冷藏箱堪称移动的巨型“冰箱”，其在运输途中需应对风吹日晒等复杂环境，对冷藏与保温性能要求极为严苛。因此，除专用温控设备外，还需特殊材料实现隔热保温。
制造一台这样的“大冰箱”，需要多久？答案是220秒。在中集集团旗下青岛中集冷藏箱制造有限公司（以下简称“青岛冷箱”），发泡工程师庄兴民介绍，保温层发泡工艺是冷藏箱生产的核心技术。钢制冷藏箱采用内外双层钢板与中间聚氨酯发泡料构成“三明治结构”，发泡工序为闭式浇筑工艺。
过去，工程师需手持小木棒敲击箱体，通过“闻声判断”的经验方式观测发泡参数，不仅耗时，准确度也依赖个人经验。后来，青岛冷箱在产线部署传感器与物联网设备，实时采集发泡全过程的各项参数。这些设备与生产系统实时互联，数据同步传输至云平台，工程师通过数据处理与分析，精准锁定生产关键指标。
当数据积累到一定规模后，青岛冷箱推进工艺智能化升级，借助机器学习算法预测生产条件下的不良品概率。通过自动识别复杂条件变化，系统能预判产品是否为不良品，进而反向优化工艺参数，变“事后分析”为“事前控制”。
中集青岛冷箱数字化工厂办公室主任耿峰表示，青岛冷箱在涂装车间搭建数字孪生平台，通过物联网与产线设备互联，构建产线及工艺仿真模型，一比一还原真实生产场景，实现对生产过程的实时监控、故障预测和优化调整，为决策提供数据支撑。
如今，发泡材料用量显著下降，单张顶板用量从126公斤减至116公斤，发泡板材料成本降低8%；保压时间从35分钟缩短至28分钟，效率提升20%；人工耗时从9人天/台降至4.5人天/台。按当前产能，车间日产量从240台增至300台，即每220秒就能产出1台冷藏箱。
青岛冷箱的实践，是中集集团“十四五”数字化、智能化转型的缩影。随着数字技术深度融入制造体系，中集环科智能工厂中，数字孪生技术仿真模拟新建车间的实时动态，就连RGV（智能仓储机器人）是否选择最优路径都能智能预警；射线检测环节，AI辅助工程师完成焊缝无损检测评片；危化品区域，AI化身“安全教官”，对未完成静电释放的人员自动“点名”警告。这些智能场景通过物联网、大数据、AI、5G技术协同，实现交期缩短30%、一次性装配合格率提升10%、检验效率提高50%。
中集集团CIO潘进杰表示，集团各业务板块聚焦自动化升级，如推进集装箱“龙腾计划”、车辆“超级麦哲伦计划”、能化“梦六、梦七计划”等，通过“两化”深度融合与精益管理，以数据驱动生产改善。自2018年起，中集推进两化深度融合与智能制造，依托工业互联网平台五层架构，应用物联网、大数据、决策式AI等技术，在能源节约、工艺优化、员工安全、质量检测等领域成效显著；通过数字孪生+AI优化机器人协作，降低人机配比；利用生成式AI打造“数字员工”，尤其提升蓝领员工效率。
数据显示，截至目前，中集集团已建成25家省级、3家国家级智能制造工厂（含2家“卓越级智能工厂”和1家“智能制造示范工厂”），实现工业3.0跨越。在5G应用领域，中集同样领先，2024年4月旗下青岛冷箱获评国家级5G工厂，成为集团内继宁波中集之后第二家获此殊荣的工厂，彰显其在工业互联网与智能制造融合上的积极成果。
#特朗普挥关税大棒：药品或遭高关税##9月游戏版号发放 景气度或超预期##创业板指创阶段新高 致敬“924行情”#
