《流程工业》2026年新年特刊特别推出“精益‘智’远：数造新质生产力”专题。我们邀请了多位来自企业界的高管和技术专家分享他们的见解和经验。由于文章篇幅较长，今天为大家分享希马、中智达、艾默生、中国化学天辰公司的深度解读。
在全球产业竞争格局深刻变革与高质量发展要求日益迫切的背景下，流程工业作为国民经济的重要基石，正站在以智能化驱动全面升级、塑造新型工业化核心竞争力的关键路口。面对“十五五”新时期发展命题，国家将深入推进新型工业化，加快发展新质生产力，致力于将先进制造技术、新一代信息技术与精益管理理念深度融合，构建高效、柔性、绿色的现代产业体系。在此进程中，流程工业企业不仅是技术应用的实践场，更是“精益”与“智能”融合创新、孕育“新质生产力”的先锋。
《流程工业》2026年新年特刊特别推出“精益‘智’远：数造新质生产力”专题。我们邀请了多位来自企业界的高管和技术专家分享他们的见解和经验，从生产现场的精益运营与流程优化，到支撑全局的智能装备与工业互联网平台；从数据驱动的决策闭环，到贯穿全生命周期的绿色制造，这些多维度、深层次的探讨，旨在为行业厘清从“制造”到“智造”的进化路径。我们希望这些宝贵的经验分享能为同行提供切实参考，共同推动流程工业迈向更高效、更韧性与更可持续的未来。
人工智能（如机器学习、优化算法）在流程工业中，目前最能创造价值的是哪些场景？还存在哪些应用瓶颈？
艾默生 王毅峯：人工智能技术正推动工业迈向以智能决策与系统级协同为特征的“自主运营”新时代。作为全球领先的工业技术与软件公司，艾默生将人工智能的强大算力与深厚的行业知识、专业经验及第一性原理模型相融合，帮助企业应对系统复杂性、提升运营灵活性、实现工作流程自动化。
目前，艾默生已在多个解决方案领域与客户共同推进 AI 技术的落地应用。凭借丰富的人工智能产品组合，艾默生为企业提供可靠、可落地的自主运营解决方案，构建更智能、自优化的工业系统。
要充分发挥 AI 的价值、迈向真正的自主运营，企业还需要更进一步，跨越传统的控制系统壁垒，打通生产、可持续性、可靠性及安全等不同领域的数据，进而运用 AI 开展企业级的分析与管理，真正迈向未来工业。
艾默生提出的新一代自动化架构，核心正是打破数据孤岛、实现数据的自由流通和充分利用，以最大化释放数据价值，该架构利用智能设备、软件与控制系统的无缝协作，帮助企业提高过程可见性，做出决策，推动更高效、更安全、更可靠和可持续的智能化运营。
展望 2026，贵公司在“精益运营”与“智能升级”方面有哪些具体规划与投资重点？
艾默生 王毅峯：艾默生成立130 多年以来，始终坚持技术创新、深化本地布局，这是我们构建核心优势的基石。展望未来，艾默生将持续加大创新投入，面向行业发展趋势开发创新技术与架构。
2026 年是“十五五”开局之年，中国锚定实现新型工业化关键任务，把推进“人工智能 + 制造”作为重点。艾默生将以此为重点方向，充分发挥在中国的本地化研发、生产、工程及服务的全方位能力，量身打造更多契合中国用户需求的产品和解决方案。深耕中国近半个世纪，艾默生不仅见证了中国经济的卓越成就，自身的业务也取得了跨越式发展。
目前，我们已经在中国建立了 15 个制造运营基地，8 个研发创新中心，2 个系统工程中心，现场服务网络覆盖 60 多个城市，还与数千家本地合作伙伴、供应商建立了长达数十年的合作关系。近年来，我们扩大了在上海、西安、天津等多地的投资，提升我们的生产、研发、整体解决方案和客户服务能力。完善的本地化生产体系与供应链，让艾默生能够专门开发适配本地市场要求的产品，将全球技术能力融入中国产业的实际应用场景。
展望未来，艾默生将继续践行“在中国、为中国”的发展战略，以开放生态为纽带，携手行业伙伴实现从“设备供应商”到“价值共创者”的跨越，共同引领制造业向更高效、更安全、更绿色的未来迈进。
请分享一个通过数据驱动实现工艺或能效显著优化的案例。
中智达 石一：在流程工业领域，锅炉系统的高效优化是降低能耗、提升运行经济性的关键技术挑战。某公司热电生产部面临着 4 台煤粉锅炉运行效率不均、整体煤耗偏高的实际问题。为此，浙江中智达科技有限公司项目团队融合数据智能与工艺机理，设计并落地了一套“数据采集－模型优化－执行反馈”的闭环热电寻优调度系统，实现了锅炉负荷的实时动态优化，实施完成之后整体锅炉效率上升了 0.15%，年节省煤耗 900 t。
1）全流程数据贯通与治理。系统依托企业私有云上数据湖，集成多源实时运行数据。通过严格的数据清洗、校验与修复流程，有效滤除异常值与噪声，构建高质量、高可靠性的数据基础，为后续建模提供稳定输入。
2）机理与数据融合的建模优化。基于热平衡原理，构建了入炉煤粉量软测量模型，实时动态计算锅炉的燃煤消耗。结合历史与实时数据，动态拟合出各锅炉的煤耗特性曲线。在此基础上，采用拉格朗日乘子法进行非线性规划求解，在线生成满足总负荷约束下的最优负荷分配方案，使锅炉群总煤耗最小，效率最高。
3）优化指令的自动执行与闭环反馈。最优负荷分配方案通过 APC先进控制系统或操作员指令，实时下发至各锅炉执行，调整其运行负荷。执行后产生的运行数据再次被系统实时采集，形成“数据－模型－执行－新数据”的动态闭环。模型依据反馈数据持续在线更新与自优化，使系统始终保持在高效、自适应状态。
该系统在不新增硬件投资的前提下，通过软件与算法的深度赋能，有效提升了锅炉群整体运行效率，实现了显著的节能降耗。其核心在于构建了可闭环、可迭代的智能优化系统。未来，浙江中智达将持续深化数据驱动与工艺知识的融合，推动该模式在更多工厂、能源场景中应用，助力流程工业实现高质量、智能化发展。
未来 3～5 年，哪些新技术可能彻底改变流程工业的运营模式？
希马（HIMA） Zena：未来3～5年，功能安全的全面数字化将驱动流程工业运营模式的深刻变革，希马的“安全迈向数字化”战略正切合这一发展趋势。我们将数字化价值切实锚定于四个相关联的部分，它们共同构成了赋能客户、提升竞争力的基石。
构建功能安全与网络安全深度融合的“可信基石”，是实现智能工厂的前提。在我们看来，没有网络安全的保障，功能安全就无从谈起。希马的安全数字化战略，致力于提供一个从硬件本身、固件到上层工程环境的端到端的安全平台，构建纵深的防御能力，为实现智能工厂提供坚固可靠的安全地基。
将合规性从被动负担转化为“自动维持”的运营优势，是释放管理潜能的关键。面对日益复杂的全球与地区法规，合规已成为持续性的运营成本。希马的解决方案旨在将这一过程数字化、自动化。通过将安全标准与法规要求融合到工程与生命周期管理工具中，系统能够自动将条款转化为具体的设计约束、验证用例和审计证据。这意味着工厂的每一次变更或维护，都能自然地、可追溯地符合规范，从而将团队从繁重的文档工作中解放出来。
通过简化工程，打通贯穿安全生命周期始终的“数字线程”，是实现降本增效的核心路径。传统模式下，安全工程各阶段的数据孤岛与手动移交，是导致效率低下和人为错误的主要原因。希马的数字化平台着力于实现从初始风险分析、安全规范、详细设计、自动化测试到后期运维的无缝数据流动与集成。
建立高效、敏捷的变更管理能力，是企业在多变市场中获取韧性的重要保障。工艺优化与产能调整已成为常态，安全系统必须能够同步快速演进。希马的数字化解决方案，使安全与敏捷得以兼得。
功能安全的数字化将是未来的运营模式优化的引擎，功能安全不再只是一项投资成本，也将赋能客户，为客户创造价值。希马作为专门提供安全解决方案的独立供应商，其安全数字化已经取得了令人瞩目的成就，并在中国市场的实践中得到充分验证：希马智能安全测试解决方案已经成功应用于巴斯夫湛江一体化基地等大型石油化工项目中，取代了传统的测试方法极大地提高了测试效率，并获得用户的高度认可。希马 Smart Typical Converter 以及 Smart Safety Test 在 2025 年流程工业创新奖中荣膺“技术创新奖”，彰显了我们数字化赋能理念的切实成效。安全生命周期数字化解决方案也将在中石油塔里木百万吨乙烯项目中部署实施。
希马的目标，正是通过这一整套聚焦于价值创造的数字化赋能体系，助力工业客户以更精益的努力和卓越的回报，赢得面向未来的持久竞争力。
在化工行业从“研发”到“运营”的全生命周期中，人工智能技术分别在哪些具体环节创造了最显著的价值？
中国化学天辰公司：从当前应用实践来看，人工智能技术（如机器学习、优化算法等）在化工行业最能创造价值的场景集中在全链条核心环节，按研发、设计、施工、生产、经营的顺序可梳理为 5 大类。
1）研发创新场景，依托 AI 的逻辑分析与知识检索能力，深度分析研发理论、辅助实验设计、提供精准研发思路，从理论上规避错误研发路线，优化研发全流程，缩短周期、降低成本，助力行业技术创新与工艺升级。
2）设计优化场景，以数据驱动为核心，融合专家系统与规范约束辅助工程设计，通过数据驱动与AI 逻辑分析精准匹配设计需求，结合行业规范形成约束机制，转化资深工程师经验，有效提高设计效率、减少设计风险，解决知识断层问题。
3）施工保障场景，通过 AI 算法优化施工流程、分析材料性能，同时依托 AI 驱动机器人执行现场施工任务，保障施工安全、质量与效率。
4）生产调控场景，融合机理模型与 AI 分析实时优化工艺参数，搭配巡检机器人辅助完成现场作业，构建兼具智能决策“大脑”与高效执行“手臂”的智能化工厂。
5）经营管理场景，整合大数据与 AI 技术优化供应链、排产及能源管理，依托智能情报支撑经营决策，助力企业绿色低碳发展与效益提升。
尽管 AI 在化工行业的应用已取得阶段性成果，但仍面临诸多落地瓶颈。
中国化学天辰耀隆己内酰胺产业基地
1）数据质量与整合难题突出，行业安全和保密的发展要求，使得部分敏感生产数据无法开放用于模型训练导致 AI 训练样本稀缺，且不同系统数据格式不统一、“数据孤岛”现象普遍，难以支撑模型高效训练。
2）技术适配性与泛化能力不足，化工生产场景复杂特殊，信号传输过程中的噪声和误差积累导致数据失真，进而使数据清洗流程更复杂、标准要求更高。
3）复合型人才缺口巨大，既懂化工工艺又掌握 AI 技术的跨界人才供给严重不足。
4）决策与合规约束明显，化工行业对安全性、稳定性要求极高，企业决策层风险偏好保守，加之 AI 模型可解释性差及安全合规压力，延缓了技术规模化应用进程。
总体而言，人工智能已在化工全流程逐步落地应用，短期内取得了阶段性进展与成效，但从长期发
展来看，化工行业数据积累不足、技术适配难度高、复合型人才匮乏以及商业因素导致市场资本投入有限等问题，仍是人工智能在行业内推广应用需攻克的核心难点。对此，化工企业当前应重视数据资产的积累与盘活，筑牢 AI 发展的数据底座；同时着力培育既懂业务又精通 AI 技术的复合型人才队伍，为未来人工智能在化工行业的快速普及与深度应用做好充分准备。
请分享一个通过数据驱动实现工艺或能效显著优化的案例。其中，数据采集、模型构建与现场执行如何闭环？
中国化学天辰公司：在氢能产业绿色低碳发展进程中，中国化学天辰公司氢能优化模型是数据驱动提升工艺与研发效能的典型案例。该模型依托科创情报与企业知识管理平台“扩广度、做深度”建设主线，融合知识图谱、大语言模型等技术，整合多源数据与智能算法，破解绿电适配、排程决策、设备运维等核心痛点，构建分层级智能优化体系，为氢能生产高效稳定运行提供数智化支撑。围绕这一模型，天辰串联关键环节形成完整闭环，推进逻辑清晰可落地。
数据采集筑牢基础。依托平台多模态整合能力，构建覆盖氢能生产全链条的全域感知体系，通过传感器捕获电解槽工艺参数、绿电能源数据，依托收集的核心设备运行与维护记录，通过外部订阅整合行业知识数据。经平台解析并关联化工工艺知识网络后，形成结构化与非结构化融合的全域数据集，为模型运算提供精准支撑。
模型运算输出决策。基于平台技术底座构建多维度优化模型矩阵，结合全域数据与生产机理完成运算：核心层输出绿电 - 负荷动态匹配方案，决策层输出最优排程及技术指标，运维层实现设备故障预判与维护优化。同时通过自然语言交互接收工程师反馈，迭代算法参数，确保指令适配现场工况。
现场执行与反馈迭代。模型指令通过平台借助数学建模和多变量问题求解等方法实现基于输入的工厂配置参数和绿电波动数据，自动化计算最优排产以及对应的技术指标，辅助决策者进行工厂配置决策。现场实时数据回流至模型，既验证效果又补充迭代样本，形成完整闭环。该机制对能耗精准管控，提升生产稳定性、降低能耗，提升产能利用率。
闭环体系核心价值在于依托平台解耦架构，实现“数据-模型-执行-反馈”良性循环。数据全域性保障模型泛化能力，分层级设计适配多场景需求，实时反馈确保优化落地。该模式为天辰氢能项目提供高效管控手段，也为化工新能源项目提供可复用的数智化转型经验。
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