當前，以智能制造為核心的新一輪產(chǎn)業(yè)變革正深刻重塑制造業(yè)格局。在化纖行業(yè)，龍頭企業(yè)桐昆集團成功通過國家級“卓越級智能工廠”認證，成為行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的典范。這份由工信部等六部委聯(lián)合認定的榮譽，不僅是對桐昆數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效的權(quán)威肯定，更標志著我國化纖行業(yè)在智能制造領(lǐng)域邁入國際領(lǐng)先行列。近日，《中國石油和化工》雜志記者走進桐昆集團，與桐昆集團股份有限公司執(zhí)行總裁李圣軍面對面交流，探尋其從傳統(tǒng)制造企業(yè)蛻變?yōu)?ldquo;卓越級智能工廠”的創(chuàng)變之路。

從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的跨越

　　中國石油和化工：祝賀桐昆集團榮獲國家級“卓越級智能工廠”認證，作為化纖行業(yè)的領(lǐng)軍者，您認為這份認證對桐昆而言意味著什么?

　　李圣軍：這份榮譽的分量，遠超一般意義上的獎項。桐昆從2018年規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型，2019年正式啟動。作為沒有信息技術(shù)背景的傳統(tǒng)制造企業(yè)，我們沒有同行經(jīng)驗可循，完全是摸著石頭過河。而“卓越級智能工廠”作為國內(nèi)智能制造領(lǐng)域的最高榮譽之一，其核心價值體現(xiàn)在三個維度的重大突破。

　　首先是國家級的實力認可，這標志著我們在人工智能應(yīng)用、系統(tǒng)集成和價值創(chuàng)造方面達到行業(yè)領(lǐng)先水平。我們與恒云智聯(lián)攜手打造的“桐昆大腦”，已連接2.8萬臺設(shè)備、150多萬個數(shù)據(jù)采集點，每日處理數(shù)據(jù)超120億條，這種大規(guī)模實時數(shù)據(jù)處理能力，是傳統(tǒng)制造模式難以企及的。其次是實實在在的效益提升，我們的工廠自動化率已超95%，單位產(chǎn)品能耗較行業(yè)I級標準下降23%，生產(chǎn)運行成本降低31%，僅恒超一期廠區(qū)人均產(chǎn)值就提升了63%。更重要的是行業(yè)標桿的樹立，桐昆的“5G全連接+數(shù)字孿生”聚酯纖維實踐已成為全國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型案例，這意味著桐昆的智能化路徑正在成為行業(yè)參考標準。

　　中國石油和化工：回顧轉(zhuǎn)型歷程，桐昆為何選擇在2018年啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型?當時的愿景與如今的成果是否一致?

　　李圣軍：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)而言，從來不是選擇題，而是必答題。但桐昆的轉(zhuǎn)型從不盲目跟風，而是基于技術(shù)成熟度的理性判斷。

　　我們從2013年就開始關(guān)注大數(shù)據(jù)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，但當時行業(yè)正處于技術(shù)萌芽期和期望膨脹期，很多所謂的大數(shù)據(jù)項目只是做傳統(tǒng)報表分析，技術(shù)遠未達到為生產(chǎn)創(chuàng)造實際價值的程度。2017—2018年，技術(shù)進入穩(wěn)步爬升復蘇期，市場中的技術(shù)廠商也更務(wù)實，我們判斷此時啟動轉(zhuǎn)型能真正產(chǎn)生效益，于是正式進入數(shù)字化轉(zhuǎn)型設(shè)計周期。

　　當時我們就確立了“全局可視、全局可析、全局智能”的三階段目標。作為民營企業(yè)，務(wù)實和效率是我們的基因，轉(zhuǎn)型初期我們沒有追求炫酷的系統(tǒng)，而是用兩年時間夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2021年中，“全局可視”目標全面達成，我們打通了所有數(shù)據(jù)節(jié)點，繪制出完整的集團數(shù)據(jù)網(wǎng)。2022年，我們成立數(shù)字化推進部，推動數(shù)據(jù)流動和價值轉(zhuǎn)化，向“全局可析”邁進。

　　如今來看，轉(zhuǎn)型成果基本實現(xiàn)了預期目標。2022—2025年間，我們在生產(chǎn)優(yōu)化、工藝改進、物流升級、客戶服務(wù)、綠色低碳等領(lǐng)域的嘗試都取得了顯著成效，這次“卓越級”認證就是最好的證明。但我們只是“基本滿意”，數(shù)據(jù)的價值還有巨大挖掘空間，未來我們要實現(xiàn)更大突破，為企業(yè)和行業(yè)發(fā)展帶來質(zhì)的飛躍。

構(gòu)建“雙腦”智能體，讓數(shù)據(jù)真正流動起來

　　中國石油和化工：“桐昆大腦” 作為智能工廠核心，能否用通俗語言介紹其運作機制?如何管控數(shù)萬臺設(shè)備、上百億條數(shù)據(jù)?

　　李圣軍：“桐昆大腦”是“硅基大腦+碳基大腦”雙腦驅(qū)動，形成完整PDCA循環(huán)，實現(xiàn)統(tǒng)一管控。

　　硅基大腦是技術(shù)基礎(chǔ)，2019年搭建大數(shù)據(jù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和人工智能平臺，構(gòu)建含上千個指標的分析系統(tǒng)。它像精密檢測設(shè)備，每天處理120多億條新增數(shù)據(jù)，涵蓋2.8萬臺生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)及管理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)IT與OT深度融合，實時計算分析后向各部門、業(yè)務(wù)系統(tǒng)分發(fā)結(jié)果，提供決策支撐。

　　碳基大腦是專門的數(shù)據(jù)分析團隊，核心是讓數(shù)據(jù)“活”起來，持續(xù)優(yōu)化硅基大腦。團隊會定期提出優(yōu)化課題，通過溯源數(shù)據(jù)深度分析，將成功的分析邏輯固化到硅基大腦中，提升其分析能力。

　　這樣就形成了完整閉環(huán)：業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，硅基大腦處理分發(fā)，碳基大腦發(fā)現(xiàn)問題并優(yōu)化算法，再固化到硅基大腦中指導業(yè)務(wù)系統(tǒng)，周而復始推動整個集團的數(shù)字化能力持續(xù)迭代。

　　中國石油和化工：構(gòu)建這樣復雜的智能系統(tǒng)，桐昆遇到的最大挑戰(zhàn)是什么?又是如何突破的?

　　李圣軍：核心挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)孤島打通、老舊設(shè)備改造、主數(shù)據(jù)梳理，這也是傳統(tǒng)制造企業(yè)轉(zhuǎn)型的共性痛點。

　　最難的是生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)采集，尤其是國外設(shè)備的協(xié)議開放問題，我們通過多輪溝通和經(jīng)濟手段，最終促使所有廠商開放數(shù)據(jù)。此后我們明確鐵律：2019年起所有設(shè)備采購合同均附加數(shù)據(jù)無償開放條款，從源頭解決數(shù)據(jù)獲取問題。

　　老舊設(shè)備改造也很棘手。部分40年發(fā)展歷程中留存的老舊設(shè)備無基本接口，成為“啞設(shè)備”。我們不改造其硬件和控制系統(tǒng)，而是通過外接傳感器、視覺檢測、分析設(shè)備傳輸數(shù)據(jù)的視頻信號等非常規(guī)手段，盡可能獲取數(shù)據(jù)以滿足生產(chǎn)管理需求。

　　主數(shù)據(jù)梳理是塊“硬骨頭”。轉(zhuǎn)型前集團“一物多碼、一碼多物”問題嚴重，30多萬個物料編碼極不正常，每月還新增2000多個。2019年起，我們用一年多時間重新梳理所有業(yè)務(wù)域主數(shù)據(jù)，建立并持續(xù)優(yōu)化管理制度、管理團隊、數(shù)據(jù)標準、審計及處罰機制，覆蓋客戶、供應(yīng)商、員工等全業(yè)務(wù)域，筑牢數(shù)據(jù)地基。

　　數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有現(xiàn)成模板，必須結(jié)合企業(yè)實際正視問題、逐個突破，才能走出適合自己的道路。

　　中國石油和化工：在眾多智能化應(yīng)用中，您認為哪個場景的改變最具顛覆性?能否分享具體案例?

　　李圣軍：最具顛覆性的不是單一技術(shù)或設(shè)備，而是“用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、用技術(shù)解決問題”的能力——數(shù)字化找優(yōu)化空間，自動化落地執(zhí)行，這是轉(zhuǎn)型核心價值。我分享兩個案例：

　　一是AI質(zhì)檢?；w絲極細、高反光、缺陷多樣且生產(chǎn)節(jié)拍快，人工質(zhì)檢效率低還會損傷員工眼睛。引入AI質(zhì)檢后，既解決了職業(yè)健康問題，又實現(xiàn)質(zhì)量管控標準化，確保產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定，體現(xiàn)了“以人為本”和“質(zhì)量為先”的價值。

　　二是物流優(yōu)化。2022年起，我們對標消費級體驗打造智能化物流服務(wù)?？蛻糗囕v到廠登記后，“桐昆大腦”全程接管，實現(xiàn)提貨、叉車調(diào)度、備貨無縫銜接，流程電子化且裝貨過程透明，還創(chuàng)新“叉車滴滴”模式動態(tài)調(diào)度叉車。這一改革讓車輛在廠時間縮短近一小時，既提升客戶滿意度，又實現(xiàn)貨物全生命周期追溯。

　　所以說，真正的顛覆性改變，是通過數(shù)字化重構(gòu)業(yè)務(wù)邏輯，讓生產(chǎn)更高效、服務(wù)更優(yōu)質(zhì)、員工更安心。

從生產(chǎn)場景到組織基因的全方位重塑

　　中國石油和化工：智能化轉(zhuǎn)型最終要服務(wù)于經(jīng)營，能否用核心數(shù)據(jù)展示其帶來的實際效益?

　　李圣軍：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效益往往是長尾效應(yīng)，多數(shù)場景需要兩三年積累才能顯現(xiàn)，且不能僅用經(jīng)濟指標衡量，還要看效率提升、流程優(yōu)化等綜合價值。不過從已落地的應(yīng)用來看，成效非常顯著。

　　比如一線工人的定期作業(yè)排程，現(xiàn)在已全部由人工智能接管。以一個車間為例，去年一年就節(jié)約工時1.75萬小時;2024年上線的工廠級排程系統(tǒng)，已為2964名員工提供143.74萬次服務(wù)，工作效率提升90%。質(zhì)量智能化管理系統(tǒng)更值得一提，2024年服務(wù)5516名員工，節(jié)約單據(jù)132.29萬份，年節(jié)約工時6.62萬小時，質(zhì)量重復降等率降低13%。僅這兩項應(yīng)用，每年就能為集團節(jié)約上千萬元成本。

　　需要強調(diào)的是，數(shù)字化只是發(fā)現(xiàn)問題的工具，最終效果取決于業(yè)務(wù)部門的落地執(zhí)行。但這些數(shù)據(jù)足以證明，只要把數(shù)據(jù)用對地方，就能為企業(yè)經(jīng)營注入強大動力。

　　中國石油和化工：能否請您介紹一下桐昆的智能化與綠色化深度融合，在節(jié)能降耗、實現(xiàn)“雙碳”目標方面取得了哪些突出成效?

　　李圣軍：智能化和綠色化是高質(zhì)量發(fā)展的“雙引擎”，二者密不可分。桐昆多家工廠已是“綠色工廠”，我們始終將節(jié)能降耗作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要目標，積極響應(yīng)國家“雙碳”戰(zhàn)略。

　　最典型的是熱電智能化控制，我們在三家工廠引入人工智能技術(shù)優(yōu)化熱電過程，節(jié)煤率達到0.8%~1.3%——對大規(guī)模生產(chǎn)企業(yè)來說，這個比例帶來的節(jié)煤量非常可觀。余熱回收領(lǐng)域也成效顯著，通過對設(shè)備二次改造，我們將以往無法利用的蒸汽余熱回收再利用，大幅提升制冷設(shè)備效率，降低能耗?？諌簷C壓力智能化調(diào)節(jié)同樣值得一提，我們結(jié)合生產(chǎn)計劃和故障預判模型，動態(tài)調(diào)節(jié)空壓機壓力，在保障生產(chǎn)安全的前提下實現(xiàn)“踩邊”節(jié)能，已將運行參數(shù)降低15%。此外，我們還在各廠區(qū)推廣儲能設(shè)備和光伏發(fā)電，多維度構(gòu)建綠色生產(chǎn)體系。

　　中國石油和化工：桐昆孵化“恒云智聯(lián)”向行業(yè)輸出解決方案，這一布局的初衷是什么?如何引領(lǐng)化纖行業(yè)共同進步?

　　李圣軍：初衷一是破解集團自身轉(zhuǎn)型的體制機制難題——傳統(tǒng)制造管理體系難破固有思維，成立專門科技公司能讓團隊以更靈活模式推進創(chuàng)新;二是承擔行業(yè)龍頭責任，桐昆的生產(chǎn)場景具行業(yè)代表性，轉(zhuǎn)型中積累的經(jīng)驗可讓同行少走彎路，恒云智聯(lián)就是將這些實踐轉(zhuǎn)化為標準化解決方案的載體。

　　目前，恒云智聯(lián)已服務(wù)幾十家客戶，部分產(chǎn)品實現(xiàn)跨業(yè)態(tài)應(yīng)用，更搭建了產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同橋梁，助力桐昆與下游客戶數(shù)據(jù)互通，推動上下游聯(lián)動整合。此外，我們還響應(yīng)國家號召，與國家開放原子開源基金會合作，推進化纖行業(yè)全面開源鴻蒙化，構(gòu)建自主可控的數(shù)字化底座。

　　我們希望通過恒云智聯(lián)，將桐昆的數(shù)字化能力轉(zhuǎn)化為行業(yè)共同財富，帶動整個化纖行業(yè)智能化升級。

不止于“卓越”，成為行業(yè)智能化的播種者

　　中國石油和化工：站在“卓越級”的新起點上，桐昆在智能制造領(lǐng)域的下一站目標是哪里?

　　李圣軍：“卓越級”只是我們數(shù)字化轉(zhuǎn)型路上的一個途經(jīng)點，僅僅是對這個階段我們工作的認可。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能制造是沒有終點的。而在這個賽道，參賽者眾多且競爭激烈，如果我們故步自封，停滯不前，馬上就會被后來者超越。所以我們還會不斷地嘗試、試錯，時刻關(guān)注新技術(shù)的發(fā)展，讓這些技術(shù)為桐昆、為行業(yè)發(fā)揮最大的價值。我們現(xiàn)在已經(jīng)啟動了人工智能的整體規(guī)劃，對集團的所有業(yè)務(wù)域進行全方位的場景梳理，為未來5～10年的人工智能賦能做好準備。同時，我們的團隊現(xiàn)在對于任何系統(tǒng)建設(shè)或升級迭代的大原則，就是所有的數(shù)據(jù)、場景都是為即將到來的AI做好準備。

　　中國石油和化工：基于桐昆的實踐，對正在或準備進行智能化轉(zhuǎn)型的流程工業(yè)企業(yè)，您有哪些建議?

　　李圣軍：結(jié)合桐昆的經(jīng)驗，我有三點核心建議。

　　一是耐得住寂寞，摒棄“立竿見影”的功利心態(tài)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型尤其是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建設(shè)階段，可能在兩三年內(nèi)看不到明顯效益，但這是后續(xù)價值釋放的前提，必須沉下心來打牢根基。

　　二是重視基礎(chǔ)工作，數(shù)據(jù)地基決定轉(zhuǎn)型高度。很多企業(yè)轉(zhuǎn)型失敗，不是因為技術(shù)不夠先進，而是數(shù)據(jù)不規(guī)范、不完整。要像梳理主數(shù)據(jù)、打通設(shè)備接口那樣，把每一項基礎(chǔ)工作做扎實，避免“空中樓閣”。

　　三是激發(fā)內(nèi)驅(qū)力，讓員工成為轉(zhuǎn)型的主角。轉(zhuǎn)型不能靠“自上而下的強制推行”，而要通過解決員工痛點、提升工作效率，讓大家主動參與進來。只有全員形成數(shù)字化思維，轉(zhuǎn)型才能真正落地生根。

　　最重要的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有標準路徑，要依托企業(yè)實際業(yè)務(wù)需求，借鑒標桿經(jīng)驗但不照搬照抄，走出具有自身特色的轉(zhuǎn)型之路。

　　中國石油和化工：謝謝您接受采訪!