AI破局传统装配瓶颈!AI 与数字化技术驱动下的飞机装配创新突破

多客科技

作者：微信文章
2025年11月，“精度要求严苛却依赖人工经验、流程繁杂导致效率瓶颈、数据孤岛阻碍协同升级”—— 这些长期困扰飞机装配行业的痛点，在 AI 智能经营资深顾问宋华军老师走进航飞的专题培训中，找到了系统性破解路径。近日，《AI 与数字化技术驱动下的飞机装配创新突破》培训在航飞圆满落幕，宋华军老师以深耕 AI 行业十余年的实战经验，为航飞技术骨干、管理团队带来一场兼具理论深度与实践价值的思维盛宴。

AI破局传统装配瓶颈！AI 与数字化技术驱动下的飞机装配创新突破

飞机装配作为航空制造的核心环节，其技术水平直接决定整机质量与交付效率。当前，行业普遍面临三大痛点：高精度要求与人工操作误差的矛盾日益凸显，传统装配流程固化导致产能提升受限，多部门数据割裂难以实现全流程追溯与优化。航飞相关负责人表示，随着航空市场竞争加剧，如何通过技术革新突破传统模式束缚，成为企业高质量发展的迫切需求，这也是此次邀请宋华军老师开展专项培训的核心初衷。

培训中，宋华军老师直击行业痛点，从 AI 视觉检测、数字孪生模拟、智能协同调度三大核心技术切入，结合波音、空客等国际航空巨头的数字化转型案例，生动诠释了 AI 与数字化技术如何破解装配难题。针对航飞实际生产场景，他提出 “AI + 装配” 的定制化解决方案：通过机器视觉技术实现零部件安装精度实时校准，误差率可降低 30% 以上；借助数字孪生系统模拟装配全流程，提前规避流程冲突，缩短试产周期；搭建一体化数据平台打破部门壁垒，实现设计、生产、质检数据实时同步，协同效率提升 50%。

“原来 AI 不仅能优化单一工序，还能打通全产业链的数字化闭环！” 参与培训的技术主管李工深有感触地说。现场互动环节，宋华军老师针对航飞在复杂构件装配、多批次小批量生产中的具体困惑，逐一给出可落地的技术路径与实施步骤，引发全场热烈讨论。

此次培训不仅为航飞注入了 AI 数字化创新的新思维，更搭建了理论与实践对接的桥梁。航飞负责人表示，将以此次培训为契机，加快推进 AI 技术在飞机装配环节的应用落地，破解传统生产瓶颈，助力企业在航空制造领域实现高质量突破，为我国航空产业的数字化转型贡献力量。

AI智能经营资深顾问



宋华军
AI智能经营资深顾问

北京大数据研究院专项项目总监

智能制造成熟度评估师

讲师资历：

AI智能经营资深顾问

北京大数据研究院专项项目总监

中国丰田技工中心高级市场调查员

广东省机器换人专家组成员

浙江省智能制造专家库顾问

智能制造成熟度评估师

华为数字化转型特聘辅导顾问

工信部人才开发中心外聘数字化转型专家

两化融合管理体系咨询3A证书

复旦大学/浙江大学/上海交大/人大商学院等数字化EDP项目讲师

实践/学术背景

1998年-2000年：任职丰田汽车发动机生技期间参与全球丰田“集研调刀”机加安东系统开发应用；

2002年-2004年：主持引入韩国大宇Dows产线扫描仿真技术国内首次用于汽车生产线数字化仿真测算；

2006年-2008年任职丰田通商中国事业部，参与搭建丰田供应链管控系统，达成本土供应商关键工序导入SQAM内控标准；

2013年-2017年：参与搭建宇通客车、阿泰克等知名企业模块化开发平台，辅导架构设计工作；

2015年-2018年：参与筹建深圳奋达机器人训练中心，广东省试点“机器换人”项目组技术及实践基地负责人，参与智能制造、机器换人企业诊断活动；

2019年-2020年：参与恒逸石化集团中控数字化中心项目架构设计负责人，集团中心架构规划，期间参与浙江杭州、宁波、金华地区企业数字化转型诊断评审工作，参与筹建杭州长三角数字化能力中心；

2021年-2023年：参与智慧城市、智慧景区管理架构设计工作，期间期间参与南京、常州、镇江、成都地区数字化转型专项评审；

先后主持参与：丰田汽车地二工厂、第三工厂、发动机工厂，宇通客车选配研发系统、丰田技术中心智能设计调度项目、阿泰克模块化研发项目、泰龙西门子照明数字工厂、宝捷冲片、美的埃及海外工厂等近20个智能制造、数字化项目；

部分案例



长沙站《智能制造工艺升级与数字化转型》


《精益智能沙盘训》2.0郑州站


烟台站《AI驱动下的生产现场改善与4M1E创新实践》


扬州扬农集团《新质生产力与智能制造》


中海油《智能排程、仓储调度解决方案+实践案例训练》



江苏摩比斯汽车《制造业精益化管理与数字化转型》


江铃底盘《AI+数据应用能力提升》
企业级AI培训体系



数字化AI场景实践专家



李檀 华为数字化转型专家

上海交大客座教授

徐工/副总 / 首席咨询师

华为/制造业数字化军团 GTS首席数字化转型专家

字节跳动/企业解决方案事业部 生成式资深AI专家

曾：作为博世汽车部件（苏州）有限公司的工业4.0样版工厂的数字化专家，参与博世汽车电子和零部件工厂的数字孪生项目，也在博世创新中心对外提供数字化咨询培训服务



张忠新  AI制造©实践专家

曾任：现代汽车 精益工程师

曾任：UPM芬欧汇川集团 技术经理、供应链经理、总经理

曾任：宗申集团 董事长特助   

曾任：星星科技总经理特助

曾任：徐工集团智能制造专家



宋华军  AI智能经营专家

北京大数据研究院战略合作顾问

恒逸石化IT战略顾问

丰田集团精益数字化专家

成都西门子灯塔工厂主架构师

WPS汉化EXCEl工程师

奔驰星耀数字化专家

诗道芬中国区数字化工厂项目总监



聂飞 实战数字化AI资深顾问

曾任：天津一汽丰田8年，

曾任：常熟丰田镍氢电池/中方最高负责人2年,项目咨询4年

曾任：星星充电副总裁
曾任：中机第一设计研究院有限公司智能制造专家
卡罗拉雷凌镍氢混动电池国产化项目建设实施总负责，新建工厂三个

获得国家能源局能源互联专项项目与德国大众汽车战略合作

与54家整车厂建立合作且市场份额第一 中国电工组织充换电联盟副秘书长

参与制定工业互联网标准； 智能制造与数字化成熟度评价标准（行标）



颜少林 工业AI创新应用资深顾问

现任：领驭数字化AI售前咨询总监，工控兄弟连数字化AI专家

曾任：日本EPSON集团-深圳ESL等工作，担任过SAP/MES顾问、ISD 技术经理

曾任：西门子数字科技总经理

曾任：博世汽车部件（苏州）有限公司的工业4.0样版工厂的精益数字化专家

曾任：佛吉亚汽车电子FCE 智能制造的数字化专家

曾任：TCL数字化AI咨询总监，高质量数字化首席顾问



乔帮主 国内顶尖AI赋能导师

曾任：阿里云 资深架构师/技术专家，连续三届阿里云全球MVP获得者曾任：黑客、Java、Python、运维及阿里云讲师，广泛涉及互联网技术的教学与培训工作。

曾服务过超1000家企业，培训过超20000名学员。

曾担任中国电信集团、浙江电信、中国通服、城银清算等知名企业的AI高级培训师，曾为贵州政务云、上交所、新华社、AIA友邦、陌陌等多家知名企业提供解决方案；

曾主导多个行业领域的AI培训、云计算培训，帮助企业实现技术落地，精通AI、云计算、大数据、安全、DevOps企业应用



文成国  AI采购供应链资深顾问

15年集团公司采购/供应链经理/总监等职务

曾任：诺基亚电子  采购经理

曾任：京瓷集团  运营经理、采购经理

曾任：三星集团（惠州）公司  生产经理/供应链总监



古功文 智能PMC©实践专家

拥有从一线成长至集团高管的完整供应链实战经验，

精通制造业全链路运营管理，善于为企业赋能提效。

曾任：美的集团（超十年任职）历任仓库、计划、采购、生产等主管/主任、计划/供应链总监

曾任：海迅（奥克斯）实业 供应链总监/PMC经理、兼任商厨项目部负责人

曾任：传音控股 PMC计划运营经理



苌群旗 AI现场效能©实践专家

二十年实战工作经验、十年培训授课实战经验

AI现场效能©版权课程开发者

曾任：2004-2006港资旺繁（橡胶）技术员、品质主管

2006-2010台湾美泰集团（电子塑胶）生产经理

2010-2012 本田汽车零配件生产总监

2012-2018 华为大学培训中心



南斌 AI采购招投标专家

26年供应链管理经验：历任5家上市企业高管，主导千亿级供应链体系搭建与优化。20年企业赋能经验：800+企业提供培训与咨询，累计授课超1000天，学员突破8万人。

新时代标杆案例：助力隆基绿能、中广核、美的等龙头企业实现采购成本降低15%-30%



沙炜 AI赋能供应链专家

曾任职于/空调与重工行业：美资 全球技术第一，市场第二/中资 中国市场第四(奥克斯AUX)；

汽车与工业品物流行业：德资 德国市场第三 ；

半导体与光电：美资  全球技术第一，市场第一；

历任物料经理，亚太区采购经理，资深采购与质量经理，采购总监，亚洲运营经理，总裁助理，VP等高管职务



嘉山  AI绩效提升和团队管理实战专家

原字节跳动最佳绩效教练

曾任上市公司北京业务总经理

OPPO集团特聘AI赋能营销讲师

AI赋能践行者



孙婉青  AI赋能财务资深顾问

曾任：罗欣药业（股票代码600253）财务高管

曾任：世界500强知名药企GSK财务管理

曾任：德国证券交易所 XINRUIKE上市项目财务总监

上海股权交易中心《永航陶瓷》等项目保荐人

现任广州某大健康管理有限公司财务顾问

长春一汽模具ESG报告披露人

吉利汽车供应商ESG审计以及ESG披露

上药集团合规项目负责人

USCPA&中级经济师

注册会计师（CPA）和特许金融分析师（CFA）

中会协ESG双碳专家

以上师资，排名不分先后