，（10）：29-31.