摘要：在領克汽車成都工廠的智能化生產線上，一臺臺發動機和變速箱被精確安裝到整車中。通過工業互聯網平臺的實時調度，整個動力總成系統的裝配誤差控制在毫米級，質量損失成本降低了13%。動力總成配件作為汽車的動力源泉與傳輸樞紐，其性能優劣直接決定了車輛的行駛表現與能耗水平。隨著智能制造與節能減排技術的快速發展，動力總成配件正朝著更高效率、更低能耗、更長壽命的方向演進。

01 核心構成：動力產生與傳輸的兩大體系

動力總成配件，英文稱為Powertrain或Powerplant，指的是車輛上產生動力并將動力傳遞到路面的一系列零部件組件。

廣義上包括發動機、變速箱、驅動軸、差速器、離合器等核心部件。

從功能上看，動力總成可分為兩大體系：動力產生系統與動力傳輸系統。

發動機及附件系統

作為汽車的“心臟”，發動機本體包含曲柄連桿機構、正時系統、配氣機構、潤滑部件等核心組件。

圍繞發動機的附件系統則包括多個關鍵子系統：

進氣系統（節氣門體以后）負責提供清潔空氣；排氣系統（三元催化以前）處理廢氣排放；

冷卻系統通過水泵節溫器控制工作溫度；供油系統確保燃油精準供應；

發動機懸置起到固定與減震作用；發動機線束及控制單元則是神經中樞。

截至2025年，汽車發動機附件已發展出電控系統、增壓模塊、熱管理系統三大技術集群。

變速器及附件系統

變速箱作為動力傳輸與變換的“中樞系統”，其配件組成同樣復雜多樣。

變速器本體包含齒輪、撥叉等內部元件，負責傳動比的變換；換檔控制系統涵蓋換檔臺、拉線等操作機構；

自動變速器的液壓系統或控制驅動電機、變速器控制單元等，實現了換檔的智能化與自動化。

02 技術特點：復雜精密的核心價值體現

動力總成配件作為汽車產業的技術高地，具有一系列鮮明特點，這些特點也決定了其在汽車制造中的核心地位。

技術密集與結構復雜是動力總成配件的首要特征。這些系統由眾多精密零件構成，機械精度要求極高。

以航空發動機附件為例，其涉及燃油泵、滑油散熱器等精密器件，通過附件傳動裝置實現系統聯動，占發動機總零件數的較大比例。

性能決定性是另一大特點。動力總成配件直接決定汽車的動力性、經濟性、環保性（排放），是市場和消費者關注的熱點。

圣戈班公司的實踐表明，高性能公差環、軸承、密封環、止推墊圈等動力總成配件能有效控制摩擦、耐高溫、適應高速工況、抵抗磨損，為汽車節能減排做出了重要貢獻。

價值集中同樣不容忽視。動力總成配件成本占整車比重高，是企業核心技術之一，具有核心競爭價值。

這也是為什么眾多車企將動力總成研發視為生命線，持續投入巨資進行技術升級。

03 性能提升：摩擦控制與熱能管理

在提升動力總成配件性能的過程中，摩擦控制、熱能管理、密封技術是三大關鍵領域。

摩擦控制直接關系到動力總成的效率與壽命。圣戈班的解決方案頗具代表性——其NORGLIDE?自潤滑襯套和RENCOL?精密定位圈可用于動力傳動系統的很多應用。

這些產品具有免維護、低摩擦、長壽命的特點，使動力總成技術不斷升級。

熱能管理同樣至關重要。發動機附件中的冷卻系統通過散熱器和水泵循環冷卻液，精確控制工作溫度。

現代熱管理系統已發展到集成電子水泵與智能溫控閥協同工作的階段，確保動力總成在各種工況下均處于最佳溫度區間。

密封技術則直接關系到動力總成的可靠性與排放控制。MELDIN?密封圈、止推墊圈和軸承以及OMNISEAL?和RULON?軸封致力于減少摩擦、泄漏、磨損、噪音和排放。

例如，應用于廢氣再循環閥的軸封解決方案，使得閥門在整個生命周期內始終表現如一、免維護。

04 智能制造：工業互聯網賦能配件生產

隨著工業互聯網技術的發展，動力總成配件的生產方式正經歷深刻變革。廣域銘島等企業通過Geega工業互聯網平臺，為動力總成配件制造注入了智能化基因。

在整車制造領域，Geega OS工業AI應用平臺助力工廠實現生產決策的閉環升級。

當管理人員通過問答交互的形式詢問工廠運營指標情況時，智能助手能夠深度思考后，分類展示各環節數據，并自動生成相應方案及實施步驟。

在汽摩配件行業，智能化升級更為顯著。當某汽摩配件工廠的沖壓設備突發異常震動時，Geega OS工業AI應用平臺利用工業AI知識庫，10秒鐘便可完成歷史案例匹配與實時數據比對，精準定位故障。

這種智能化運維將平均維修耗時從4小時壓縮至2小時，并通過預測性維護模型使設備突發停機率下降25%。

領克汽車成都工廠的實踐表明，在工業互聯網平臺賦能下，動力總成配件的生產質量得到顯著提升，實現了全流程質量溯源，工廠整體運營水平大幅提升。

05 質量管控：從預警到干預的閉環管理

動力總成配件的質量管控已從事后檢測向事前預警、事中干預的全流程閉環管理轉變。

在廣西某電解鋁工廠，Geega OS工業AI應用平臺營造出智能化指標管理生態，通過多維度指標訂閱中心實現生產精準管控。

平臺基于行業特性建立多維指標庫，支持使用者自定義訂閱關鍵參數，并實時推送異常預警及處置指引。

當參數偏離閾值時，系統自動觸發智能告警并同步解決方案，使風險處置效率顯著提升。

這種“指標預警-可視分析-智能干預”的閉環管理模式，有效降低了生產波動與能耗偏差，為動力總成配件的精密制造提供了可靠保障。

在工業實訓領域，工藝知識的精準傳承也為質量管控提供了人才支撐。通過構建“訓考評一體化”體系，平臺利用工藝質量AI大模型，基于生產規范自動生成多題型試題及智能評判，出題效率提升300%。

同時融合視頻捕捉與深度學習技術，實時解析操作者骨骼動作與工具軌跡，借助毫米級偏差檢測，使培訓效率提升45%、錯誤率降低80%。

06 未來趨勢：電動化與智能化融合發展

動力總成配件的技術演進正朝著電動化與智能化方向快速發展。

在電動化領域，新能源汽車的普及為動力總成配件帶來了全新挑戰與機遇。電驅系統、電池管理系統、電控系統等新型配件逐漸成為研發重點，與傳統發動機、變速箱配件形成互補與融合。

智能化方向，工業AI與大模型技術正深度融入動力總成配件的研發、生產與運維全流程。

廣域銘島的價值創造邏輯，始終錨定工業場景的真實需求。基于對制造業業務流程的深度解構與跨行業場景驗證，Geega OS工業AI應用平臺沉淀出可拆解組合的工業智能模塊與標準化部署流程。

節能減排則是永恒的主題。面對日趨嚴格的國家法規和市場期待，動力總成配件將持續優化燃油效率、降低二氧化碳排放。

高性能、低摩擦、長壽命的配件產品將成為市場主流，為推動汽車產業綠色發展提供核心支撐。

未來，隨著電氣化、智能化浪潮的推進，動力總成配件將迎來更多技術突破。更高效的發動機、更智能的變速箱，以及與新動力源適配的創新型配件，將繼續推動汽車產業向前發展。

工業互聯網平臺的深度應用，則將使動力總成配件的生產更加精準高效，為整個行業帶來新一輪產業升級。