制造业工艺优化实战：一次合格率 +12%、能耗 -8% 是怎么做到的

一家大型化工企业，聚氨酯生产线工艺复杂：原料配比、温度控制等关键参数长期依赖老师傅经验，产品质量波动大、能耗高。他们想引入智能化，但市面方案要么是动辄数年的全流程再造，要么是晦涩难懂的数据平台——投入高、见效慢。

客户与痛点

• 工艺参数依赖个人经验，标准难统一；
• 产品质量批次波动大，一次合格率不理想；
• 单位能耗偏高，成本压力持续；
• 既有智能化方案“太重太贵”，中小规模用不起。

我们的做法：不搞大而全，聚焦一个核心痛点

核心动作只有一个——AI 驱动的工艺参数实时优化。极简三步：

1. 接入企业现有的生产数据（MES / SCADA），不改造底层系统；
2. 基于历史最优批次数据，训练一个轻量级 AI 预测模型，实时推荐最佳工艺参数组合；
3. 把推荐结果以“操作工单”的形式，直接推送到控制室大屏，工人看得懂、能直接执行。

成效：三个月试点

我们没有给他们一套需要从头学习的“AI 系统”，而是把复杂的算法变成了产线工人每天都能看懂、直接执行的“操作建议”。

繁在千头万绪，简在一针见血。让复杂的数字化，从“颠覆”变成“进化”。