重庆小康动力有限公司智能总装车间里，生产线上紧张有序。张枫快步穿过流水线，在一面生产大屏前驻足。屏幕上，产量达成率、瓶颈工序、FTT（一次交验合格率）等数据实时刷新——这是他每天进车间的第一站。“底数摸清了，当天的工作重心也就明确了。”

15年来，这位动力总成工艺开发主任工程师把车间当作主战场，他手中的“武器”早已不限于游标卡尺和图纸，“数据”才是他最趁手的工具。

干在实处破难题 谋在深处向数智

“精益不在一时，是每一天都在做的事。”这是张枫的口头禅，也是他带领团队推进生产优化的真实写照。

近年来，第五代赛力斯超级增程系统项目启动。“高度集成”的技术指标一经确定，张枫肩上的担子陡增。模块高度压缩，装配空间狭窄到连工具角度都受限；前道工序的微小偏差在高度集成下产生累积效应，制造精度被倒逼至微米级。他与研发团队历经多轮“拉锯”，才最终找到性能与量产之间的平衡点。

相较于攻克单点技术难题，张枫思考得更为深远：能不能用数据把整个制造过程管起来？过去，许多环节依赖老师傅的经验判断，发现问题往往是滞后的。如果能实现实时监控、提前预警，很多隐患就能消灭在萌芽状态。

这个念头，成了他推动数智化转型的起点。

用数据说话 让效果开路

数智化转型的第一步是打通“数据孤岛”。张枫碰到的第一个难题，并非技术，而是观念。

“各部门有自己的KPI和数据习惯，凭什么共享？”推行初期阻力重重，有的车间担心因数据暴露问题而被追责。

张枫的办法很实在：不搞大规模动员，先找一个痛点最明显的工段。他选取了一个频繁停机待料的工序，接入生产数据——准确统计停机时长、换型浪费及不合格品频次。数据一经呈现，车间主任当即坐不住了：“原来每天竟隐形浪费这么多工时？必须改！”

“只要能创造看得见的价值，大家自然会拥抱变革。”张枫说，这一成功案例很快复制至其他产线，数据也从各部门捂着的“私产”，变成共同解决问题的“公共语言”。

数据接进来了，要让老师傅相信AI和数字孪生能帮忙，又是另一道坎。“一开始不信很正常。”张枫从不空谈概念，只用数据帮老师傅们解决问题。因为他深知，老师傅们只认一个理：这东西能不能帮我解决实际问题。

智能总装二线刚投产时，视觉检测误判率偏高，合格件常被误剔。张枫带队，通过调整光源、做物理隔离、补充不同工况样本重新训练等措施，误判率这才被控制在理想区间。

在整体规划的指引下，产线上全面部署AI视觉辅助系统，帮助质检工位精准定位缺陷根因。以前靠肉眼反复筛查的劳作，如今由系统自动识别、实时报警，劳动强度骤降，检出率反升。此后，再有新工具上线，老师傅们不再抵触，还主动打听“什么时候轮到我们工位”。

成功没有捷径 唯有死磕到底

智能总装二线的建设，是张枫数智化理念最集中的一次落地。这条线关键部件装配实现100%全自动化，工业机器人、高精度拧紧设备与AI视觉检测精密协作，构建起全链路防错机制。

张枫坦言，从图纸到真正跑起来，最难的莫过于整线联调。单机调试一切正常，一联起来就状况频发：时序对不上、信号有延迟、PLC和机器人交互冲突……最令人头疼的是防错系统逻辑验证。

没有捷径，唯有死磕到底。张枫带着团队一条一条路径测，一个边界一个边界补。那段时间，“再来一轮”成了团队的口头禅。面对连轴转的疲惫，张枫将任务拆解为细项，让年轻人独挑子系统大梁，他则在后方兜底。最终，产线投用后大幅降低运营成本，实现制造数据“全可视、全可管、全可控”，成为行业智能制造标杆。

在张枫看来，真正的成就不在于某一项目的成败，而是他以数据为钥，打开了一扇门——让制造从“凭经验”走向“靠数据”，让产线上的每一处细节都有了被量化、被优化、被掌控的可能。记者 胡倩