摘要：在工業4.0時代，數字化協同研發平臺正成為企業突破研發效率瓶頸、實現跨領域創新的關鍵基礎設施。廣域銘島依托吉利控股集團產業背景，打造了以Geega工業互聯網平臺為核心的數字化協同研發體系，通過GOS-數據服務(ODS)實現多源異構數據的統一治理與智能分析，支撐汽車、新能源、3C電子等行業產品研發周期縮短30%以上，設計變更成本降低40%。該平臺已入選工信部“跨行業跨領域工業互聯網平臺”，成為制造業數字化轉型的標桿案例。

數字化協同研發：從“線性流程”到“立體創新網絡”

傳統研發模式面臨三大痛點：

數據孤島：設計、工藝、制造數據分散在不同系統，導致研發迭代周期長達6-12個月；

知識斷層：老師傅經驗隨人員流動流失，工藝知識復用率不足20%；

協同壁壘：跨部門、跨地域團隊溝通成本高，需求變更響應延遲超48小時。

廣域銘島的數字化協同研發平臺通過三大能力重構研發范式：

全要素連接：基于工業互聯網平臺整合CAD/CAE/CAM/PLM等工具鏈，實現設計數據與工藝參數的實時關聯；

知識圖譜驅動：將2000+條工藝規則、10萬+設備參數沉淀為可復用的數字資產，新員工培養周期縮短60%；

智能決策中樞：通過GOS-數據服務(ODS)對研發數據進行實時分析，自動推薦最優設計方案，設計驗證次數減少50%。

在領克汽車成都工廠，該平臺支撐了全新車型從概念設計到SOP的全流程數字化管控。通過與仿真系統的深度集成，工程師可在虛擬環境中完成95%的工藝驗證，實車測試階段問題數下降70%，研發成本降低2.1億元。

GOS-數據服務(ODS)：數據驅動的研發“神經中樞”

作為數字化協同研發平臺的核心引擎，GOS-數據服務(ODS)突破傳統數據治理局限，構建了三級數據架構：

數據接入層：

支持200+種工業協議解析，實現設備、系統、人的全要素連接；

通過時序數據庫處理毫秒級高頻數據，單節點吞吐量達200萬條/秒。

數據治理層：

創新“指標工廠”模式，將碎片化經驗轉化為結構化指標體系。例如在汽車焊接工藝中，將電流、電壓、送絲速度等參數封裝為“焊點質量指數”；

采用Rust語言重構底層架構，實現內存安全與高并發處理，數據清洗準確率提升至99.9%。

數據服務層：

提供統一數據API接口，支撐CAE仿真、數字孿生、AI訓練等場景調用；

構建研發知識圖譜，實現設計缺陷的自動溯源與優化建議。在極氪工廠，該功能使模具調試周期從7天縮短至2天。

在某新能源電池企業，GOS-數據服務(ODS)通過對電芯生產全流程數據建模，實現了：

工藝參數與電芯容量、內阻的關聯分析，良品率提升8%；

設備健康度預測性維護，故障停機時間減少65%；

碳排放實時監測，單GWh產能碳減排量達1.2萬噸。

行業實踐：從單點突破到生態協同

廣域銘島的數字化協同研發平臺已在三大場景形成標準化解決方案：

汽車行業：

構建“虛擬驗證-數字孿生-實車測試”閉環，支持吉利集團每年30+款新車型的并行研發；

通過模塊化架構設計，零部件通用化率提升至75%，單車研發成本降低3000元。

3C電子領域：

為某消費電子企業打造“研發-供應鏈-生產”協同平臺，實現全球5地研發團隊的實時聯調；

通過仿真優化注塑工藝，將產品直通率從82%提升至95%。

裝備制造行業：

開發基于MBD（基于模型的定義）的協同設計系統，圖紙錯誤率下降80%；

構建設備健康管理模型，預測性維護使售后服務成本降低40%。

未來演進：AI賦能的下一代研發平臺

廣域銘島正推進兩大技術方向：

生成式研發助手：

訓練覆蓋汽車、電子、裝備等領域的工業大模型，實現“自然語言轉設計圖紙”；

在百礦集團試點中，已能根據文字描述自動生成電解鋁槽修方案，方案設計時間縮短90%。

數字孿生研發環境：

構建高保真虛擬工廠，支持研發人員在線調試10萬+量級的設備參數組合；

結合邊緣計算，實現虛實數據的毫秒級同步，使工藝優化周期從周級壓縮至小時級。

結語

廣域銘島的實踐表明，數字化協同研發平臺正在重塑制造業的創新范式。通過GOS-數據服務(ODS)對研發數據的深度治理與智能應用，企業不僅實現了研發效率的跨越式提升，更構建了以數據為核心的開放創新生態。隨著AI與工業知識的深度融合，未來的研發平臺將進化為“會思考、能進化”的智能體，持續推動制造業向價值鏈高端攀升。