从经验到数智：化工中高管数字化转型实战工作坊

开篇导入：化工数智化转型趋势和国企机遇（

0.5 天 / 3 小时）

【核心主题】看清

AIOT 和制造业融合趋势，锚定国企化工转型定位，往细里说，统一认知共识

1.全球 AI 技艺迭代和制造业数智化转型风向：生成式 AI、工业大模型、边缘计算在化工的适配推演、落地前提和边界

2.国企化工转型政策解读：国资委数智化要求、双碳标的、安全生产新规对化工公司的影响和合规要求

3.化工业界转型现况和痛点：安全隐患高、研发周期长、成本核算粗、能耗碳排放高、资料孤岛严重

4.标杆公司转型启示：九牧、美的、西门子数智化转型成功心得和避坑打法

5.认知误区破除：“AI 无用论”“技艺万 能论”“重技艺轻业务” 三大误区，传递 “AI 为业务赋能” 理性认知

【实例研讨】分组研讨：本公司数智化转型现况、核心痛点和潜在

AI 运用诉求，实地校准认知、统一转型共识

模块一：化工公司数智化转型办法论（

0.5 天 / 3 小时）

【核心主题】掌握适配国企化工的转型办法论，搭建从方略规划到落地执行的全流程轮廓

1.华为三层五阶八步轮廓拆解：以业务价值为中心，详解方略层、业务层、技艺层，规划、准备、开发、部署、营运五阶段，八大施行步骤

2.化工公司适配化改造：结合化工高危、连续生产、配方保密等等特性，调整办法论适配点和避坑打法

3.Togaf 4A + 大模型融合规划：定方向，搭基础、建模型、试落地、扩价值，炼就化工专属转型执行架构

4.国企转型常见隐患和规避：盲目技艺投入、脱离业务实际、组织协同不足、资料治理缺失等等隐患化解

5.数智化成熟度评核模型：化工公司评核维度（资料、流程、组织、技艺）和分级准则，明晰转型起点

【实例研讨】标杆实例复盘：华为、西门子、

TCL 数智化转型办法论落地实践，提炼化工可复用心得

【实战上手】分组研讨：结合办法论拆解本公司架构痛点和转型切入点，输出初步转型轮廓图

模块二：化工安全应急智能化管控（

0.5 天 / 3 小时）

【核心主题】锁住化工安全痛点，研习

AIOT 驱动的安全隐患预控、智能应急指挥架构

1.化工安全管控痛点：重大危险源监控难、隐患预警滞后、应急响应慢，违规行为难监管、事后追责难

2.安全应急数智化架构架构：资料层（传感器、5G，视频监控）、平台层（工业互联网、AI 引擎）、运用层（隐患预控、应急指挥、智能巡检）

3.AI 在安全情境核心运用：

￮智能监测：重大危险源实时监控，有毒有害气体

AI 识别、装置异常预警

￮隐患预控：双重预防制度数智化、安全隐患分级分类智能管控

￮应急指挥：

AI 辅助应急决策，无人机巡检、VR 应急上手、联动处置智能化

￮智能巡检：

5G+AI 机器视觉巡检，智能穿戴、人员定位、违规行为智能识别

4.安全资料治理和合规：安全资料准则、资料共享制度、资料安全和隐私保护，满足国资委和应急管控部要求

5.安全数智化价值量化：事故率下降，应急响应时间缩短、合规成本降低、安全管控效率拉升

【实例研讨】榆林化工安全应急管控平台实例深度剖析：

•平台架构：5G 专网 + 工业互联网 + AI 引擎，运行层面，集成重大危险源监控、双重预防、智能巡检、应急指挥

•核心运用：AI 视频违规识别，无人机管廊巡检、受限空间远程监控、应急联动指挥

•施行成效：安全事故零发生、应急响应时间缩短 60%、巡检效率拉升 80%、合规隐患大幅降低

【实战上手】分组规划：本公司安全应急

AI 试点方案，明晰情境、技艺选型、施行步骤、预期收益

模块三：

AI 驱动化工配方研发和工艺革新（0.25 天 / 1.5 小时）

【核心主题】破解化工研发周期长、成本高、革新难痛点，研习

AI 在配方研发和工艺精进的落地路径

1.化工研发痛点：配方迭代慢，试验成本高、工艺参数精进难、研发学识难沉淀、跨部门协同低效

2.AI 研发架构架构：研发资料中台、AI 大模型（配方预测、工艺精进）、学识图谱、智能试验平台

3.AI 核心运用情境：

￮配方智能规划：生成式

AI 迅速生成候选配方、性能预测、成本精进

￮工艺参数精进：

AI 算法还原工艺进程、参数寻优、质量波动预警

￮研发学识管控：研发学识图谱构筑、心得沉淀、智能检索、复用率拉升

￮智能试验：

AI 辅助试验规划、自动化试验装置集成、试验资料自动拆解

4.研发资料治理：研发资料准则化、资料采集、资料清洗、资料安全，支撑 AI 模型训练

5.研发数智化价值：研发周期缩短 30%-50%，试验成本降低 20%-40%、配方良品率拉升、革新效率拉升

【实例研讨】标杆实例分享：

•贝特瑞锂电材料数智化研发：MOM+PLM+AI 大模型，达成材料配方迅速迭代、工艺参数智能精进

•晶泰科技 AI 药物研发：智能计算 + 自动化实验 + AI 算法，换个角度看，研发周期缩短 70%、成本降低 50%

【实战上手】分组研讨：本公司配方研发

/ 工艺精进痛点，输出 AI 赋能初步思路和试点情境

模块四：化工成本精细化核算和数智化管控（

0.25 天 / 1.5 小时）

【核心主题】破解化工成本核算粗放、资料不准、管控不严问题，构筑

AI 驱动的全链路成本管控架构

1.化工成本管控痛点：原料价格波动大、能耗成本高、资料分散、核算滞后、责任不清、动态管控难

2.成本数智化架构架构：业财融合资料中台、成本核算模型、AI 拆解引擎、成本驾驶舱、动态管控平台

3.AI 核心运用情境：

￮原料成本智能预测：大宗原料价格

AI 预测、采购成本精进、库存智能调度

￮生产成本精细化核算：基于

MOM/ERP 的全工序成本归集，动态分摊、精准核算

￮能耗成本智能管控：

AI 能碳管控、能耗异常预警、节能精进建议、碳排放精准核算

￮成本拆解和决策：

AI 多维度成本拆解、异常归因、盈利预测、智能决策支持

4.业财融合要害：打通生产、采购、库存、财务资料，消除资料孤岛，达成 “同看一张表，同用一个数”

5.成本管控价值：成本降低 5%-15%、核算效率拉升 80%、成本透明度拉升、决策更精准【实例研讨】标杆实例分享：

•诺德铜箔数字孪生 + MOM 成本管控：实时监控生产资料、精准核算每卷铜箔成本、能耗精进降本 10%

•富晟铝业数智化工厂成本管控：全链路资料打通、AI 能耗精进、生产成本降低 8%、质量拉升 12%

【实战上手】分组梳理：本公司成本管控核心痛点，输出

AI 赋能成本精细化核算的要害情境和资料诉求

模块五：化工

AIOT 新质出产力构筑（0.25 天 / 1.5 小时）

【核心主题】领会新质出产力内涵，落地时，研习

AIOT 驱动化工生产要素重构，生产组织变革、效率跃升

1.新质出产力政策解读：核心内涵（技艺革命性突破、生产要素革新性配置、业界深度转型升级）、国企化工构筑要求

2.化工新质出产力核心要素：AIOT 技艺、工业海量资料、智能装备、数字孪生、工业大模型、复合型英才

3.AIOT 驱动生产组织变革：

￮智能生产指挥中心：资料驱动的生产调度，实时监控、异常预警、协同决策

￮数字孪生工厂：全流程虚拟映射，还原精进、远程操控、预测性维护

￮

MOM/MES 智能化：生产排程 AI 精进、装置预测性维护、质量智能管控、实地智能协同

4.生产要素重构：资料成为核心生产要素，AI 替代重复性劳动、人机协同新模式，组织扁平化变革

5.新质出产力价值：生产效率拉升 30%-60%，质量缺陷率降低 20%-50%，能耗降低 10%-20%、竞争力显著增强

【实例研讨】标杆实例深度剖析：

•诺德铜箔数字孪生 + MOM 智能制造：5G+AI + 数字孪生，实操中，达成生产全流程可视化、远程操控，质量智能管控，不良率降低 35%、效率拉升 40%

•富晟铝业数智化工厂：智能装备 + 工业互联网 + AI，运行层面，生产周期缩短 25%，成本降低 12%、良品率拉升至 98%

【实战上手】分组规划：本公司新质出产力构筑初步路径，明晰核心情境、技艺支撑、阶段标的

模块六：化工绿色节能和可持续演进（

0.25 天 / 1.5 小时）

【核心主题】响应双碳标的，研习

AIOT 驱动化工节能降碳、绿色生产、循环经济的施行路径

1.化工绿色演进痛点：能耗高、碳排放量大、环保压力大、资源利用率低、绿色技艺落地难

2.绿色数智化架构架构：能碳资料中台，AI 节能引擎、碳排放核算平台、绿色生产管控系统，循环经济平台

3.AIOT 核心运用情境：

￮智能节能管控：

AI 能耗精进、装置能效拉升、工艺节能改造、余热回收智能调度

￮碳排放精准管控：全生命周期碳排放核算、碳足迹追踪、碳减排路径精进，碳资产智能管控

￮绿色生产管控：环保排放实时监控、

AI 污染预警，清洁生产精进、固废 / 废液智能处理

￮循环经济赋能：资源回收智能调度、副货品高值化利用、供给链绿色协同

4.绿色 + 智能融合打法：绿色技艺和 AIOT 协同、节能降碳和生产效率平衡、短期减排和长期绿色转型结合

5.绿色演进价值：能耗降低 10%-25%，碳排放减少 15%-30%、环保合规隐患降低、绿色竞争力拉升、满足双碳考核要求

【实例研讨】标杆实例分享：

•榆林化工绿色智能管控：5G 云智造 + AI 能碳管控，从实践看，能耗降低 18%、碳排放减少 22%，入选绿色园区

•贝特瑞锂电材料绿色工厂：AI 能耗精进 + 循环经济，资源利用率拉升 25%、环保成本降低 15%

【实战上手】分组规划：本公司绿色节能

AI 试点方案，明晰节能 / 降碳情境、技艺措施，预期成效

模块七：转型落地规划和行动方案输出（

0.25 天 / 1.5 小时）

【核心主题】凝聚转型共识，运行层面，梳理全情境落地方向，输出可落地的

AI 试点行动方案，就一线经验说，完成认知到行动闭环

1.化工 AI 转型试点项目筛选要则：痛点明晰、资料基础好、见效快、投入小、隐患低、业务价值高

2.试点项目优先级排序：按照价值（安全、革新、成本、绿色）、可行性（技艺、资料、组织）、紧迫性三维度排序

3.转型施行路线图：短期（0-1 年）营运提效、中期（1-2 年）供给链精进、长期（2-3 年）货品革新研发

4.组织和英才保障：数智化组织架构调整、复合型主力练就、激励制度规划、跨部门协同制度构筑

5.隐患管控和成效评核：转型隐患识别（技艺、资料、组织、资金）、化解打法、KPI 指标规划、定期评核精进

【集中研讨和上手】分组输出：本公司化工

AIOT 数智化转型试点行动方案（含情境、标的、施行步骤、资源诉求、责任主体、时间节点、预期收益）

【呈报点评】每组派代表呈报方案，讲师结合业界心得和课程内容答疑点评，精进方案可行性

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

珀菲特顾问|颜少林老师