从“一根丝”到“智慧链”：桐昆如何炼成“卓越级智能工厂”？

当前，以智能制造为核心的新一轮产业变革正深刻重塑制造业格局。在化纤行业，龙头企业桐昆集团成功通过国家级“卓越级智能工厂”认证，成为行业高质量发展的典范。这份由工信部等六部委联合认定的荣誉，不仅是对桐昆数字化转型成效的权威肯定，更标志着我国化纤行业在智能制造领域迈入国际领先行列。近日，《中国石油和化工》杂志记者走进桐昆集团，与桐昆集团股份有限公司执行总裁李圣军面对面交流，探寻其从传统制造企业蜕变为“卓越级智能工厂”的创变之路。

从“经验驱动”到“数据驱动”的跨越

中国石油和化工：祝贺桐昆集团荣获国家级“卓越级智能工厂”认证，作为化纤行业的领军者，您认为这份认证对桐昆而言意味着什么？

李圣军：这份荣誉的分量，远超一般意义上的奖项。桐昆从2018年规划数字化转型，2019年正式启动。作为没有信息技术背景的传统制造企业，我们没有同行经验可循，完全是摸着石头过河。而“卓越级智能工厂”作为国内智能制造领域的最高荣誉之一，其核心价值体现在三个维度的重大突破。

首先是国家级的实力认可，这标志着我们在人工智能应用、系统集成和价值创造方面达到行业领先水平。我们与恒云智联携手打造的“桐昆大脑”，已连接2.8万台设备、150多万个数据采集点，每日处理数据超120亿条，这种大规模实时数据处理能力，是传统制造模式难以企及的。其次是实实在在的效益提升，我们的工厂自动化率已超95%，单位产品能耗较行业I级标准下降23%，生产运行成本降低31%，仅恒超一期厂区人均产值就提升了63%。更重要的是行业标杆的树立，桐昆的“5G全连接+数字孪生”聚酯纤维实践已成为全国制造业数字化转型典型案例，这意味着桐昆的智能化路径正在成为行业参考标准。

中国石油和化工：回顾转型历程，桐昆为何选择在2018年启动数字化转型？当时的愿景与如今的成果是否一致？

李圣军：数字化转型对制造企业而言，从来不是选择题，而是必答题。但桐昆的转型从不盲目跟风，而是基于技术成熟度的理性判断。

我们从2013年就开始关注大数据和工业物联网技术，但当时行业正处于技术萌芽期和期望膨胀期，很多所谓的大数据项目只是做传统报表分析，技术远未达到为生产创造实际价值的程度。2017—2018年，技术进入稳步爬升复苏期，市场中的技术厂商也更务实，我们判断此时启动转型能真正产生效益，于是正式进入数字化转型设计周期。

当时我们就确立了“全局可视、全局可析、全局智能”的三阶段目标。作为民营企业，务实和效率是我们的基因，转型初期我们没有追求炫酷的系统，而是用两年时间夯实数据基础。2021年中，“全局可视”目标全面达成，我们打通了所有数据节点，绘制出完整的集团数据网。2022年，我们成立数字化推进部，推动数据流动和价值转化，向“全局可析”迈进。

如今来看，转型成果基本实现了预期目标。2022—2025年间，我们在生产优化、工艺改进、物流升级、客户服务、绿色低碳等领域的尝试都取得了显著成效，这次“卓越级”认证就是最好的证明。但我们只是“基本满意”，数据的价值还有巨大挖掘空间，未来我们要实现更大突破，为企业和行业发展带来质的飞跃。

构建“双脑”智能体，让数据真正流动起来

中国石油和化工：“桐昆大脑” 作为智能工厂核心，能否用通俗语言介绍其运作机制？如何管控数万台设备、上百亿条数据？

李圣军：“桐昆大脑”是“硅基大脑+碳基大脑”双脑驱动，形成完整PDCA循环，实现统一管控。

硅基大脑是技术基础，2019年搭建大数据、工业物联网（IIoT）和人工智能平台，构建含上千个指标的分析系统。它像精密检测设备，每天处理120多亿条新增数据，涵盖2.8万台生产设备数据及管理数据，实现IT与OT深度融合，实时计算分析后向各部门、业务系统分发结果，提供决策支撑。

碳基大脑是专门的数据分析团队，核心是让数据“活”起来，持续优化硅基大脑。团队会定期提出优化课题，通过溯源数据深度分析，将成功的分析逻辑固化到硅基大脑中，提升其分析能力。

这样就形成了完整闭环：业务系统产生数据，硅基大脑处理分发，碳基大脑发现问题并优化算法，再固化到硅基大脑中指导业务系统，周而复始推动整个集团的数字化能力持续迭代。

中国石油和化工：构建这样复杂的智能系统，桐昆遇到的最大挑战是什么？又是如何突破的？

李圣军：核心挑战是数据孤岛打通、老旧设备改造、主数据梳理，这也是传统制造企业转型的共性痛点。

最难的是生产设备数据采集，尤其是国外设备的协议开放问题，我们通过多轮沟通和经济手段，最终促使所有厂商开放数据。此后我们明确铁律：2019年起所有设备采购合同均附加数据无偿开放条款，从源头解决数据获取问题。

老旧设备改造也很棘手。部分40年发展历程中留存的老旧设备无基本接口，成为“哑设备”。我们不改造其硬件和控制系统，而是通过外接传感器、视觉检测、分析设备传输数据的视频信号等非常规手段，尽可能获取数据以满足生产管理需求。

主数据梳理是块“硬骨头”。转型前集团“一物多码、一码多物”问题严重，30多万个物料编码极不正常，每月还新增2000多个。2019年起，我们用一年多时间重新梳理所有业务域主数据，建立并持续优化管理制度、管理团队、数据标准、审计及处罚机制，覆盖客户、供应商、员工等全业务域，筑牢数据地基。

数字化转型没有现成模板，必须结合企业实际正视问题、逐个突破，才能走出适合自己的道路。

中国石油和化工：在众多智能化应用中，您认为哪个场景的改变最具颠覆性？能否分享具体案例？

李圣军：最具颠覆性的不是单一技术或设备，而是“用数据发现问题、用技术解决问题”的能力——数字化找优化空间，自动化落地执行，这是转型核心价值。我分享两个案例：

一是AI质检。化纤丝极细、高反光、缺陷多样且生产节拍快，人工质检效率低还会损伤员工眼睛。引入AI质检后，既解决了职业健康问题，又实现质量管控标准化，确保产品质量稳定，体现了“以人为本”和“质量为先”的价值。

二是物流优化。2022年起，我们对标消费级体验打造智能化物流服务。客户车辆到厂登记后，“桐昆大脑”全程接管，实现提货、叉车调度、备货无缝衔接，流程电子化且装货过程透明，还创新“叉车滴滴”模式动态调度叉车。这一改革让车辆在厂时间缩短近一小时，既提升客户满意度，又实现货物全生命周期追溯。

所以说，真正的颠覆性改变，是通过数字化重构业务逻辑，让生产更高效、服务更优质、员工更安心。

从生产场景到组织基因的全方位重塑

中国石油和化工：智能化转型最终要服务于经营，能否用核心数据展示其带来的实际效益？

李圣军：数字化转型的效益往往是长尾效应，多数场景需要两三年积累才能显现，且不能仅用经济指标衡量，还要看效率提升、流程优化等综合价值。不过从已落地的应用来看，成效非常显著。

比如一线工人的定期作业排程，现在已全部由人工智能接管。以一个车间为例，去年一年就节约工时1.75万小时；2024年上线的工厂级排程系统，已为2964名员工提供143.74万次服务，工作效率提升90%。质量智能化管理系统更值得一提，2024年服务5516名员工，节约单据132.29万份，年节约工时6.62万小时，质量重复降等率降低13%。仅这两项应用，每年就能为集团节约上千万元成本。

需要强调的是，数字化只是发现问题的工具，最终效果取决于业务部门的落地执行。但这些数据足以证明，只要把数据用对地方，就能为企业经营注入强大动力。

中国石油和化工：能否请您介绍一下桐昆的智能化与绿色化深度融合，在节能降耗、实现“双碳”目标方面取得了哪些突出成效？

李圣军：智能化和绿色化是高质量发展的“双引擎”，二者密不可分。桐昆多家工厂已是“绿色工厂”，我们始终将节能降耗作为数字化转型的重要目标，积极响应国家“双碳”战略。

最典型的是热电智能化控制，我们在三家工厂引入人工智能技术优化热电过程，节煤率达到0.8%~1.3%——对大规模生产企业来说，这个比例带来的节煤量非常可观。余热回收领域也成效显著，通过对设备二次改造，我们将以往无法利用的蒸汽余热回收再利用，大幅提升制冷设备效率，降低能耗。空压机压力智能化调节同样值得一提，我们结合生产计划和故障预判模型，动态调节空压机压力，在保障生产安全的前提下实现“踩边”节能，已将运行参数降低15%。此外，我们还在各厂区推广储能设备和光伏发电，多维度构建绿色生产体系。

中国石油和化工：桐昆孵化“恒云智联”向行业输出解决方案，这一布局的初衷是什么？如何引领化纤行业共同进步？

李圣军：初衷一是破解集团自身转型的体制机制难题——传统制造管理体系难破固有思维，成立专门科技公司能让团队以更灵活模式推进创新；二是承担行业龙头责任，桐昆的生产场景具行业代表性，转型中积累的经验可让同行少走弯路，恒云智联就是将这些实践转化为标准化解决方案的载体。

目前，恒云智联已服务几十家客户，部分产品实现跨业态应用，更搭建了产业链协同桥梁，助力桐昆与下游客户数据互通，推动上下游联动整合。此外，我们还响应国家号召，与国家开放原子开源基金会合作，推进化纤行业全面开源鸿蒙化，构建自主可控的数字化底座。

我们希望通过恒云智联，将桐昆的数字化能力转化为行业共同财富，带动整个化纤行业智能化升级。

不止于“卓越”，成为行业智能化的播种者

中国石油和化工：站在“卓越级”的新起点上，桐昆在智能制造领域的下一站目标是哪里？

李圣军：“卓越级”只是我们数字化转型路上的一个途经点，仅仅是对这个阶段我们工作的认可。但数字化转型、智能制造是没有终点的。而在这个赛道，参赛者众多且竞争激烈，如果我们故步自封，停滞不前，马上就会被后来者超越。所以我们还会不断地尝试、试错，时刻关注新技术的发展，让这些技术为桐昆、为行业发挥最大的价值。我们现在已经启动了人工智能的整体规划，对集团的所有业务域进行全方位的场景梳理，为未来5～10年的人工智能赋能做好准备。同时，我们的团队现在对于任何系统建设或升级迭代的大原则，就是所有的数据、场景都是为即将到来的AI做好准备。

中国石油和化工：基于桐昆的实践，对正在或准备进行智能化转型的流程工业企业，您有哪些建议？

李圣军：结合桐昆的经验，我有三点核心建议。

一是耐得住寂寞，摒弃“立竿见影”的功利心态。数字化转型尤其是基础数据建设阶段，可能在两三年内看不到明显效益，但这是后续价值释放的前提，必须沉下心来打牢根基。

二是重视基础工作，数据地基决定转型高度。很多企业转型失败，不是因为技术不够先进，而是数据不规范、不完整。要像梳理主数据、打通设备接口那样，把每一项基础工作做扎实，避免“空中楼阁”。

三是激发内驱力，让员工成为转型的主角。转型不能靠“自上而下的强制推行”，而要通过解决员工痛点、提升工作效率，让大家主动参与进来。只有全员形成数字化思维，转型才能真正落地生根。

最重要的是，数字化转型没有标准路径，要依托企业实际业务需求，借鉴标杆经验但不照搬照抄，走出具有自身特色的转型之路。

中国石油和化工：谢谢您接受采访！