宝马全球首家AI汽车工厂是如何炼成的?

宝马集团在匈牙利德布勒森打造的AI汽车工厂，定位为宝马在全球最具创新性的生产基地，标志着汽车制造业的一个里程碑。它于2022年6月1日破土动工，投资约20亿欧元，历经3年全面竣工。

 

 

德布勒森工厂完全以数字化方式规划和构建，其虚拟投产于2023年3月在宝马集团的虚拟工厂中启动。这使得每一道工序都能提前进行测试，仿佛在真实世界中一样。工厂拥有精简高效的结构、负责任的资源管理、前沿创新的经济应用以及对员工的高度重视。宝马集团已为该厂的创新系统和流程，注册了新的专利。本期，让我们深度探访一下这家AI工厂背后有哪些“奥秘”。

 

从虚拟规划到开始运行
2025年下半年，德布勒森工厂启动首款NEUE KLASSE车型量产。作为“新世代”首款量产车型，2026宝马iX3于2025年9月5日在慕尼黑全球首发，于9月9日亮相慕尼黑车展，11月在德布勒森工厂正式投产，2026年春季将在欧洲市场上市。所谓“新世代”车型，包含全新开发的电驱、电池系统，此外还有全新的电子电器架构、用户界面、人机交互概念等。

德布勒森工厂还将成为全球五家率先启动第六代（Gen6）高压电池量产的工厂之一，规划年产达30万台纯电动车型所需的高压电池。宝马Gen6高压电池采用800V高压平台，选用46mm×95mm大圆柱形电芯，通过无模组设计减少30%线束与结构件成本，同时保持高安全性与循环寿命。该电池支持快充技术，10分钟充电可增加约300公里续航。

产能爬坡阶段借助AI、数据分析以及生产网络内的持续知识共享来支持，通过实时数据分析与算法优化，实现对电池生产全流程的精细化管控，优化生产流程和培训员工。此外，无缝的在线质量控制和100%的末端检测将确保实现零缺陷目标。秉承“本地服务本地”的原则，自动牵引列车将高压电池等大型部件直接从相邻的电池组装厂运输到安装点现场组装。

智能运输机器人则独立运送更小的部件，结合AI模块优化路径规划，具备避障和路径优化能力，能在几毫秒内识别障碍物并计算备选路线。该过程采用“手指结构”设计，允许80%的零件直接交付到装配线上的适当位置。云端交通控制系统管理近50台自动牵引列车和140多个智能运输机器人，每日交付约10000次高压电池和零件。

德布勒森工厂负责人汉斯-彼得•肯姆瑟表示：“我们面临的挑战是在这座全新的工厂里，以精益、高效的方式打造一款全新的车型。尽可能简化流程，减少复杂性，对每个操作都进行数字化验证，并系统地利用了全球网络的专业知识，使我们的工厂具备高效的生产、创新的流程，整合更多车型的灵活性。”

 

实施“宝马 iFACTORY”
德布勒森工厂完全依照“宝马 iFACTORY”战略愿景进行设计和建造，旨在通过更好地利用生产过程中的实时数据，对生产情况进行密切掌握，并实现快速响应，不仅提升产量、优化市场规划，还要加强对供应链和库存的管理等。这个战略愿景是宝马集团面向电动化、数字化和可持续发展的生产转型计划，通过“精益”、“绿色、”“数字化”三大支柱重新定义汽车制造标准——

“精益”表示将不同驱动技术和车辆架构集成到生产中的能力，实现精益化生产的核心在于提升效率、灵活性和快速响应能力。德布勒森工厂采用模块化生产线，支持多种驱动类型和车型的灵活切换，提升生产效率和敏捷性。例如，同一生产线可兼容不同动力系统，减少设备冗余。适应市场需求变化通过实时数据监控和供应链优化，缩短生产周期，应对供应瓶颈或需求波动。

“绿色”指通过先进技术，减少资源消耗以及使用循环经济模式来进行生产。德布勒森工厂拥有50公顷面积的光伏发电系统，实现无化石燃料的生产方式，正常运营期间完全依靠可再生能源电力。在非工作日等时段，多余的130兆瓦时太阳能电力被储存在1800立方米容量的热储能系统中。

创新的热网还可以回收压缩空气供应、干燥炉和冷却系统的废热，并将其重新循环利用，再节省高达10%的能源。喷漆过程不使用化石燃料，采用电转热、热网和电再生热氧化（eRTO）系统，所有电力来自可再生能源。作为工厂能源消耗的“大户”，涂装车间采用可再生材料和工艺优化，通过智能控制技术每年减少12000吨二氧化碳的排放。 

“数字化”代表在生产中使用数据科学、AI和虚拟化技术，并在规划和开发中进行现实世界和虚拟世界的互融，以创新技术打造高质量产品。德布勒森工厂追求的目标包括定制的车型产品、满意的客户体验、卓越的品质和准时交付。通过提升全价值链和各环节数据的一致性，将数字化创新技术应用于生产，打造有效的应用场景。

 

图1. 将采集的数据与数字孪生模型结合，运用AI算法进行大数据分析

工厂通过这种数字化的方式，更好地利用生产过程中的实时数据，对生产情况进行密切掌握，并实现快速响应。这不仅能够提升产量、优化市场规划、加强对供应链和库存的管理等，还可以让世界各地的员工实现虚拟化连接，在同一平台上进行实时开发和规划。

宝马集团负责生产的董事会成员米兰•内德利科维奇指出：“2026宝马iX3和宝马第六代（Gen6）高压电池的量产，标志着宝马汽车制造进入了一个新时代。这是一场真正的变革，也是我们对元宇宙的一种回应。工厂从建设之初就实现全流程数字化，打造出零化石燃料的高效生产新范式。”

 

打造AIQX质量控制平台

AIQX（Artificial Intelligence Quality Next）系统基于云计算和实时数据采集技术，是德布勒森工厂运营的核心质量控制平台，主要用于生产数字化层面。该系统通过整合数字孪生数据，实现了生产流程的实时优化，使得“生产线每一辆车”都能视为连接节点，具备自我检测和反馈能力。

该系统首先利用物联网传感器实时采集生产设备的运行数据（如温度、振动、压力等参数），结合3D建模技术构建与物理设备高度精准的数字孪生模型，实现与真实设备1:1映射，误差控制在0.1mm以内。该系统支持实时同步更新设备运行状态。即使在收集原材料和组装零部件（如螺母和螺栓）之前，也会首先进行虚拟设计和测试，确保设计方案的可行性。  

接着将采集的数据与数字孪生模型结合，运用AI算法进行大数据分析。通过历史生产数据训练机器学习模型，自动优化生产计划与资源配置。预测性维护模块可提前识别设备故障风险，减少非计划停机时间。质量检测环节采用计算机视觉技术，缺陷检测效率较人工提升60%以上。

 

图2. 5G网络为近1000台工业机器人提供可靠连接，时延低至32毫秒
 

最后根据数字孪生模型的仿真结果，AIQX系统将多目标问题简化为单目标问题，从而降低求解复杂度，在冲突目标间寻求平衡点，生成优化策略，自主调整生产参数，用虚拟指令反馈至物理生产流程，实现效率跃升。例如，当机械臂温度异常时，AIQX系统能够自动启动降温程序，并将虚拟调试数据同步至实体设备。

AIQX系统基于车间中布局的摄像头、声音传感器和麦克风等，实时采集部件与整车关键环节的数据，并结合AI算法对图像与传感信息分析处理，从而即时识别缺陷，如车身漆面不均匀、零件缺失、装配错误或精度不够等，发出预警并给出补救建议，最大限度地减少生产延误。AIQX可将车身间隙合格率提升至94%，并通过AI质检系统实现缺陷分类精度达99.3%。另外，能提前90天预测设备故障，避免潜在停机损失。 

AIQX集成覆盖400公顷厂区的公私混合5G网络，支持约1000台机器人、自动牵引列车及传感器实现毫秒级响应。通过云端平台，车身被视为“联网设备”，可自主完成故障诊断与预防性维护。该工厂依托该系统，生产的2026宝马iX3碳排放较传统工厂减少90%，成为5G+AI智能制造的标杆。

 

引入动态排产系统

德布勒森工厂引入的动态排产系统，通过实时数据整合与智能算法决策，实现了生产计划的“感知-调整-执行”闭环。每5分钟基于订单需求、设备负荷、物料库存等数据更新生产计划，确保信息时效性；面对紧急插单或资源约束（如芯片短缺），30分钟内完成生产序列重算并下发，快速响应异常场景；综合平衡订单优先级（如保障核心车型生产），设备利用率和工序依赖关系等。

 

图3.两台智能运输机器人将集装箱运送到生产线旁

动态排产系统核心在于强化学习算法构建的智能调度模型，其运作逻辑可概括为“数据输入-策略模拟-决策输出-反馈优化”四步：

一、实时采集订单系统（优先级、交期、数量）、设备管理系统（运行状态、产能负荷、维护计划）、物料管理系统（库存水平、采购周期、供应商交付能力）、工艺系统（工序流程、质量标准）等数据，形成统一数据池。

二、强化学习决策层，通过学习生成最优生产序列，模拟生产系统的动态状态，包括资源约束（设备、物料）、订单需求、工艺规则等。定义优化目标，如“订单准时交付率最大化”“设备利用率提升”“物料库存周转率优化”等多目标加权，避免单一目标导致的资源浪费，如过度追求设备利用率而忽略交期。

三、通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）或深度Q网络（DQN） 等方法，模拟不同排产策略（如调整工序顺序、分配设备资源、延迟非核心订单）在未来一段时间内的预期效果（如交付准时率、资源浪费成本），选择综合收益最高的策略作为执行方案。

四、生产执行后，系统会将实际结果（如订单交付率、设备idle时间、物料损耗）反馈给强化学习模型，通过策略梯度下降调整奖励函数权重，持续优化决策策略，使模型在长期运行中逐步适应复杂场景（如季节性订单波动、供应链周期性短缺）。

动态排产系统落地后，德布勒森工厂实现了多维度优化。订单准时交付率从传统静态排产的约80%提升至95%以上，核心车型交付稳定性显著优于行业平均水平，增强了客户满意度与市场响应速度。设备有效运行时间增加15%-20%，瓶颈设备负荷均衡化（避免局部过载或闲置）。物料库存周转率提升，减少因等待物料导致的生产停滞，降低了库存成本与资金占用。面对紧急插单、设备故障等异常情况，生产计划调整时间从传统人工排产的数小时缩短至30分钟内，减少了异常事件对整体生产节奏的冲击，提升了工厂运营的韧性。

以“芯片供应不稳定”这一行业共性问题为例，系统的优化逻辑体现了约束条件下的优先级决策智慧：实时监控芯片库存及未来到货计划，结合订单优先级标签（核心车型标记为P0，非核心车型为P1/P2）；当芯片库存低于安全阈值时，自动触发“优先级导向分配”模式：降低P1/P2车型的生产比例（或暂停部分批次），将芯片资源集中分配给P0车型，确保其交期达成；同时，通过调整P1/P2车型的生产顺序（如延后至芯片到货后），避免设备与人力资源闲置，维持整体产能利用率。

（编译自宝马汽车集团官网，www.bmwgroup.com）

 

来源：荣格-《智能制造纵横》

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