在湖南中烟常德卷烟厂制丝车间，一场以数据为“建材”、以代码为“工具”的数字化变革正悄然重塑生产面貌。过去，操作工电脑桌面上并排着好几个互不兼容的软件界面——这边是WinCC（视窗控制中心）做的在岗统计，那边是Matlab（矩阵实验室）写的遗传算法，角落里还挂着微信小程序用来分析杂物，数据不通、维护困难，要做一份综合报表甚至需要拿着便携存储盘跨工位辗转。如今这一个个“数据孤岛”，如今正被“串珠成链”，形成一张极速高效的“全域智联网”。

前些年，车间信息化建设呈现“多点开花”格局，但由于缺乏统一架构，各类应用如同在衣服上打补丁，功能割裂、协同困难。面对现实难题，车间开始意识到：零散临时的系统撑不起长效生产，必须搭建一套架构稳固、扩展性强、可持续迭代的一体化数字体系网络。于是制丝车间打破零散修补、零散开发的老路，统筹调配车间骨干力量组建专项攻关团队，确立系统化搭建数字基座的建设思路，下下决心替换零散碎片化应用，高标准统一建设一体化数据平台。

这支由计算机专业出身、扎根产线的技术团队，用代码为车间浇筑起了真正的“数字基座”。他们选定Python（一款高级编程语言）的FastAPI框架（一种轻量高性能框架）作为核心技术支撑，前端采用VUE（视图前端框架）搭建操作界面，并引入帆软报表工具，将沉睡的数据转化为动态图表。项目推进过程中，团队统一规范了日志记录、单元测试和版本管理，彻底扭转了过去各自为政的开发模式。当第一个模块成功跑通，能源计量实时指导设备运行、生产调度直接调用质量分析结果时，大家真正意识到——每一行规范的代码，都在为这套数字平台夯实技术根基。

图为数智技术员龚顺子对新开发系统进行试运行测试 田雅卉摄

依托整体平台建设的契机，车间谋划“成熟落地、迭代在建、储备攻坚”三步走建设布局，一大批智能化项目接续落地见效。能源断流可视化报表、膨胀线远程预警、烟叶智能识别三项成果全面投用，一改经验式生产管控旧貌；数据字典、风机AI（人工智能）预测维保、储丝杂物智能剔除、全水分链预判四项项目进入现场试运行阶段，车间常态化跟进工况采集、算法迭代、参数优化；烘丝机、切丝机智能化升级项目进入前期调研筹备，为后续深度技改积蓄动能。

为打通数字化落地“最后一公里”，制丝车间优化组织架构，成立专职数智工作组，创新推行技术骨干下沉驻班、增设数智中控专职岗位，构建起“数智组攻坚、下沉专员驻班、数智中控管控、班组全员落实”四级联动运行机制。针对系统浅用、创新动力不足、项目迭代缓慢、多方协同不畅等现存短板，车间逐项制定整改举措，依托现场督导、实操培训、问题闭环管理等举措，引导全员用好数字化工具，推动各类智能系统从“建起来”向“用得好”稳步转变。

图为该车间技术团队自主研发的烟叶识别系统投入使用 田雅卉摄

数智化平台搭建与项目持续落地，同步实现人才梯队培育、生产运营效率双重突破。队伍培养层面，车间依托四级联动运行机制搭建的产线数字化实训阵地，以项目实战替代传统理论授课，一批一线操作工、设备维修人员参与算法调试、系统测试、现场优化全流程，快速成长为兼具生产实操与数字运维能力的复合型数智人才；专职数智工作组通过项目攻坚、跨班组驻带，形成“技术骨干带头、青年员工跟进、班组全员参与”的创新培育模式，车间自主开发、自主运维、自主迭代能力实现飞跃。生产效能层面，一体化数据平台消除跨系统数据搬运、人工汇总报表等重复工作，各类生产、质量、能源数据自动归集可视化，班组报表编制时长压缩70%以上；烟叶智能识别、储丝杂物剔除等AI（人工智能）系统替代人工肉眼筛查，异物漏检率大幅下降，在线质检人力投入显著减少；风机AI（人工智能）预测维保、膨胀线远程预警实现设备故障事前预判，非计划停机频次明显降低，设备综合运行效率稳步提升。

从四处拼凑零散系统到统筹搭建一体化数字平台，常德卷烟厂制丝车间以统筹建制、本土化自研、全链条落地的务实举措，在智能制造转型赛道上稳步深耕，持续以数字化赋能车间高质量生产。（田雅卉）

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