汽车轮毂轴承单元是汽车底盘系统的关键基础零部件，长期承受复杂载荷、高速运转等严苛工况，对精度、一致性和可靠性要求极高。传统质检主要依靠人工目检，磕碰、微裂纹、尺寸超差等细微缺陷能否被发现，往往取决于质检员的经验，抽检也难以覆盖每一件产品。位于杭州萧山的万向精工5G工厂，正在把质量检测从“人眼判断”转向“AI诊断”。
5G全连接工厂的入选背景
浙江万向精工有限公司深耕高端汽车零部件30余年，是汽车轮毂轴承单元领域的制造业单项冠军示范企业、国家级卓越级智能工厂和浙江省未来工厂标杆，产品进入多家国内外主流车企供应链。工业和信息化部发布的《2025年5G工厂典型应用实践》，从全国1260个5G工厂名录项目中遴选出100个技术先进、具有标杆引领作用的典型实践，由万向精工建设的“汽车零部件智造5G全连接工厂”入选，成为全国汽车工业数字化转型的标杆案例。
AI质检：从抽检到100%全自动化全检
工厂在关键工序部署高清视觉采集终端，通过5G工业专网实时传输质量数据，再由基于海量标注数据训练的AI算法，对产品表面、尺寸和装配精度进行微米级判别，实现100%全自动化全检。依托5G大带宽、低时延特性，工业相机采集的图像可实时传输至共享处理单元，由算法统一开展缺陷识别，单工位检测时间控制在0.5秒以内。发现异常后，系统可自动触发分级预警、产线停机、不合格品分流返工等指令，把“发现缺陷、判断缺陷、处置缺陷”连成闭环。生产过程中的物料、加工、装配和检测数据均被实时记录，一旦发现质量问题，可以快速定位并锁定关联原料和同批次产品，降低风险扩散概率。
设备健康管理：提前7至15天预警
质量稳定离不开设备稳定。针对磨床、热处理炉、自动化装配线等核心设备，工厂在关键部位部署温度、振动、电流、运行负荷等传感器，24小时采集工况数据，为每台设备建立全生命周期数字档案。基于长期积累的历史数据，AI系统学习设备正常运行规律和故障特征，搭建设备健康研判模型，可提前7至15天预警轴承磨损、主轴偏移、电机老化等潜在故障，并根据实时状态生成运维方案、动态调整运行参数、修正偏差。设备养护计划由系统自动生成并下发，执行完成后上传记录、闭环验收，保养计划执行率达到100%。数据显示，目前厂内设备故障处理效率提升30%，故障知识库覆盖率达到90%。
柔性排产、数字孪生与全厂数据打通
面对多型号轴承混线生产，工厂依托未来工厂工业互联网平台汇聚订单、物料库存、设备状态、工序节拍等全链条数据，由AI排产算法综合分析与仿真推演，动态生成生产计划和调度方案。生产单元投入运行前，车床、机器人、自动导引运输车等设备的参数被映射至虚拟空间，通过数字孪生模型模拟设备运行、产线布局和物流路线，提前发现节拍冲突和路径拥堵。应用后，产线布局优化周期缩短30%，物流路线规划时间减少25%。此外，六轴机器人搭载3D视觉系统动态匹配上下料节拍，上料环节成本降低50%；AGV通过5G网络接收调度指令，配送成本降低30%。工厂联合杭州联通构建“5G工业专网+工业互联网平台+自研算力集群”，打通研发、生产、质检、设备、物流、能耗、供应链等12项信息系统，构建与物理工厂1∶1映射的数字孪生体。以能耗管理为例，空压机用电量占企业总用电量的25%以上，多台空压机联控系统实时分析产气量和用气需求，更好匹配生产高峰期与低谷期，企业万元产值能耗降低16%。
小结
万向精工的实践表明，AI赋能制造业的关键不在于“单点炫技”，而在于进入核心工艺、核心设备和核心管理流程；5G的价值也不只是连接更多设备，更在于让数据实时流动、让算法快速决策、让控制及时闭环。从100%全自动化全检到提前7至15天设备故障预警，从人工智能排产到数字孪生辅助全厂决策，这一案例为传统制造业高端化、智能化、绿色化转型提供了可借鉴的样本。
参考来源
本文根据 探访5G工厂：100%全自动化全检 提前15天预警 等公开资料整理，版权归原作者与原媒体所有。