近日，《中國石油和化工》雜志刊發專題報道，深入呈現桐昆集團作為化纖行業龍頭，以智能制造為核心動力，成功通過國家級“卓越級智能工廠”認證的轉型實踐。報道通過對話桐昆集團股份有限公司執行總裁李圣軍，系統梳理了桐昆從傳統制造邁向全鏈條智慧運營的躍升路徑，為加快形成新質生產力、推進高質量發展提供了具有借鑒意義的實踐范本，現將全文分享如下：

01 從“經驗驅動”到“數據驅動”的跨越

中國石油和化工：祝賀桐昆集團斬獲國家級“卓越級智能工廠”認證，作為化纖行業的領軍者，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年規劃數字化轉型，2019年正式啟動。作為沒有信息技術背景的傳統制造企業，我們沒有同行經驗可循，完全是摸著石頭過河。而“卓越級智能工廠”作為國內智能制造領域的最高榮譽之一，其核心價值體現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用、系統集成和價值創造方面達到行業領先水平。我們與恒云智聯攜手打造的“桐昆大腦”，擁有大規模實時數據處理能力，這是傳統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%，單位產品能耗較行業I級標準更低，生產運行成本不斷降低，廠區人均產值大幅提升。更重要的是行業標桿的樹立，我們的“5G全連接+數字孿生”聚酯纖維實踐已成為全國制造業數字化轉型典型案例，這意味著桐昆的智能化路徑正在成為行業參考標準。

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

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

我們從2013年就開始關注大數據和工業物聯網技術，但當時行業正處于技術萌芽期和期望膨脹期，遠未達到為生產創造實際價值的程度。2017—2018年，技術進入穩步爬升復蘇期，市場中的技術廠商也更務實，我們判斷此時啟動轉型能真正產生效益，于是正式進入數字化轉型設計周期。

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。轉型初期我們沒有追求炫酷的系統，而是用兩年時間夯實數據基礎。2021年中，“全局可視”目標全面達成，我們打通了所有數據節點，繪制出完整的集團數據網。2022年，我們成立數字化推進部，推動數據流動和價值轉化，向“全局可析”邁進。

如今來看，轉型成果基本實現了預期目標。2022—2025年間，我們在生產優化、工藝改進、物流升級、客戶服務、綠色低碳等領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”，數據的價值還有巨大挖掘空間，未來我們要實現更大突破，為企業和行業發展帶來質的飛躍。

02 構建“雙腦”智能體，讓數據真正流動起來

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？如何管控數萬臺設備、上百億條數據？

李圣軍：“桐昆大腦”是“硅基大腦+碳基大腦”雙腦驅動，形成完整PDCA循環，實現統一管控。

硅基大腦是技術基礎，2019年搭建大數據、工業物聯網（IIoT）和人工智能平臺，構建含上千個指標的分析系統。它像精密檢測設備，實現IT與OT深度融合，實時計算分析后向各部門、業務系統分發結果，提供決策支撐。

碳基大腦是專門的數據分析團隊，核心是讓數據“活”起來，持續優化硅基大腦。團隊會定期提出優化課題，通過溯源數據深度分析，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：業務系統產生數據，硅基大腦處理分發，碳基大腦發現問題并優化算法，再固化到硅基大腦中指導業務系統，周而復始推動整個集團的數字化能力持續迭代。

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

李圣軍：核心挑戰是數據孤島打通、老舊設備改造、主數據梳理，這也是傳統制造企業轉型的共性痛點。

最難的是生產設備數據采集，尤其是國外設備的協議開放問題，我們通過多輪溝通和經濟手段，最終促使所有廠商開放數據，從源頭解決數據獲取問題。

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

主數據梳理是塊“硬骨頭”。轉型前集團“一物多碼、一碼多物”問題嚴重，幾十萬個物料編碼極不正常，每月還有新增。2019年起，我們用一年多時間重新梳理所有業務域主數據，建立并持續優化管理制度、管理團隊、數據標準、審計及處罰機制，覆蓋客戶、供應商、員工等全業務域，筑牢數據地基。

數字化轉型沒有現成模板，必須結合企業實際正視問題、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或設備，而是“用數據發現問題、用技術解決問題”的能力——數字化找優化空間，自動化落地執行，這是轉型核心價值。我分享兩個案例：

一是AI質檢。化纖絲極細、高反光、缺陷多樣且生產節拍快，人工質檢效率低還會損傷員工眼睛。引入AI質檢后，既解決了職業健康問題，又實現質量管控標準化，確保產品質量穩定，體現了“以人為本”和“質量為先”的價值。

二是物流優化。2022年起，我們對標消費級體驗打造智能化物流服務。客戶車輛到廠登記后，“桐昆大腦”全程接管，實現提貨、叉車調度、備貨無縫銜接，流程電子化且裝貨過程透明，還創新“叉車滴滴”模式動態調度叉車，既提升客戶滿意度，又實現貨物全生命周期追溯。

所以說，真正的顛覆性改變，是通過數字化重構業務邏輯，讓生產更高效、服務更優質、員工更安心。

03 為轉型注入綠色基因，從孵化到輸出

中國石油和化工：我們注意到桐昆的智能化與綠色化深度融合，在節能降耗、實現“雙碳”目標方面有哪些突出成效？

李圣軍：智能化和綠色化是高質量發展的“雙引擎”，二者密不可分。桐昆多家工廠已是“綠色工廠”，我們始終將節能降耗作為數字化轉型的重要目標，積極響應國家“雙碳”戰略。

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優化熱電過程，節煤量非常可觀。余熱回收領域也成效顯著，通過對設備二次改造，我們將以往無法利用的蒸汽余熱回收再利用，大幅提升制冷設備效率，降低能耗。空壓機壓力智能化調節同樣值得一提，我們結合生產計劃和故障預判模型，動態調節空壓機壓力，在保障生產安全的前提下實現“踩邊”節能。此外，我們還在各廠區推廣儲能設備和光伏發電，多維度構建綠色生產體系。

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

李圣軍：初衷一是破解集團自身轉型的體制機制難題——傳統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新；二是承擔行業龍頭責任，桐昆的生產場景具行業代表性，轉型中積累的經驗可讓同行少走彎路，恒云智聯就是將這些實踐轉化為標準化解決方案的載體。

目前，恒云智聯已服務幾十家客戶，部分產品實現跨業態應用，更搭建了產業鏈協同橋梁，助力桐昆與下游客戶數據互通，推動上下游聯動整合。我們希望通過恒云智聯，將桐昆的數字化能力轉化為行業共同財富，帶動整個化纖行業智能化升級。

04 不止于“卓越”，成為行業智能化的播種者

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

李圣軍：“卓越級”只是我們數字化轉型路上的一個途經點，僅僅是對這個階段我們工作的認可。但數字化轉型、智能制造是沒有終點的。所以我們還會不斷地嘗試、試錯，時刻關注新技術的發展，讓這些技術為桐昆、為行業發揮最大的價值。我們現在已經啟動了人工智能的整體規劃，對集團的所有業務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，我們的團隊現在對于任何系統建設或升級迭代的大原則，就是所有的數據、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型的流程工業企業，您有哪些建議？

李圣軍：結合桐昆的經驗，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。數字化轉型尤其是基礎數據建設階段，可能在兩三年內看不到明顯效益，但這是后續價值釋放的前提，必須沉下心來打牢根基。

二是重視基礎工作，數據地基決定轉型高度。很多企業轉型失敗，不是因為技術不夠先進，而是數據不規范、不完整。要像梳理主數據、打通設備接口那樣，把每一項基礎工作做扎實，避免“空中樓閣”。

三是激發內驅力，讓員工成為轉型的主角。轉型不能靠“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。只有全員形成數字化思維，轉型才能真正落地生根。

最重要的是，數字化轉型沒有標準路徑，要依托企業實際業務需求，借鑒標桿經驗但不照搬照抄，走出具有自身特色的轉型之路。

中國石油和化工：謝謝您接受采訪！