黨的十九大以來，黨中央高度重視數字化轉型。國家局黨組在今年上半年工作電視電話會議中提出，要堅定實施數字化轉型戰略，以全國煙草生產經營管理一體化平臺建設為抓手，推進數字技術與煙草經濟深度融合。

數字化轉型是指利用現代技術和通信手段，以數據賦能的方式提升企業的生產、經營、管理等方面的工作效率。數字化轉型的核心是“大人物”，即大數據、人工智能和物聯網。大數據作為在一定時間范圍內無法用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，人工智能作為中樞大腦為數據提供分析及反饋平臺，物聯網作為信息高速路為數據提供采集及傳輸通道，三者最終形成數據采集—數據存儲—數據分析—數據反饋—終端改進—數據采集的閉環工作模式。

作為工廠生產的重要一環，制絲車間的數字化轉型是工廠全局數字化轉型中的重要部分。圍繞人員、安全、維修、設備和備件等方面可建立統一的數據管理平臺，使各要素建立聯系，在某一要素改變時給出反饋，最終做出全局處理。平臺的良好運行需要大量的數據驅動，因此數據作為平臺的“血液”需要源源不斷地補充。

數據來源有三個方面，一是人工錄入，如備件使用情況、維修記錄、生產設備、人員培訓等；二是傳感器及其他智能設備采集，如設備運行狀況、環境溫濕度、物料狀態等；三是通過人工智能分析，通過已有數據建立生產模型，隨著數據的不斷補充不斷優化模型，從而反饋合適的參數或建議。通過數據的不斷積累與學習，可使得大數據形成設備運行實時監控、設備維修分析、故障預測模型、工藝質量監控及智能預警模型、備件使用分析模型、人員培訓安全模型等等。

例如當操作工在發現一處設備故障時，通過上報平臺，此時系統記錄環境溫濕度、設備相關數據、上報操作工、上報時間、設備名稱、故障現象等數據。系統將這組數據形成模型導入到數據庫，并從模型數據庫做比對，列出與導入模型相似度最高的模型，并獲取其處理措施和發生原因，然后反饋給系統，系統在界面做出相應提示。維修工收到系統推送到現場進行處理，處理后將處理措施、故障原因、消耗備件等數據上傳到對應模型，通過機器學習自動優化該模型并導入數據庫。隨著這一過程的反復進行，數據庫中就形成大量數據模型。

通過這些模型可以輕松實現人員、設備、備件的可視化管理，如生成設備維修報告、設備運行情況報告、備件使用情況報告。通過人工智能不斷學習和分析還能對設備進行進行故障預測，設備的維修處理建議以及停機斷料的預測報警。因此，通過建立一個數字化平臺，最終可以使得設備管理、設備分析、設備維修、人員管理、安全管理、備件管理等工作更加簡潔化和智能化。

以上是數字化轉型在制絲車間中的應用探索，企業的數字化轉型是一個全面推進的過程，需要全方位堅定不移地實施數字化轉型戰略，才能為推動工廠高質量發展持續賦能。