车体制造离不开焊接技术，焊缝内部缺陷如何识别？部件集成需要有序调度，数十个部件如何精确就位？生产数据分散在各环节、彼此孤立，如何实现全局可视化？采购、物流、库存如何紧密联动，才能保证订单按时、保质量、低成本交付？这些贯穿传统制造流程核心节点的难题，不仅影响运营成本，更决定了企业的市场竞争力。

面对这些痼疾难除的行业挑战，苏相伟通过实施调度管理优化、生产制造流程科学化、采购标准化、物流市场化的“四化”策略，运用工业工程的系统性思维模式，解决了上述制造企业长期处于低水平运行的难题。苏相伟认为，企业若要持续发展壮大，必须精确识别并突破生产流程中的关键瓶颈，才能实现从局部优化到全局协同的跃升。正是基于这种对问题本质的深刻理解和以系统性优化为核心的方法论驱动，苏相伟开启了他的企业科学发展的实践。

（图为苏相伟）

以此为指导，苏相伟将工业工程的理念转化为具体的技术方案。针对“焊接缺陷难辨”这一影响车体制造质量的首要难题，他独立研发了“客车配件制造智能检测系统V1.0”。该系统融合机器视觉技术与深度学习算法，能够高效识别并精准分类复杂零件表面的裂纹、凹陷、尺寸偏差等多种缺陷，并具备动态参数调整功能，可灵活适应不同材质与规格部件的检测需求。系统的应用显著提升了检测效率和精度，有效解决了人工目检效率低、易疲劳、标准不一的问题，大幅降低了人为误差，为整个生产流程的数字化管理与智能化升级打开了关键突破口。

苏相伟的创新并未止步于单一生产环节。他深刻认识到生产效能的提升需要各个部门的协同。针对普遍存在的“调度失序”问题及其引发的设备空转、订单延误等问题，他开发了“机械加工生产调度与优化软件V1.0”。该软件利用先进的运筹学模型与AI优化算法，实现生产任务的智能分配与动态调整。其多目标优化机制能同时兼顾设备利用率、交货期和能耗成本，生成最优排程。当遭遇设备故障或订单变更等突发状况时，系统能够基于预设规则和算法快速响应并重新规划调度，有效破解了传统调度依靠人、响应迟缓的困境，极大提升了生产系统的柔性与韧性，保障了生产流程的稳定运行。

随后，苏相伟将目光投向了“数据割裂”的困境。为进一步打通“部门协调不畅”的管理问题，实现“可视化管理”以提升决策效率，苏相伟推出了“工业自动化生产线监控与管理系统V1.0”。该系统通过物联网技术连接生产设备，构建高度集成的数据网络，提供实时、全方位的生产状态可视化。管理人员得以实时获悉各环节运作进度，做出更加科学的决策。其良好的兼容性和扩展性，有效整合了原本孤立的信息孤岛，为不同工业场景的数字化转型提供了支撑，为精益生产和持续改善提供了坚实的数据基础。

在成功解决了质量、调度和数据三大挑战之后，苏相伟将目光聚焦于采购与物流体系的系统化建设。他将工业工程的优化范畴从工厂内部拓展至供应链生态，开发了“供应链协同管理平台V1.0”。该平台基于云计算架构，针对轨道客车制造业非标物料多、供应链协同难等痛点，构建了贯通供应商、制造商与分销商的数字化协同网络，实现采购至交付全流程管理。通过智能分析采购与市场数据辅助策略采购与谈判，降低成本风险。应用区块链与分布式数据库技术，确保合同、质量、库存、物流等关键数据实时共享、安全可追溯，显著提升供应链响应速度与合规能力，优化了资源配置。

从智能检测、智能排程到全程可视化与供应链协同，苏相伟以工业工程思维精准打造的这些系统，环环相扣、层层递进。通过这种从关键节点切入、以数据驱动、靠技术赋能的系统性创新，苏相伟成功构建起支撑行业高质量发展的数字化制造生态，为轨道客车制造业提供了从局部优化到系统协同、从单点突破到全局重构的工业工程实践范式，深刻体现了系统化思维在推动智能化转型中的核心作用。

展望未来，苏相伟将在智能检测、动态调度、全线可视化与供应链协同等已有成果基础上，进一步推动人工智能、数字孪生、物联网等前沿技术与工业工程方法的深度融合，助力中国轨道客车制造业构建更加智能、高效、柔性的生产体系，为实现从“制造”到“智造”的跨越持续注入专业力量。（文/熊晔）