2026年7月,中国矿业大学机电工程学院“紫金智控·制造兴邦”实践团走进汇川技术相关生产与交流现场,围绕柔性装配、数字化追溯和工业AI应用展开调研。面对“为什么有些工位仍离不开人工”这一问题,实践团把目光从宏观的智能化概念落到了具体工艺细节上。
企业工作人员介绍,线缆、密封、注油等部分工序具有较强的柔性和精细操作要求,熟练工人能够根据材料状态和装配反馈及时调整,而现阶段设备和视觉系统还难以在合理成本下完全复刻这种能力。与此同时,全自动化改造需要投入新的机械结构、传感器、视觉系统和算法,若产品更新过快,固定方案还可能面临较短的使用周期。因此,企业通常优先改造标准化程度高、收益明确的工位,再逐步向复杂环节延伸。
实践团在汇川技术相关生产与交流现场合照
现场的数字化质量管理同样给成员们留下深刻印象。部分工序通过系统录入条码、尺寸等信息,并对外观细节进行留档,使生产过程具备更完整的追溯能力。过去依靠人员记忆和分散记录的问题,可以通过数据链条定位到更具体的环节。实践团意识到,很多智能化升级并不是一步跨到“机器自主决策”,而是先实现数据可记录、过程可追溯,再逐步提升分析和自动控制能力。
谈及工业AI,企业采取了较为务实的态度。AI可以在文档、流程和部分编程辅助工作中提高效率,但涉及设备控制和工业代码时,仍需要工程人员检查和确认。制造现场对结果的可靠性和安全性要求远高于一般内容生成,任何错误都可能影响设备运行和产品质量。
人才能力的讨论也与这些生产特点紧密相关。企业更看重应届生能否在信息不完整、时间有限、条件复杂的情况下分析并解决实际问题。对于机械类学生而言,专业基础仍然重要,但同时需要理解电气、软件和数据工具,与不同岗位人员协同完成项目。
此次走访使实践团进一步认识到,人机协同并不是自动化“不够先进”的表现,而是技术成熟度、工艺特征和投入产出共同作用下的现实选择。真正的制造智能化,需要让机器擅长的稳定重复与人擅长的灵活判断形成更合理的配合。