在全球制造业向数字化、智能化深度变革的浪潮中，橡胶轮胎行业因工艺复杂、工序繁多、质量管控严苛等特性，智能化转型难度突出。赛轮集团作为行业数字化建设的先行者，以“橡链云”工业互联网平台为核心底座，融合5G、人工智能、数字孪生等新一代信息技术，打造数智协同的橡胶轮胎智能工厂，于2025年成功入选国家卓越级智能工厂，成为全球轮胎行业智能制造的标杆典范，为传统制造企业转型提供了可复制、可推广的实践路径。

一、行业龙头的数字化基因

赛轮集团股份有限公司成立于2002年，是一家专注于橡胶轮胎研发、生产、销售及服务的全球化企业，拥有轿车胎、卡车胎、非公路胎三大全系列产品体系，产品销售网络覆盖全球180多个国家和地区。公司规模跻身全球轮胎行业前十，巨型工程胎位列全球前三，获评国家制造业单项冠军企业，是国内轮胎行业的核心龙头企业。

自创立以来，赛轮集团便将数字化融入发展基因，坚持以技术创新驱动产业升级。面对轮胎制造“工序繁琐、工艺精度要求高、设备联动复杂、质量追溯难”等痛点，赛轮率先布局智能制造，2020年发布全球首个橡胶轮胎行业工业互联网平台“橡链云”，2021年建成行业首个5G+工业互联网轮胎智能工厂示范线，逐步实现从传统制造向“数智协同、精益高效、绿色低碳”的智能制造模式转型。

二、行业痛点与转型刚需

橡胶轮胎制造涵盖密炼、压延、挤出、成型、硫化、检测等十余道核心工序，存在四大典型痛点：

1.生产协同效率低：各工序设备独立运行，数据孤岛严重，排产依赖人工经验，柔性化生产能力不足，难以快速响应多品种、小批量的市场需求。

2.质量管控难度大：轮胎质量受原材料、工艺参数、设备状态等多因素影响，传统人工检测效率低、漏检率高，缺陷追溯困难，易导致不合格品流入市场。

3.资源能耗管控粗放：生产过程水、电、气消耗量大，缺乏实时监测与智能优化手段，能源利用率低，不符合绿色制造发展趋势。

4.产业链协同不足：上下游企业数据不通，原材料供应、生产进度、物流配送、终端服务衔接不畅，整体运营成本高、响应速度慢。

政策层面，国家持续推进制造业数字化转型，先后出台《制造业数字化转型行动方案》《“十四五”智能制造发展规划》等政策，鼓励企业建设智能工厂、工业互联网平台，培育数字化转型标杆。市场层面，全球轮胎市场竞争加剧，客户对轮胎质量、定制化、全生命周期服务的需求不断提升，倒逼企业通过智能化转型提升核心竞争力。

在此背景下，赛轮集团立足行业痛点，依托自身技术积累与全球化布局，启动数智协同橡胶轮胎智能工厂建设，旨在通过全流程、全链条的智能化重构，破解行业痛点，引领产业升级。

三、“平台+工厂+应用”的数智体系

赛轮智能工厂以“橡链云”工业互联网平台为核心底座，构建“云-边-端”一体化技术架构，纵向打通设备、产线、工厂、集团四层数据，横向贯通研发、生产、质量、供应链、服务全链条业务，形成“平台赋能、工厂落地、应用赋能”的数智协同体系。

（一）全球首个橡胶轮胎工业互联网平台“橡链云”

“橡链云”是赛轮自主研发的全球首个橡胶轮胎行业工业互联网平台，也是智能工厂的核心支撑，具备设备连接、数据治理、模型开发、应用集成、产业链协同五大核心能力。

•纵向全要素互联：接入生产设备、传感器、AGV、机器人等各类终端，实现“人、机、料、法、环、测”全要素数据实时采集与互联互通，目前99%以上设备实现数据互通，数据库响应时间缩短至10毫秒。

•横向全链条贯通：集成ERP、MES、APS、WMS、SRM等核心系统，打通研发、生产、质量、供应链、销售、服务全链路数据，实现业务流程无缝衔接。

•行业级模型库：构建橡胶轮胎行业最完整的机理模型库，涵盖密炼、硫化、成型等核心工序的工艺模型、质量模型、设备健康模型，支撑智能决策与自动控制。

•产业链协同生态：平台已入驻2200余家代理商、10万余家门店，链接服务千万车主，实现上下游企业数据共享、业务协同，提升产业链整体效率。

（二）多层级数字孪生+5G全连接工厂

赛轮构建覆盖集团、工厂、产线、设备的多层级数字孪生平台，通过三维建模与实时数据映射，实现物理工厂与虚拟工厂的实时同步、交互与仿真优化。

•5G全连接网络：工厂内部全覆盖5G专网，满足设备数据毫秒级实时传输、远程控制、高清视频监控等需求，支撑工业机器人、AGV、智能传感器等设备的无线化、智能化运行。

•标准化模块化建设：搭建数字化轮胎建设标准平台，实现工厂建设标准化、模块化，新工厂建设及投入运营周期从行业常规18个月压缩至8个月，快速复制能力行业领先。

•柔性化数字车间：围绕密炼、成型、硫化、检测等核心工序，建设数字化车间，部署工业机器人、智能成型机、自动检测设备等智能装备，关键工序实现“机器换人”，全工艺流程自动化、数字化、智能化管控。

（三）全场景AI赋能的核心业务系统

基于“橡链云”平台，赛轮打造覆盖研发、生产、质量、供应链、服务五大核心场景的智能化应用，以AI技术为核心引擎，实现业务全流程智能优化。

•研发设计：轮胎三维数字化设计及仿真平台+AI配方优化系统

•生产制造：智能排产系统+自动化物流调度+设备健康管理系统

•质量管控：AI视觉检测+全链路质量追溯系统

•供应链协同：智能采购+库存优化+物流可视化系统

•运营服务：轮胎全生命周期管理+AI智能客服+智能理赔系统

四、全流程数智化重构

（一）研发设计：从“经验试错”到“数据推演”

针对轮胎研发周期长、成本高、配方优化依赖经验等痛点，赛轮构建数字化研发体系，实现研发流程智能化、高效化。

1.三维数字化设计与仿真：搭建轮胎三维数字化设计及仿真平台，融合知识工程模块，实现轮胎结构、材料、性能的数字化建模与仿真分析，产品设计规范率达100%，大幅减少物理试制次数。

2.AI配方智能优化：系统调用历史海量配方数据、物理模型参数及测试数据，利用AI深度学习模型对新材料组合性能进行精准预测，模拟成千上万种配方组合，自动筛选最优解。该机制使配方开发周期缩短50%，试制成本降低30%，助力液体黄金轮胎等高端产品快速迭代。

3.工艺标准统一化：搭建制造技术数字化平台，实现不同工厂产线的工艺标准统一与工艺设计智能优化，确保全球基地产品质量一致性。

（二）生产制造：柔性高效，精准可控

生产制造是智能工厂的核心环节，赛轮以“云端AI统筹、边端智控、端侧感知”为模式，构建订单驱动的柔性化智能生产体系。

1.智能排产与调度：集成ERP、MES、APS等系统，构建以订单为驱动的智能排产体系，综合考虑设备负荷、物料库存、订单优先级等因素，自动生成最优排产方案，排产准确率达95%以上。同时，依托5G网络与AI算法，实时调度物料和设备，待料风险降低15%，库存积压降低15%。

2.工序自动化：

￮密炼工序：采用自动化密炼生产线，实现胶料配比、混炼、温度控制全流程自动控制，胶料质量稳定性大幅提升。

￮成型工序：部署NPS智能成型机，集成协同技术实现多工序并行衔接，35秒即可生产一条轮胎，每天产量达2000条以上，生产效率提升40%。

￮硫化工序：智能硫化控制系统实时监控硫化温度、压力、时间等参数，自动调整工艺参数，确保硫化质量均匀稳定。

3.物流仓储无人化：通过RFID、AGV与立体库联动，实现原材料、半成品、成品全流程无人化配送。智能仓库配备11个龙门机器人，可同时分拣440个规格的轮胎，最大存储量达半钢子午线轮胎220万套，仓储效率提升150%，节省土地60%以上，每年节省成本超2000万元。

4.设备健康智能管理：部署设备传感器实时采集运行数据，通过AI算法分析设备状态，实现故障提前预警、预测性维护，设备综合利用率达92%，设备故障率降低40%，维护成本降低30%。

（三）质量管控：全链路追溯，零缺陷目标

赛轮依托技术质量管理大模型，构建AI驱动的全链路质量管控体系，实现质量检测自动化、缺陷识别精准化、问题追溯全程化。

1.AI视觉自动检测：全面应用AI与机器视觉技术，部署轮胎X光病象自动识别系统、气泡检测系统、外观缺陷检测系统。通过卷积神经网络对检测图像进行自动识别，精准识别和定位20余项X光病象，气泡检测准确率超99%，X光帘线计数准确率超99%，彻底杜绝人工漏检、误检问题。

2.全链路质量追溯：轮胎生产环节植入RFID芯片，从原材料入库、生产加工、成品检测到出库销售、终端使用，全流程数据实时记录、存储，实现轮胎全生命周期数据可查可溯。一旦出现质量问题，可快速定位问题环节、责任主体，形成“数据—分析—优化—验证”的质量闭环，产品不良品率降低60%。

（四）供应链协同：数据打通，高效协同

赛轮以“橡链云”平台为纽带，打破上下游数据孤岛，构建可视化、智能化的供应链协同体系。

1.智能采购管理：SRM系统实现供应商信息、采购订单、原材料质量数据的集中管理与实时共享，AI算法预测原材料需求，自动生成采购计划，供应链响应速度提高40%，库存周转率优化25%。

2.物流全程可视化：供应链物流平台整合运输资源，实现原材料运输、成品配送全程可视化与智能调度，运输效率提升60%，货物可追溯率100%。

3.产业链协同生态：平台连接上游原材料供应商、下游代理商、门店及终端车主，实现需求、库存、生产数据实时共享，协同解决供需失衡问题，产业链整体运营成本降低20%。

（五）运营服务：从“被动响应”到“主动预警”

赛轮构建数据驱动的精准营销与服务系统，依托物联网与AI技术，实现轮胎运营状态实时监测、安全隐患提前预警、服务需求快速响应。

1.轮胎全生命周期管理：轮胎植入智能传感器，车载设备实时监测轮胎温度、压力、磨损等运行数据，AI模型分析实时数据，提前识别爆胎等安全隐患，爆胎等重大安全事故率下降98%，车辆运营效能提升35%。

2.AI智能服务体系：部署7×24小时AI智能客服，自动解答客户咨询，问题自动解决率达97%；智能报价机器人秒级响应查询需求，查询效率提升近30倍。引入CNN图像识别技术自动鉴定轮胎病象，打造智能理赔闭环，提升理赔效率与客户体验。

（六）能源管理：绿色低碳，高效节能

为响应国家“双碳”目标，赛轮搭建智慧能源管理系统，实现能源消耗实时监测、智能分析与优化调度。系统对水、电、气等能源消耗数据进行秒级采集，AI算法分析能耗规律，识别高能耗环节并给出优化方案，单位产值综合能耗降低25%，能源利用率提高10%，助力绿色制造转型。

五、效率、质量、效益全方位提升

通过数智协同智能工厂的建设与运营，赛轮集团在生产效率、产品质量、运营效益、绿色低碳、行业引领五大维度取得显著成效，核心指标全面领先行业。

（一）量化成效

（二）战略价值及成效

1.行业地位持续巩固：成功入选国家卓越级智能工厂、全国首批制造业数字化转型促进中心（橡胶轮胎行业唯一），成为全球轮胎行业智能制造标杆，品牌影响力与核心竞争力大幅提升。

2.柔性化生产能力增强：实现多品种、小批量、定制化订单的快速响应，订单交付周期缩短30%，精准满足全球客户差异化需求，市场份额稳步提升。

3.数据资产价值凸显：积累海量轮胎研发、生产、质量、运营数据，通过AI技术深度挖掘数据价值，形成数据驱动的创新能力，为技术迭代、产品升级提供核心支撑。

4.产业链引领作用凸显：通过“橡链云”平台赋能上下游企业，带动产业链整体数字化转型，推动橡胶轮胎产业从“传统制造”向“数智制造”跨越，助力中国轮胎产业高质量发展。

六、可复制的智能制造路径

赛轮集团数智协同橡胶轮胎智能工厂的成功建设，为传统制造企业智能化转型提供了宝贵经验，核心可总结为\\“战略引领、平台支撑、痛点导向、技术融合、生态共建”\\五大关键路径。

（一）战略引领：将数字化融入企业发展基因

赛轮从顶层设计入手，将数字化、智能化上升为企业核心战略，确立“数据驱动、智能赋能”的发展理念，避免“为了智能化而智能化”。高层高度重视、全员参与，打破传统经验依赖，建立数据信任，为智能化转型提供组织保障与文化支撑。

（二）平台支撑：打造行业级工业互联网核心底座

自主研发“橡链云”工业互联网平台，构建统一的数据标准、技术架构与应用体系，打破数据孤岛，实现全要素、全链条数据贯通。平台化建设避免了“信息烟囱”，降低了系统集成难度与成本，为智能化应用开发提供灵活、高效的支撑环境。

（三）痛点导向：聚焦核心业务痛点精准落地

智能化建设始终以解决实际业务痛点为目标，优先选择研发周期长、质量管控难、生产效率低等痛点突出的场景进行试点，通过立竿见影的量化成果（如配方周期缩短50%、不良品率降低60%）证明AI价值，逐步推广至全场景。避免盲目追求前沿技术，确保每一项技术投入都能解决实际问题、创造实际价值。

（四）技术融合：“AI+工业互联网+数据资产”三位一体

赛轮构建“工业互联网为底座、AI为核心引擎、数据资产为燃料”的深度融合模式，三者互为支撑、协同赋能。工业互联网打通连接、汇聚数据；AI利用大模型与算法深度挖掘数据价值，提供智能决策；数据资产反哺AI模型训练与平台优化，形成正向循环，最大化释放数智价值。

（五）生态共建：赋能产业链协同转型

立足行业龙头责任，开放“橡链云”平台能力，带动上下游企业数字化转型，构建产业链数智生态。通过数据共享、业务协同，解决产业链供需失衡、效率低下等问题，实现“龙头引领、协同共赢”，推动整个橡胶轮胎产业升级。

七、展望

站在新的发展起点，赛轮集团将持续深化数智化建设，聚焦“模型更智能、数据资产化、决策智能化、场景全覆盖”四大方向，推动智能工厂向更高水平升级。

1.AI模型深度迭代：持续优化“橡链云聊”行业大模型，将更多物理规律、工艺因果关系嵌入模型，从“语言模型”向“行业世界模型”升级，让AI更懂轮胎、更懂工艺、更懂服务。

2.数据资产价值深挖：将数据视为核心资产，建立数据治理、运营、变现体系，通过AI技术深度挖掘研发、生产、运营数据价值，反哺技术创新与业务优化，形成数据驱动的核心竞争力。

3.全场景智能覆盖：将AI应用延伸至碳排放管理、设备全生命周期管理、供应链金融等更广泛场景，打通从原材料到终端服务的全链路数据，实现全场景智能协同。

4.全球化智能布局：依托智能工厂标准化、模块化复制能力，加快全球生产基地智能化升级，实现全球研发、生产、供应链、服务的数智协同，打造全球化数智制造网络，引领全球轮胎产业智能化变革。

结语

赛轮集团数智协同的橡胶轮胎智能工厂，是传统制造企业拥抱数字化、智能化变革的标杆实践。从“经验驱动”到“数据驱动”，从“单点自动化”到“全链条智能化”，赛轮以“橡链云”为底座，以AI为引擎，破解了橡胶轮胎行业的核心痛点，实现了效率、质量、效益的全方位跃升。其成功经验不仅为轮胎行业提供了可复制、可推广的转型路径，也为整个传统制造业数字化转型提供了重要借鉴，助力中国制造业迈向高质量发展新征程。