郑州的春日，柔风轻拂，将生机悄然播撒。在黄金叶生产制造中心制丝车间于红丽劳模和工匠人才创新工作室里，一个成立不久的数字智慧探索小组，正在运用数字赋能技术，在设备维修、人才培养和创新创造领域探索新的途径，为车间设备的平稳运行、人员能力的稳步提升以及生产工艺的持续改进提供可靠的方法与思路。
智能诊修，提质增效
在车间的生产线上，各类设备有序运转，任何一台设备出现故障，都可能影响整个生产流程，影响产品质量，造成经济损失。过去，设备维修主要依赖人工经验，面对复杂的设备构造和多样的故障表现，维修人员往往需要花费大量时间进行排查和诊断。数字智慧探索小组成立后，将解决设备维修难题作为首要任务，借助先进的人工智能技术，开启了设备维修智能化的新征程。
小组成员们首先在车间的关键设备上安装了大量高精度传感器，这些传感器如同设备的“神经末梢”，实时采集设备运行过程中的各种数据，包括温度、压力、转速、振动频率等。每一秒，都有海量的数据从生产现场汇聚到数据中心，为智能诊断提供了丰富的素材。通过复杂的算法和模型，建立起设备正常运行状态下的监督数据模型。一旦设备运行数据出现异常波动，偏离了正常模型范围，系统便会迅速发出警报，并基于特征提取锁定故障位置。
小组核心成员谢昆航在实际操作中深刻体会到了这一技术的优势。他回忆起过去维修设备的经历时感慨道：“以前遇到复杂故障，只能凭借经验一点点排查，有时候花费了大量时间和精力，还不一定能找到问题所在。现在能快速分析数据，精准找到问题所在，让维修工作变得更加高效、准确。”
为了确保智能诊断系统的准确性和可靠性，探索小组不断对其进行优化和完善。他们收集了大量的设备故障案例，在创新工作室联盟系统里建立了多类型设备的故障数据库。每当出现新的故障，小组都会将其详细信息录入数据库，进一步丰富系统的学习样本。同时，小组成员还定期对系统进行评估和测试，根据实际维修情况对系统的算法和模型进行调整和改进。
在实际应用过程中，智能诊断系统还为维修人员提供了远程协助功能。当维修人员在现场遇到难题时，可以通过移动终端将设备数据实时上传至系统，系统会立即进行分析并给出诊断结果和维修建议。这一功能打破了时间和空间的限制，让技术骨干能够随时随地为现场维修人员提供支持，有效提高了维修效率。
智教精培，青蓝相继
人才是企业发展的核心动力，对于基层车间来说，培养一支高素质、专业化的技术人才队伍至关重要。然而，传统的培训模式往往采用“一刀切”的方式，难以满足不同员工的个性化需求，导致培训效果参差不齐。
探索小组借助集成算法模型为人才培养带来了全新的思路和方法。小组通过对员工的知识水平、技能特点、学习习惯以及过往培训记录等多方面数据的收集和分析，利用算法模型构建出每个员工的个性化学习模型。
对于新入职的员工，他们往往对车间的设备和操作流程缺乏了解，基础知识相对薄弱。针对这一情况，系统会为他们提供基础理论知识和操作规范的学习内容，这些内容以生动有趣的形式呈现，如动画演示、虚拟仿真场景等，让新员工能够更加直观地理解和掌握。通过这种沉浸式的学习方式，大大提高了新员工的学习积极性和学习效果。
创新工作室核心成员肖一博作为企业内训师，积极参与到基于大模型技术的人才培养工作中。他介绍说：“目前我们能够更好地了解每个员工的学习需求，因材施教。比如，对于一些擅长电气维修的员工，我们可以为他们提供更深入的自动化控制技术课程；对于机械维修方面有优势的员工，则可以安排他们学习先进的机械设计和优化知识。通过这种个性化的培养模式，员工的学习积极性得到了极大的提高，培训效果也得到了显著提升。”
此外，工作室成员还在创新工作室联盟平台上建立了在线学习社区，员工们可以在社区中交流学习心得、分享工作经验，遇到问题时还可以向其他同事和专家请教。这种互动式的学习环境，不仅促进了员工之间的交流与合作，还营造了良好的学习氛围。
通过这种个性化的培养模式，车间涌现出一批技术骨干。这些青年员工在短时间内迅速成长，在各类技术比武中屡获佳绩。
深挖数据，创新突破
小组对生产数据、设备运行数据以及市场需求数据进行综合分析。这些数据来自车间各个设备，但以往由于数据量庞大、复杂，难以从中挖掘出有价值的信息。通过对这些数据的深度挖掘和分析，发现数据之间的潜在关联和规律，为创新提供灵感和方向。
风选系统是生产中的关键环节，其主要作用是去除物料中的杂质，保证产品的质量。然而，传统的风选系统存在一些问题，如剔除物中含原料率高、风量调节不够精准等，这不仅造成了原料的浪费，还影响了产品质量。
探索小组对风选系统的运行数据进行分析，发现了风量调节与杂质剔除效果之间的微妙关系。基于这一发现，小组提出了一种全新的风量调节策略。在实际操作中，他们根据烟丝的不同品质和杂质含量，利用算法模型精确计算出最佳的风量值，并通过自动化控制系统实现对风量的精准调节。
于红丽带领小组对这一策略进行了实验验证。在实验过程中，他们不断调整参数，优化方案，经过无数次的尝试和改进，终于优化了风选系统。改进后的风选系统剔除物中含原料率大幅降低，原料利用率不足的问题得到有效解决，同时产品质量也得到了显著提升。
在创新创造过程中，工作室成员非常注重团队协作和知识共享。他们来自不同的专业领域，包括电气、机械、自动化等，均在各自的领域都有着丰富的经验和专业知识。在学习探索人工智能技术的过程中，成员们充分发挥各自的优势，相互协作，共同攻克了一个又一个技术难题。
同时，工作室还将创新过程中积累的经验和知识进行整理和分享，形成了一套完善的创新知识库。其他员工可以通过这个知识库学习到先进的创新方法和技术，为车间的创新发展营造了良好的氛围。
智驱探索，奋进不息。小组在设备维修、人才培养和创新创造方面取得的成效，为车间生产的高效平稳运行夯实了基础。他们将继续依托于红丽劳模和工匠人才创新工作室，深入探索算法模型技术的应用，全力解决更多实际生产难题，实实在在地为企业发展添砖加瓦。（郑晓林）
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