復興號運行中。

青島新聞網4月26日訊 （記者 任俊峰 通訊員 鄧旺強）隨著“新基建”熱潮的興起，“數字技術”正成為眼下的絕對“熱詞”。高速動車組是大國重器，今天，復興號奔馳在祖國廣袤的大地上，以時速350公里的運營速度領跑全球，是中國制造一張靚麗的“金名片”。“復興號”動車組的制造，數字技術也在背后扮演著重要角色。

中車四方股份公司工人正在進行動車組靜態(tài)調試。

在中國高鐵列車核心研制基地中車四方股份公司，數字技術已在動車組的各個制造環(huán)節(jié)乃至運用維護中得到了廣泛應用，擁有豐富的應用場景。數字技術，正在成為賦能動車組“智”造升級的一把“新利器”。

完成制造的“復興號”動車組駛出中車四方股份公司廠房。

車體焊接有了“火眼金睛”

在中車四方股份公司動車組車體生產線上，正在焊接的車體，每0．5秒就有一組焊接數據上傳到焊接管理中心。這是車體焊接數字化管理系統(tǒng)的場景。

焊接，是動車組車體制造的關鍵工藝。一列動車組，有上萬道焊縫。如何管控焊接質量？傳統(tǒng)的焊接，依靠焊工在焊完后進行自檢、互檢、巡檢，無法對焊接過程進行實時監(jiān)控。

中車四方利用數字化技術，建成了國內首個動車組焊接過程數字化管理系統(tǒng)。通過布設在焊機上的數據采集器，焊接管理系統(tǒng)能夠實時采集焊接過程中的所有焊接參數，像焊接電壓、電流等，每0．5秒記錄一次，并自動與標準參數進行比對，一旦出現超差自動報警。

焊接數字化管理系統(tǒng)就像一雙“火眼金睛”，通過對焊接數據的實時采集、自動判斷、自動報警，實時地“監(jiān)視”車體的焊接過程，實現了對焊接的“過程管控”，從而能夠更好地保障焊接質量。

目前，在車體生產線上，焊接數字化管理系統(tǒng)聯接了一百多臺焊機，動車組車體的每一道關鍵焊縫都實現了實時管控。

完成制造的“復興號”動車組轉向架。

精確記錄每個裝配數據 制造“履歷”可追溯

轉向架相當于列車的“腿腳”，是動車組的關鍵核心部件。

一個轉向架有400多種零部件，從上線裝配到完成制造，會產生近萬項制造數據。

中車四方建成了轉向架數字化裝配線，借助物聯網、智能傳感、無線通訊等技術，將以數控機床、扭矩采集以及輔助裝配為主的智能設備進行聯網聯控，實現了轉向架制造數據的自動采集、自動判定和自動歸集。

一個螺栓用了多大扭矩？一個裝配的尺寸多少？轉向架裝配中的每一個制造數據，都會被“精確”記錄。近萬項的制造數據，包括人員信息、設備信息、物料信息、質量信息等等，形成一個轉向架的電子化“制造履歷”。

數字化的制造履歷，實現了制造過程的可追溯。

制造過程可追溯，可以更好地保障轉向架的裝配質量。同時，基于裝配大數據，能夠對產品一次交檢合格率、工序能力指數、質量穩(wěn)定性等進行分析，從而指導優(yōu)化生產流程和制造工藝，提高制造效率和產品質量。

中車四方股份公司“復興號”動車組在京滬高鐵運行。

數字調試“顯身手”：大幅縮短調試周期

完成組裝的動車組，出廠前必須進行調試。調試，就是對動車組進行功能符合性驗證，相當于“體檢”，合格后才能出廠交付。調試試驗是動車組出廠前的一道關鍵制造工序。

一列動車組有16000多個試驗項點，調試過程數據量龐大，流程復雜。依靠傳統(tǒng)的人工記錄、人工測試，很難突破調試效率的瓶頸。

在中車四方，數字化、自動化正在成為動車組調試線上的“關鍵詞”。

中車四方對調試線進行數字化升級，建成了動車組數字化調試線。該數字化調試線，實現了動車組試驗記錄文件100％電子化交檔、試驗全過程數據100％存儲上傳。不僅如此，借助數字技術和智能化裝備，調試線還開發(fā)了十余種自動化調試設備，使動車組的部分調試項點實現了“自動化調試”。

這些自動化調試設備，能夠根據任務指令，自動采集試驗數據，對試驗數據進行自動判斷，并自動生成試驗結果。目前，實現自動化試驗的調試項點已經達到3000多個。

數字化調試線投入應用后，動車組的調試效率大幅提高。一列8輛標準編組的動車組，調試周期縮短了2天以上。

中車四方股份公司動車組總裝生產線，正在進行自動化調試。

“大數據”護航動車組安全：每年預防故障隱患數百件

目前，中車四方每天有1300多列動車組運行在全國各地。這1300多列動車組，每列車每天的運行狀態(tài)數據，都會實時傳回到企業(yè)數據中心。

基于大數據技術，中車四方建成了動車組智能運維平臺。在這里，大數據被應用到動車組運維，成為護航動車組運行安全的新“神器”。

一列在線運行的動車組，設有數千個數據測點，傳感器實時采集列車的運行狀態(tài)數據，監(jiān)測列車運行狀況，每10秒就向地面發(fā)送一次數據。

企業(yè)利用動車組運行實時數據，并融合列車的制造履歷數據、線路數據、運用數據、維修數據、自然環(huán)境數據等，應用大數據挖掘技術和人工智能算法，開發(fā)出動車組關鍵部件故障預測模型，能夠在發(fā)生故障之前對故障進行預測、預警，從而提供維護建議。

這種基于大數據的運維模式，將傳統(tǒng)被動式的故障后維修或定期修，變?yōu)榱酥鲃拥念A測性維護，從而能夠有效降低列車故障率，更好地保障行車安全，提高運維效率。

中車四方股份公司高速動車組車體數字化焊接生產線。

目前，在中車四方，動車組智能運維平臺已上線應用近100個故障預測模型，利用大數據技術，每年成功預防故障隱患數百件。

從車體焊接、轉向架裝配到總裝調試，再到運維服務，數字技術大顯身手，為動車組“智”造插上了“數字翅膀”，提高了動車組的制造效率、產品質量和服務水平。

未來，中車四方還將以產品全壽命周期管理為核心，持續(xù)提升數字技術水平，推進動車組制造“數字＋”“智能＋”升級，為企業(yè)高質量發(fā)展增添新的動能。