3-新能源汽车物料制造交付全流程生产保障-陈巍、余华欢-0713_37页_8mb

蔚来汽车制造转型总结

蔚来汽车通过推进制造流程的自动化与数字化，构建了覆盖生产、物流、交付等环节的全链路质量保障体系。核心团队包括测试开发资深工程师陈巍和物流测试团队负责人余华欢，前者专注于智能化生产制造的测试保障，后者负责多领域测试平台建设，拥有互联网行业10余年经验。

制造篇
蔚来推行“5造车”数字化及物料自动化生产模式，涵盖整车计划、制造、交付等环节。关键系统包括：智能化排产排程系统（整合订单、产能、库存数据）、物流执行系统（管理仓储、调拔、运输等流程）、制造执行系统（支持高自动化集成操作）、整车调度系统及数据管理系统。核心工艺包括冲压、焊装、总装、涂装四大环节，通过“化整为零”的产线调度实现流水作业，确保物料与制造流程无缝配合。

保障篇
工厂引入“魔方”车辆存取平台，实现批量预存与按需抓取车身，提升效率。质量保障措施包括：

1. 过点信息验证：通过“三码一致性”解析、异常监控及人工干预模块确保数据准确。
2. 信息传递体系：依托“天工”智能制造管理系统，利用90公里光纤数字化中枢协调上下游数据，实现设备操作指导与全球首创“飞地”智能装配岛功能。
3. 全流程监控：Datasight跨域检测系统整合上游（订单、BOM、VIN码规则）与下游（制造、质检）数据，通过数据匹配、看板展示、异常告警机制保障生产连续性。
4. 风险识别与应对：采用一站式校验策略，覆盖订单阶段（HoldCode校验、单机房车型校验）、制造阶段（任务完成率、制造预留Buffer）及交付阶段，精准定位问题以确保产品质量。

赋能篇
为解决无工业硬件环境、数据传递复杂等痛点，蔚来构建全链路造数平台：

1. 信号模拟与数据验证：通过信号模拟技术验证生产指令及硬件协议，结合Datasight数据服务实现软硬件协同测试，覆盖MOP/LES系统、设备点位信息采集等场景。
2. 跨平台数据构造：打通订单管理、排产排程、物流仓储、财务等系统数据链路，采用脱敏处理、MOCK技术及数据串联方法，确保数据一致性。
3. 智能测试工具链：利用Bruno插件与Git集成实现测试用例自动化生成，通过Chrome插件抓包、Whistle工具解析请求响应，支持场景化数据构造与低代码配置执行。

探索篇
蔚来提出未来提效方案：

1. 自动化用例管理：基于NLPCDA技术，通过数据清洗、特征提取、模型训练等步骤生成测试数据集，并结合用例平台实现自动校验与流程优化。
2. 大模型驱动：开发“大模型+造数平台”整体方案，整合Bruno改造、Datasight重复性缺陷检索等功能，实现请求组合解析、结构体生成及多业务场景联动测试。
3. Fuzz测试应用：采用CurlFuzzTesting技术模拟异常输入，通过参数驱动、执行结果校验等环节提升测试覆盖率，保障系统稳定性。

通过上述措施，蔚来实现了生产流程的数字化、智能化和高效化，为制造业转型提供了可复用的质量保障与数据治理框架。