让大象起舞：AI如何带动流程工业穿越产业周期？

发布时间：2026-01-08 16:54:40 浏览量：15

当人工智能浪潮席卷实体经济，传统制造业那套规模扩张、成本控制、渠道深耕的老路子似乎早已触及天花板。尤其对化工、钢铁、水泥这些流程工业企业来说，在数字经济之下的小修小补式改良，根本冲不破瓶颈。而万华化学这头工业“大象”，却以实打实的AI转型成就穿越周期、成功“起舞”。它能给流程工业带来哪些宝贵启示？

在研究万华化学董事长对人工智能（AI）的战略性解读后，可以清晰的看到AI被划分为三个层级：

作为工具的“效率提升”、作为核心的“竞争关键”、关乎命运的“颠覆与生存”

。这标志着一个根本性转变：在龙头企业眼中，AI早已不是技术部门的辅助工具，而是关乎企业未来十年生死存亡的“战略基建”。在这个战略背后，藏着一套 “认知 - 路径” 的完整闭环。

在引入AI之前，万华化学也存在过不少企业的通病。流程工业的生产链条里，设备运行的温度曲线、物料反应的压力波动、产品质检的参数变化，每时每刻都在产生海量时序数据。

它们本该用来指导生产，却往往仅作事后记录，每次等出现问题后才被翻出来进行归因和纠偏

。如何有效利用数据，就成了横在高效生产面前的一道坎。

万华初次尝试AI是在2018年，那时的人工智能技术还没有掀起多少风浪，它和上海交大合作，利用AI对反应全流程数据深度挖掘和智能优化，成功解决了原本靠人工优化已触达瓶颈的催化反应控制难题，还同时将产品收率提升了1%，对于这样体量的企业而言，

1%就是上百万真金白银的收益

，这让万华看到了AI在处理数据方面的优势。2022年，谷歌的AlphaFold2通过精准解析生物大分子构造，成功预测了蛋白质结构。这一下点醒了万华：

将时序数据高效利用的前提，是找到真正懂化工、懂生产的AI

。

精准寻得懂工业数据的AI

化工行业高压高危的特性，决定了其安全容错率极低。再加上流程工业涉及复杂反应机理和繁琐工艺，

工厂需要的绝非存在“机器幻觉”的通用AI，而是能读懂工业逻辑、决策严谨可追溯的专业大模型

。带着这个目标，

万华把目光投向了深耕流程工业30多年的中控技术

。

在全球工业智能化的浪潮中，中控技术作为行业的领航者，以前所未有的决心和力度，在2024年全面启动“ALL in AI”战略布局，深入推进AI在工业领域的深化应用。

中控技术服务过3.7万+家工业企业，积累了海量行业Know-how

，也深知企业在安全、质量、环保、效益上的核心诉求，这正好契合万华对AI“懂工业”的需求，于是双方一拍即合，把时间序列大模型TPT应用在连续生产场景。TPT把工厂里时刻产生的时序数据当作“语言”，专门训练设备运行曲线、物料反应周期这些核心场景数据，通过精准捕捉数据趋势和异常波动，完成多模态优化计算，让所有决策可解释、可追溯，精准避开了通用AI不懂工业的短板。

最后的效果也远超预期：仅万华年产65万吨的烧碱装置，就实现了产品质量的稳控，能耗和设备运维成本也有了显著优化，

一年下来，这个老牌化工企业就能省下超千万元的综合成本。

打破数据孤岛，激活沉睡资产

让数据充分发挥价值，关键在于整合和激活。万华将分散在各个系统中的数据标准化采集、一体化整合与高质量治理，打破装置、场景与系统间的壁垒。

具体而言，TPT能够与DCS、PLC、SIS等各类工业系统联动，通过智能数据清洗、补全和标准化处理，整合生产过程中的工艺、设备、质量数据，仅在烧碱装置上，就一口气整合了3000多个点位的时序数据，把多台电解槽的控制协同起来，优化范围覆盖生产控制、质量稳定、设备维护、能效提升等多个维度。自此，万华真正打通了从数据资产到经济效益的转化，为自己筑牢了抵御产业周期波动的成本韧性。

在流程工业领域里，“老师傅”从来都是宝贝。

那些藏在脑子里的调参技巧、故障判断直觉、工艺优化心得，是财富，却也存在难以传承和复制的缺陷。当行业内多数企业已逐步完成基本的降本增效，传统“规模-成本”的竞争逻辑已无法形成差异化优势。从万华的实践来看，利用AI把“经验”转化为可复制、可迭代的模型，就成为企业构建竞争壁垒的关键。

让“老师傅”经验可复制

经验模型化

的本质，是将老师傅的Know-how 转化为标准化的智能模型

，破解经验传承难题。这也是企业打破“经验依赖个体”的方法论。

万华不止更新工具，还升级“人”：

将AI深度融入组织架构，让人人都有成为“超级员工”的机会，进而将个体经验转化为组织能力

。

万华选择TPT，正是看准了它的专家模型和“赋能人”的潜力。TPT依托时序混合专家模型（MoE），将流程工业多年积累的专家经验，预训练了包含模拟、控制、优化、预测、评估的SCOPE五类专家能力底座，相当于内置了“工业全能顾问”，可精准适配化工复杂多变的生产场景。

从人机协同角度看

，TPT还集成了通用AI的易用性优势，采用与DeepSeek、豆包相似的自然语言交互机制，彻底拉低了工业AI的使用门槛，一线操作人员无需掌握复杂编程，随口询问工况调整方案，就能获得精准的解决方案，新手也能快速上手。

规避单场景定制陷阱，实现低成本泛化

多数企业推进经验模型化时，容易陷入

“单场景定制开发”

的误区。为每个生产环节单独搭建模型，不仅成本高、周期长，还难以实现经验复制。对于大多数中小企业来说，优先选择“行业通用底座+轻量化微调”的AI模型，快速完成跨工况、跨场景甚至跨设备的个性化适配，才能大幅减少开发成本和风险。

放眼流程工业领域，

兰州石化裂解炉的AI优化项目也取得了实打实的成绩

，尤其是它的模型泛化经验，对于成本控制较严格的企业来说非常值得借鉴。裂解炉作为乙烯生产的“龙头设备”，工艺机理复杂，既要抑制结焦保障安全，又要提升升温速率提高效率，且受原料成分多变、工况动态波动影响极大。部署TPT 以后，依托AI大模型的“预训练模型+场景化微调”机制，装置可动态推演分离效率与乙烯收率的连锁影响，精准定位制约升温速率的核心瓶颈，生成最优操作路径。最终成功缩短升温时间4-5小时，在质量达标前提下，整体年效益预计不低于650万元。并且其利用TPT打造出了面向乙烷制乙烯场景智能体，通过异常预测预警、操作参数优化、操作路径规划等一系列措施，在稳定运行阶段提升乙烯的选择性与收率，整体年效益预计不低于1500万元。帮助装置实现了从 “稳定运行” 到 “经济性运行” 的跨越。

这一套组合拳下来，企业既留住了“老师傅”的经验精髓，又实现了低成本的模型泛化。这种“复制 - 适配- 敏捷” 的新型壁垒，帮助企业在产业周期的波动中抢占发展先机。

工业经济从来都逃不开周期的裹挟。2-4年的库存周期（基钦周期）决定短期的生产计划，；7-11年的资本开支周期（朱格拉周期）影响中期的产能规划；而长达50-60年的技术周期颠覆（康德拉季耶夫周期），更让企业如履薄冰，跟不上技术迭代就可能被行业淘汰。万华的成功转型源于它前瞻性意识到了，

AI是打破被周期桎梏的关键生产力，需以数据资产化、经验模型化为基础，推动AI从“后台分析工具”走向“前台全流程中枢”

。

中国最大精细磷化工企业之一兴发集团同样敏锐捕捉到了这个机遇，通过把AI搬上“前台”，

实现了氯碱车间的少人化、无人化甚至自主运行

，把感知、决策、执行三大环节闭环串联。

抓住智能体机遇，构建自主闭环

如今的AI已迭代至智能体（Agent）的高阶阶段，它超越了“外挂式”数据分析的工具属性，成为能自主感知环境、做出决策、执行动作并协同全链路的智能应用。就像智能驾驶能自主识别路况、调整车速、规避风险，服务机器人能感知场景需求、联动周边设备完成服务。智能体的核心优势是跳出“被动接收指令”的局限，实现“自主闭环运转”。

所谓闭环就是将运行的“一次性优化”升级为“持续适配调整”

。兴发集团的湖北兴瑞工厂已将这种闭环能力落地见效。工厂通过搭载TPT，利用其智能体生成机制，建构了基于模拟、预测、优化、控制、评估专家能力生成的智能体，对产线进行预测性维护和优化控制。

在TPT实时智能体的加持下，产线可联动1.5万余个监控点位，自主识别原料成分波动、设备运行异常等风险点

，结合预训练的专家模型快速分析，生成精准的参数调整方案并部署于终端联动执行。这套闭环带来的成效十分直观：

系统反应速度比人工快10倍，AI可靠性超98%，即便在周期下行期，生产效益也提升了1%-3%，控制中心人力成本降低约70%

，彻底摆脱了过去“靠人盯、凭经验判”的被动模式，用智能闭环抵御周期波动的冲击。

打造自主运行工厂（AOP）

AI中枢化的价值，还在于以“具身智能”态势，打破传统工业“分析”与“执行”的断层。过去，工业现场的仪表、传感器、执行终端往往各自为战，即便AI算出优化方向，也需人工跨软硬件传递指令，滞后性和误差率居高不下。而AI中枢化以后实现的“具身智能”，就通过“软件定义硬件”的形式，激活AI的场景原生性优势，让智能与工业现场无缝共生。

湖北兴瑞打造的自主运行工厂（Autonomous Operating Plant，AOP）核心就在于TPT与通用控制系统UCS的“大脑+手脚”协同，共同组成“具身智能”

。其中，TPT作为工厂“智慧大脑”，承担“分析决策”任务，实时整合所有仪表、传感器的感知数据，精准判断工况趋势、优化生产策略；UCS则作为“手脚”，承接TPT下发的每一条指令，自动完成控制回路整定、设备参数调整、异常工况处置等动作。小到烧碱浓度的微调，大到设备异常的应急处置，都能自主高效完成——烧碱浓度被稳定控制在32%-32.1%的极窄区间，设备非计划停机率大幅下降，实现工厂的自主运行，达成“数据进、策略出、动作落地”无断点流转。