想让新能源汽车生产线更灵活？柔性总拼系统是核心枢纽！然而，柔性总拼系统的设计面临以下挑战：
设计周期冗长
01
传统模式完全依赖工程师手动规划，多车型切换（如SUV与轿车）时需调整30%以上的焊接参数，仅调试就需2周，根本无法匹配主机厂的快速交付需求。
计算复杂度高
02
若要实现多车型兼容（如快速切换10种车型），需处理海量参数匹配、运动干涉校验等任务，传统设备难以高效完成，常出现计算卡顿、耗时过长的问题。
实时性与精度不足
03
生产中，物料定位偏差修正、焊接缺陷检测等环节需高频数据处理。传统设备响应缓慢，且物料对接精度仅能达到±1mm，难以保障生产质量。
图1 新能源汽车白车身制造自动化生产线
告别算力瓶颈，效率、精度、适配三重跃升！
为了更快验证系统性能、压缩研发周期、实现更柔性的制造，我们构建了“AI算法+虚拟调试”全流程优化体系，而这一体系的高效运转，离不开惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站的硬核支撑——其搭载的英特尔® 酷睿™系列高性能处理器，专为高端设计优化的NVIDIA® RTX™ A4000显卡，以及经严苛测试的稳定性，成为破解效率、精度与适配难题的关键。
虚拟调试环境搭建
AI自动规划 算力加速方案生成
借助 Tecnomatix Process Simulate 软件，我们搭建了与真实生产线一致的虚拟环境，并嵌入自主训练的AI模型。AI基于历史车型数据自动生成焊点布局方案，替代传统手动规划，减少人为误差。
凭借惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站的强劲算力，能高效支撑AI模型运行与虚拟场景渲染，3分钟内即可完成10种车型切换的参数匹配计算，并对PLC程序、机器人代码进行智能校验，精准识别潜在逻辑冲突与运动干涉。
图2 基于惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站搭建虚拟调试环境
AI虚拟调试优化
模拟迭代优化 精度与效率双升
在虚拟环境中，AI模拟不同工况下的焊接应力分布，自动优化机器人运动轨迹，最终将焊点精度控制在±0.3mm内，避免物理试错成本。
图3 基于惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站AI虚拟调试优化
惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站的高速存储与大容量内存，大幅降低了程序代码与仿真数据的读取延迟，确保复杂逻辑校验与数据运算高效推进，同时，让原本依赖人工、耗时2周的设计周期，直接压缩至5天，项目现场自动化控制系统的调试周期缩短65%，焊接质量问题发生率降低72%。
图4 AI虚拟调试验证后搭建实际自动化生产线
AI机器视觉应用
实时响应加持 筑牢高精度生产防线
我们在柔性总拼系统中引入AI机器视觉，上下料时，实时修正±5mm的物料位置偏差，引导机器人精准抓取，使对接精度从±1mm提升至±0.1mm；质量检测时，识别零件错装、漏装的准确率达99.98%，可检测0.2mm的微小焊接裂纹。
图5 基于惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站搭建柔性总拼系统
这些高频次、高精度数据处理任务，对响应的速度、准确性要求极高，惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站在此展现出强悍实力：单张高清图像的特征提取与分析仅需0.3秒，较传统设备的1.5秒提速80%，完美满足实时性需求。
图6 AI视觉识别质量检测
从设计端的 AI 赋能到生产端的柔性、精准适配，惠普工作站助力我们运用 AI+虚拟调试技术能够把柔性总拼系统的设计周期压缩到极致。
图7 惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站
惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站以硬核算力为支点，撬动全产业链价值升级的“智能基座”。通过赋能个人创新提升企业效率，通过企业效率提升推动行业变革，而行业的进步又反过来为企业与个人创造更大的发展空间。
在新能源汽车从“量变”向“质变”跨越的关键期，惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站的价值早已超越“设备”本身，成为驱动产业向 “更高质量、更高效益、更可持续”发展的隐形引擎。
