习近平总书记指出，当今世界正在加速迈入智能时代，数据的基础资源作用和创新引擎作用日渐显现。制造业是数智化转型主战场之一，很多传统制造存在的难题，人工智能技术恰恰能解决。近日，贵州发布《贵州省“人工智能+制造”实施方案》，一场覆盖全省工业的数据“再动员”已经启动。
由点到面 数据全面动员
在遵义铝业，企业于2024年底推出的国内首个电解铝复杂体系动态优化预测大模型，先后在6台、56台电解槽试点，吨铝电耗降低超100度，今年将向全车间500台电解槽推广。同时，上游氧化铝工段也启动了核心环节的预测模型搭建。
“如果没有AI模型，产品指标情况只能靠化验室取样检测，等结果出来已经是几个小时之后的事了——高温高压的工况决定了无法实时查看生产过程，需要通过人工智能实现预判，给操作调整争取时间窗口。”企业氧化铝工艺支持工程师陈靖松介绍，“最难的就是检测参数的选择和判断，需要高质量的数据收集。”
人工智能技术能给封闭容器原本不可见的生产过程“装上透视眼”，通过关键参数形成可靠预测，让生产调控更精准。企业计控厂自动化主管工程师鞠克举表示，氧化铝工艺机理极为复杂，要在这一领域有效落地人工智能模型，必须深度解构“黑箱”工艺逻辑——倒逼团队把氧化铝工艺了解得更加透彻。
通过与人工智能企业和高校合作，遵义铝业在实战中逐步建立“数据治理、模型选型、训练验证、部署上线、持续迭代”的开发全流程。目前氧化铝生产线的蒸发、焙烧模型已上线应用，接下来溶出、沉降环节的模型部署将由企业团队自主完成。
鞠克举介绍，通过模型运用，主炉温度标准差从±40℃收窄到±15℃，指标的变化意味着炉况更稳、燃气更省、产品合格率更高。蒸发器平均汽水比下降了0.009，测算下来年经济效益可达近400万元。未来希望能实现全流程的智能闭环。
人工智能＋ 从设备层走向组织构架
随着人工智能应用深入，工业数据价值不断提升，智能工厂正逐步实现从“精准预测分析”到“自主决策执行”的升级。在贵州轮胎灯塔工厂，橡胶被挤压成胎面的制造过程中，智能系统不仅能根据历史数据提前预测最优工艺参数，还会实时测量胎面重量、宽度，自动调整后续产线速度，确保产品一致性。
贵州轮胎载重子午胎分公司技术部总监助理乔光梅告诉记者，AI系统会把前一段时间——比如7天为一个周期——新增数据拿来学习，滚动更新。通过引入AI，反映质量稳定性的CPK（过程能力指数）提高86%，不良率降低69%。
贵州轮胎已完成仿真研发、视觉质检、产销协同等多个核心场景的人工智能融合应用，产能提升46%以上，当前AI融合重点转向适配流程治理和组织转型。今年6月，贵州轮胎正式成立公司数智化转型委员会及数智化转型发展办公室，设立首席数字官，负责研发、采购、生产、销售到服务所有业务板块全面进行流程梳理和数字化转型工作。
企业总经理助理、流程与数智化中心主任韩洪川谈到，过去数智化转型更多是从技术侧拉动，确实在很大程度上促进了业务发展，但转型不够彻底——现在要以业务部门为主导正向发力，先厘清战略发展方向和业务流程，再由技术部门匹配信息技术或人工智能工具。
为此，企业同步成立专门的技术支撑部门——流程与数智化中心，加快提升人工智能应用渗透率，力争在“十五五”时期建成领航级智能工厂。
在政策端，贵州加快做好配套支撑。今年7月，《贵州省大数据发展专项资金支持人工智能发展指南（2026年版）》发布，将从建设高质量数据集、行业大模型与场景等方面择优给予专项资金支持，成效突出项目最高可获500万元奖励。
同月发布的《贵州省“人工智能+制造”实施方案》则明确：到2026年底，培育一批先进级、卓越级智能工厂，促进新一代智能终端和智能体在制造环节推广应用。到2028年底，人工智能赋能“6＋3”现代化工业体系建设成效明显，打造一批具有贵州特色、具备行业特征的大模型解决方案，培育领航级智能工厂。
省工业和信息化厅信息技术发展处副处长马兰解读到，《方案》特别强调配套支撑，将由省级财政发挥引导作用，鼓励市（州）配套补助，形成多元投入格局。同步在关联产业端大力发展数据标注、数据交易、计算服务等数商生态，在智能产品端发展工业机器人、具身智能等，“由下到上、由硬到软”系统布局，让企业转型“有路可走”，创新做好“人工智能+”文章。
记者: 卓越 谢鑫
