转载|“老师傅”进“系统”，开能健康年底将建成全生命周期车间智能体

开能健康工厂的数字大屏，实时显示能源流向、设备状态、生产节奏、碳减排进度等数据。在阀车间的智能驾驶舱看板上，51台设备处于运转状态，2台处于待机模式，告警信息一触即达：“第三站65阀送料气缸运作超时”“钢珠装入检测连续不良”。警报弹出后，响应即刻启动，常规故障可在3—5分钟内处理完毕。

开能健康科技集团股份有限公司（以下简称“开能健康”）将于2026年年底建成覆盖全制造链、全生命周期的车间智能体。

“在总裁战略引领下，开能健康利用5年时间完成全域数字化底座搭建，已补齐制造业核心应用系统，并逐步向数据智能化过渡。”开能健康自动化部经理苏胜晖说。

让“老师傅”进“系统”，

啃下最硬的骨头

控制阀是净水设备的“大脑”，精度可达0.5毫米级。十几年前，开能健康曾遭遇海外技术断供，一度陷入无“阀”可用的绝境。那场危机倒逼自主攻关，也让企业深刻懂得，核心工艺必须握在自己手中。“没有自主可控的阀，我们只能做外壳、滤芯等配件，永远是产业链下游的配件供应商。”开能健康制造部总经理王军峻坦言。

2021年，开能健康启动数字化工厂建设，陆续上线ERP、APS、CRM、SM、MES、WMS等15个系统，搭建基础数据库，告别数据孤岛；随后启动BI（商业智能平台）平台建设，培养各部门数据专员，实现报表实时更新，彻底告别财务手工整理数据的低效模式。2024年底，企业全面推进AI智能体建设，以阀车间为首个试点。

“我们计划在今年年底完成阀车间‘智能体’搭建，实现全流程AI协管。目前已有5—6个车间正在推进类似改造，预计两三年内全部完成，将以阀车间为标杆复制经验。”王军峻介绍，“车间智能体”这一概念，区别于传统的单一自动化产线，是从领料、生产、质检到入库出货的全生命周期智能制造闭环。该项目将按照“数据治理、设备实时数据采集、工艺实时对标、指标与生产系统绑定、AI专业分析、AI协管决策”六大阶段稳步落地。

开能健康的智能体，不只是自动化，更是让车间拥有能思考、会协同、可自治的数字大脑。“摸着石头过河，有惊喜也有困难。如果不去推进，那扇窗永远打不开。”王军峻说。

智能化转型离不开稳固底盘。“早期，我们车间使用过有线网络、Wi-Fi，经常出现AGV走停不稳、扫码数据丢失、产线换型唤醒需6—7小时的问题。”苏胜晖介绍，借助浦东数字化转型项目支持，开能健康联合中国电信搭建5G+工业PON双千兆网络，彻底解决传统网络延迟高、易掉线、设备卡顿等问题，工厂产线换型唤醒时间从6—7小时缩短至2小时，为智能体筑牢数字底座。

AI深度赋能带来的变化是颠覆性的。目前，阀车间产能提升至原来的3倍，单品生产时间从1—2分钟缩短至30余秒；运营库存从1.2亿元降至6000多万元；岗位人员从原来80多人优化至40人，能源利用率提升30%。

经验让位于数据，

击破制造业智能化转型靶心

“数字化转型本质上是一把手工程，只有高层真正重视，才能避免形式主义。我们没有把政府补贴、项目牌子当作终点，而是实实在在务实落地，其中人员认知与数字化逻辑的建立，比系统上线更关键。”苏胜晖强调。

但真正最难突破的瓶颈，在于如何将老师傅的实操经验，固化为智能体的认知能力，这也是离散制造始终绕不开的短板。

控制阀生产精度要求高、工艺复杂，温度、压力、速度全在老师傅脑子里，带不走、学不会、难复制。年轻人不愿学、老师傅不愿放，成为行业共性瓶颈。开能健康选择最务实的路径：加装采集模块、AI视觉捕捉、语音自动沉淀，把原本不可量化的隐性经验变成可计算、可复用、可迭代的数字模型。设备工艺智能体自动寻优、推送最优方案，老师傅从90%精力用于重复调机，转变为90%精力投入研发。卡接式桶、水晶胆等创新产品接连落地。

“制造业智能化最难的不是技术，是人的观念破冰——让经验让位于数据。”王军峻一语道破转型核心。

以质量管控为例，传统人工抽检效率低、易漏检，缺陷成型后造成大量浪费。开能健康在阀车间全面部署AI视觉检测系统来代替人眼，如针对黑色橡胶密封圈等难检测部件，采用多光谱成像技术消除反光干扰，缺陷识别准确率达99.5%，单品筛选速率达每分钟80—150个。一旦捕捉到异常，系统立即发出告警并暂停工序，从源头拦截不良品流入下一道环节。从“事后追溯”向“事中预警”，开能健康如今已实现质控监管的关键升级。

跨系统、跨部门、跨子公司协同壁垒，曾是企业数字化转型的最大痛点：过去订单录入、审核、核对全靠人工。如今跨车间物流取消冗余环节，AGV小车自主导航、精准配送、上线扫码复核，物流效率提升40%，人工干预减少70%，真正实现“物料不落地、生产零断点”；同时打通注塑-阀车间直连物流链路，取消冗余搬运环节，实现半成品精准供给，彻底消除库存积压与搬运浪费。

此外，针对集团与子公司独立核算带来的订单流转慢问题，企业打通系统接口，实现采购订单与销售订单自动下达、自动推演生成交付计划，订单处理时间从6—7天压缩至1天以内，同时支撑跨基地、跨国界数据高效协同。

“今年年底，阀车间将建成全流程自动化智能体，实现从领料、生产、质量监管到成品入库的全生命周期智能制造。”王军峻透露，“我们定义的车间智能体，核心是数据从‘被记录’到‘被理解’再到‘被执行’的三级跳。”

年轻AI人才+资深工艺师，

补齐复合型人才稀缺短板

当下，AI+制造已是企业抢占未来竞争主动权的“必答题”。尽管智能体应用前景已然清晰，但工业智能体的落地之路依旧困难重重。2025年行业调研数据显示，近八成企业认可工业智能体提升生产效率和降低运营成本的价值，却仅有8%的企业实现了多场景成熟应用。

复合型人才稀缺，是制约AI+制造深度落地的首要瓶颈。开能健康等行业先行企业，均采用“年轻AI人才+资深工艺师”结对组队模式，以老带新、场景实战练兵，在真实生产项目中培育复合型人才，并联动外部专业机构补齐技术短板。

这套人才培养模式已落地见效：开能健康营运计划部员工罗婷婷，大专非科班出身，2015年仅负责线下计划排产，过去常因人工统计失误屡遭投诉；伴随公司数智化转型进程，她全程参与数智化系统建设、在内部AI挑战赛中历练，如今已成长为可独立对外输出数字化解决方案的项目经理。

“数智化从来不是为了替代人，而是解放人；更不是面子工程，是效益工程。”王军峻强调，企业已形成全新的人机协同模式：AI负责常规生产管控工作，解放人力；人则专注战略创新、极端异常工况处理等高价值工作。在工业制造对精度、可靠性的极致要求下，AI的定位是“协管者”而非“决策者”。

未来，开能健康将以阀车间为试点，计划两三年内完成全域车间智能体改造，深化工业大模型在质量管控、工艺优化、研发创新中的应用，完善行业专属数据集，搭建“数字员工+数字管理者”协同体系。同时，依托浦东政策与技术优势，对外输出轻量化改造解决方案，助力产业链中小企业低成本、低风险转型。

当前，AI+制造早已不是可做可不做的选择题，而是直接关乎企业未来竞争力的“必答题”。智元机器人实现全天候不间断作业，装配、焊接工序规模化投用；延锋金桥全球研发中心联动海内外实验室协同研发；上汽乘用车临港基地实现十余款车型柔性共线装配。智能调度、排产优化、质量风控、设备运维等数字化能力全面普及，浦东AI应用逐步从单点应用迈向全域协同，重构制造业的价值创造逻辑。