造纸、食品、建材和化工等以天然质料生产标准产品的行业，统称为流程型制造业。广州博依特智能信息科技有限公司（以下简称“博依特智能”）市场品牌总监陈丽嫦剖析称，由于质料、辅料、工艺备件和蔼象等成分的颠簸，流程型制造业的生产能否准期稳定运行，存在不愿定性；而数据也像“黑匣子”一样神秘，依赖履历丰富的老师傅。
博依特智能市场品牌总监陈丽嫦
陈丽嫦先容，博依特智能由华南理工大学的院士科研团队创建，定位为更懂工艺的AI创新公司，目前已做事了近700家流程型制造企业，包括造纸行业的APP集团、维达纸业、中顺洁柔，陶瓷行业的蒙娜丽莎、东鹏陶瓷，以及食品行业的燕塘乳业、珠江啤酒等企业。
流程型制造业转型的难点，首先在于数据的采集、剖析和挖掘。陈丽嫦剖析称，“这些行业的生产数据量极大且高度分散，数据之间干系性强，须要懂工艺的人来定义数据代价和筛选数据范围，基于对工艺的理解来选择那些具有代价潜力的数据，做到代价与本钱之间的平衡。”
其次是如何把老师傅的履历沉淀下来。“以一个30亿产值旁边的造纸厂为例，如果是四班三倒，须要200个以上老师傅。但是，现在的老师傅越来越稀缺，这导致生产效率不升反降。因此亟须用人工智能技能把老师傅的履历固化下来”，陈丽嫦还提到，企业的组织架构也须要适配数字化培植上的需求，须要吸引更多能够理解业务并将技能与业务需求相结合的复合型人才。
提高流程型制造业的效率，终极要回归到工艺的稳定上。“我们基于过去积累的1.9万亿条工业数据，根据流程型行业的共性需求，研发了数个场景化的工艺AI模型，比如质量预测与优化、生产调度优化等模型，可在造纸、食品平分歧行业快速上线。”
陈丽嫦还透露，博依特智能今年3月发布了工艺大模型beta版，10月份将发布正式版，“工艺大模型采取天生式人工智能（AIGC）技能，能够解放那些大略、重复且耗时的脑力劳动，使制造业从业者能够专注于更高层次、更具创造性和计策性的任务，从而显著提升企业的生产效率和市场相应速率，还为企业的可持续发展奠定了坚实的根本”。
陈丽嫦坦言，当前中小企业对数字化投资非常谨慎。工艺AI模型前期投入较低，无需购置大量硬件，且交付韶光快。更主要的是，它能帮企业管理者衡量数字化的投入产出比，提前算好“经济账”，“比如某个模型落地后，能为企业减少多少原材料和能耗，节省了多少经营本钱，让企业根据测算结果来决定是否选择上线”。
文｜ 黄婷
图｜ 严锦程