潍柴动力股份有限公司：产业链数据平台协同高端动力系统

报告案例整理：以下建设过程与数字来自中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》，不是本站自行测量的数据。

来源：中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》企业篇，PDF 第 121-123 页（书内页码 114-116）。

案例摘要

潍柴作为全球领先的动力系统制造商，实施高端动力系统全产业链数字化协同工程，通过构建一体化数据赋能平台，解决了研发数据孤岛、供应链响应滞后、生产管理粗放、服务生态割裂四大关键痛点， 实现了研产供销服全链条数字化贯通。该工程显著提升企业运营效能，带动产业链500余家上下游企业实现协同升级，推动高端装备制造业形成柔性生产、智慧服务、绿色低碳的生态级创新模式，为制造业数字化转型提供可复制的“链主引领”范式。

AI 应用提要

AI 相关度：AI融合案例

• 成立了人工智能研究院，构建垂直领域“齐天”AI大模型，实现工业辅助设计等深度应用，新产品开发周期缩短至18个月，加速企业创新。
• （三）生产协同生产协同平台的核心系统是基于云部署的制造执行系统，融合5G、AI、数字孪生技术，LSTM融合动态因子预测需求，GA约束排产模拟产线；
• 应精准识别研发效率、供应链韧性、生产精益化、服务增值等关键场景，将人工智能等技术深度融入具体业务流程，确保投入转化为可量化的经济效益。

技术标签

人工智能 · 神经网络 · 数字孪生 · 5G

原文整理

一、背景情况

潍柴动力股份有限公司成立于2002年，主营业务涵盖动力系统、商用车、农业装备、智慧物流等业务板块，分子公司遍及欧洲、北美、亚洲等地区，产品远销150多个国家和地区。当前，国内装备制造业数字化转型呈现严重的两极分化，头部及新锐企业数字化转型程度深，行业中小企业对数字化转型投入力度不足，转型较为困难。作为动力系统领域的龙头企业，潍柴始终肩负着引领行业数字化转型的责任与使命，通过产业链数据贯通工程，带动产业链上下游企业协同创新，助推行业数字化转型升级。

二、主要做法

围绕发动机全产业链建设一体化数据赋能管理平台，对内实现研发、供应链、生产、服务四大协同平台的卓越运营，对外实现上下游全链条全环节应用协同。

（一）研发协同

以用户体验为中心、打通供应链研发数据，以业务能力解耦和模块化为基础，整合设计、仿真、试验等模块化系统，将潍柴发动机设计经验参数化。利用AI实现参数驱动建模、结构寻优与迭代，自动生成满足目标的最优零部件模型及二维图纸，赋能供应商研发整体解决方案，实现内外部协同，推动研发效率的全面提升。同步依托行业数字化研发应用平台强化链合创新，突破热效率、智能控制及清洁排放关键核心技术。

成立了人工智能研究院，构建垂直领域“齐天”AI大模型，实现工业辅助设计等深度应用，新产品开发周期缩短至18个月，加速企业创新。

（二）供应链协同

针对供应链各实体的管理与协同需求，构建供应链协同平台。集成供应商管理、物流、供应链金融等系统，实时整合库存、订单、需求预测与生产计划，通过AI时序预测等模型智能解析数据，自动生成精准到SKU的采购建议清单。打造动力装备产业链协同云平台，贯通30家分子公司、100家整车整机厂及1800家上下游企业。践行“大型企业建平台、中小企业用平台”模式，为供应商定制转型方案，带动产业链营收增长。打通上下游数据，优化供应链管理，提升物流效率与金融服务水平，打造融通发展、互利共赢的产业链生态模式。

（三）生产协同

生产协同平台的核心系统是基于云部署的制造执行系统，融合5G、AI、数字孪生技术，LSTM融合动态因子预测需求，GA约束排产模拟产线；AI全局优化采购策略与库存，实时预警保障供应链稳定，打通供应商计划与执行层数据，实现计划、质量、库存协同。建成发动机数字化无人工厂，全环节可视化支持研发虚拟验证。关键工序应用机器视觉检测技术，0.5秒识别缺陷，缺陷率降至3台/万台；加工自动化率100%，机器人密度1983台/万人，订单交付周期缩短至25天，全员劳动生产率提升38%。

（四）服务协同

服务协同平台贯通主机厂、服务站、经销商全业务流，覆盖营销—销售—售后全流程。通过AI故障预测模型实现预防性维护，NLP解析故障码+精准定位，提升维保效率。联合下游整车整机企业搭建数据共享和“智慧云”平台，为全球200万台发动机用户提供实时监测、故障预警和远程诊断，共同分析研判客户需求，实现了车与人、路、后台等智能信息的共享互通。平台应用有效降低了客户油耗，提升故障处理及时率，年减少二氧化碳排放数万吨。

三、成效与亮点

（一）经济效益

依托龙头企业的带动作用，打通研发、生产、供应链和服务等产业链全流程，产品研发周期缩短20%，生产工艺数据自动采集率达到90%，设备综合利用率达到94%，供货及时率提升至99%，订单准时达成率达到100%，售后一次维修成功率不低于97%，月度数据复用率200%以上。数据赋能平台推广应用至产业链上下游，年均降低采购成本额3亿元。

（二）社会效益

将潍柴高端动力系统数字赋能的成功经验推广到整个产业链，对我国高端装备制造业探索新的市场战略和业务模式起到积极的推动作用。产业链各企业打破空间和时间限制进行高效的资源配置，通过业务流程再造实现个性化产品定制、智能生产、远程运维与全生命周期数字化协同管理等新模式，从组织生产的基本单元到供需体系、技术体系以及价值创造过程的数字化，推动产业链企业数字化协同水平的高质量发展。

四、经验启示

（一）发挥链主企业引领作用，驱动全链条协同

龙头企业（链主）是产业链数字化转型的核心引擎。应主动输出成熟的管理经验、标准化平台和赋能工具，整合分散资源，打破上下游“数据孤岛”，带动产业链实现从单点优化到全局协同的跃升，构建“以大带小、强链补链”的生态发展模式。

（二）构建统一赋能平台，打通数据血脉

打造开放、集成、敏捷的数据赋能平台是实现全产业链高效协同的技术基石。平台需具备强大的异构系统整合能力、安全可控的数据共享机制和模块化应用服务能力，为研发、供应链、生产、服务等全环节的数据贯通与业务协同提供坚实支撑。

（三）聚焦核心业务场景，以价值创造为导向

数字化转型必须围绕企业核心痛点和价值增长点。应精准识别研发效率、供应链韧性、生产精益化、服务增值等关键场景，将人工智能等技术深度融入具体业务流程，确保投入转化为可量化的经济效益。

（四）推动标准化与模块化，降低生态转型门槛

链主企业的成功实践要赋能产业链企业，关键在于将复杂流程和系统功能进行解耦、抽象，形成标准化、模块化的服务。这使不同基础的供应商能“按需取用”、快速接入，降低全链条数字化转型的难度和成本，加速经验复制推广。

（五）筑牢安全互信基石，保障生态健康发展

产业链协同涉及大量敏感数据交互。必须同步构建完善的数据治理体系、基于规则和权责清晰的安全防护机制以及互信合作规则，在保障所有参与主体数据安全和合法权益的前提下，实现安全、可靠的价值共创，确保生态的可持续发展。

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资料定位

中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》，PDF 第 121—123 页。报告版本为2025年，整理日期为2026年10月20日。