我叫姜谅，一个00后的设备工程师。2023年夏天，我从校园走进长安汽车两江工厂，成为一名设备工程师。那时我对“智能制造”的理解，还停留在课本里的工业4.0、数字孪生、AI算法这些热词上。真正走进车间，我才发现，理想中“智能”与“制造”的完美融合，与现实之间还隔着很多“看不见的坎”。 

　　焊接二车间有超过500台焊接机器人，它们是制造车身骨架的“主力军”。设备多、负荷高、服役时间长，有的机器人已经连续干了8年，焊过180多万台车。你可以想象，它们就像一群经验丰富但身体开始发出信号的老匠人。 

　　而我们的工作，就是听懂它们的“语言”，提前发现隐患，避免产线“急停”。 

　　从“一张表”开始，给机器人建个“体检系统” 

　　刚入职那阵子，我跟着师傅跑现场，最怕听到对讲机里喊“机器人报警了。” 

　　那一刻，室组成员都会放下手里的活，围过去排查、抢修。那种“救火式”的紧张感，我至今记忆犹新。 

　　“如果能预警，该多好。”我当时的想法很简单，也很迫切。 

　　我大学学的是物联网，来到车间后，我发现大量的设备运行数据其实就在控制器里、在维修工单里、在老师傅的经验里，但它们彼此是“孤岛”。把这些数据打通的关键，则需要建立一个机器人健康评估模型。 

　　我把这个想法跟师傅描述后，得到了支持。车间成立了一个跨专业的小团队，有经验丰富的维修技师、设备主管，还有负责机器人的技术伙伴。大家坐在一起，干了一件很“笨”的事，我们梳理各类指标，规范采集流程，统一数据格式，录入低代码平台。 

　　让机器人自己“说话” 

　　为了让这套模型真正用起来，我们依托公司的低代码平台，搭建了“机器人智维系统”可视化驾驶舱。点开屏幕，500多台机器人的健康状态一目了然，绿色的“健康”，黄色的“亚健康”，红色的“预警”。 

　　系统上线没多久，它便“立功”了。有一次，系统提示某台焊接机器人的指标持续走高，综合评分从中风险逼近高风险。 

　　我们调出历史数据，发现这台机器人的运行时间已经接近建议更换周期。这次，车间提前制定了更换计划，利用生产间隙完成了预防性维护。 

　　那一刻，我真切地感受到：数据，真的能让设备“开口说话”。 

　　从“我”到“我们” 

　　有人问我，你一个入职才两年多的新人，怎么敢牵头做这些？ 

　　我想说，这不是我一个人的功劳。 

　　我们有全力支持创新的牵头人，有经验丰富、愿意分享的老师傅，还有一群同样热爱技术的年轻同事；更关键的是，长安提供了低代码平台这样的“武器”，让我们一线工程师也能快速搭建应用，不用从零写代码。这种“自主开发+敏捷落地”的模式，让我们敢于尝试、快速迭代。 

　　2025年9月，团队申报的《基于数字化技术实现机器人智能综合运维》项目，在第十届重庆市“五小”创新晒活动中，从全市1937支队伍中脱颖而出，获得一等奖，并且是制造建筑赛道唯一受邀现场路演的项目。 

　　站在发布台上，我们讲述的不再是一个“技术方案”，而是我们车间真实发生的故事：从一张纸、一次报警、一次抢修，到一块大屏、一套模型、一次预测。 

　　那一刻，我特别想让更多人知道：智能制造，不是高高在上的概念，它就在我们每天打交道的设备里，在一次又一次的数据采集中，在一次又一次的模型迭代中。 

　　在长安汽车，像“机器人健康评估”这样的数智化应用场景，正在一个个落地生根。 

　　如果你问我，对智能制造的认识是什么？ 

　　我会说，它已经在长安汽车两江工厂的每一个绿色健康图标里，在每一次自动预警的推送里，在每一台下线的新车里。 

　　在长安汽车两江工厂，我们用数据和AI书写属于中国制造的未来式！