凌晨的动能集控室，智慧大屏上各类数据实时跳动，产线进度、能源消耗、设备状态一目了然；生产调度指挥中心里，设备的运行状态同步呈现；制丝车间集控室内，原料片烟库、预处理生产线、等级烟叶高架库的实时数据在系统界面同步刷新……在常德卷烟厂，“数字化”不再是一个抽象的概念，而是渗透到生产每一个毛细血管的鲜活存在。
从“数据孤岛”到“全域智联”，从“人工经验”到“算法决策”，从“单点应用”到“矩阵生态”，常德卷烟厂的数智化转型，是一场由表及里、由点及面的深刻变革，更是一次人与技术双向奔赴的生动实践。
从“数据孤岛”到“全域贯通”
“过去车间里的小程序像‘补丁’，WinCC做的在岗统计、Matlab写的遗传算法、微信小程序的杂物分析，各有各的存储路径，数据不通、维护费劲。”制丝车间数智技术员龚顺子的感慨，道出了传统制造车间数字化探索的共性困境。为打破这一僵局，车间确立“建楼而非搭棚”的开发理念，启动系统性重构，以统一技术基座规范数据库访问方式。实现数据流转“一张网”。
“数据字典”的筑基工程是全域智联的关键一步。制丝车间通过建立动能计量设备与生产设备的对应数据字典，让每一度电、每一方蒸汽都能精准溯源；在生产领域，“数据字典”同样成为数智转型的加速器，为后续的智能分析与决策支持奠定了坚实基础。
预处理工序的报产数字化改造是数据赋能的典型样本。过去，报产全靠人工核算，熟练工一次需耗费半小时以上，新手耗时更久，且面对多品牌共用同一等级烟叶的情况时只能粗略估算。龚顺子牵头组建攻关小组，依托反向拆解算法搭建品牌需求与等级烟叶生产总量的映射模型，研发出BOM智能解析系统，实现报产数据的自动化计算与动态优化。如今，只要在电脑上输入日期、一键点击，一分钟之内就能生成各牌号烟叶的精准产出数据，效率较人工模式显著提升。
从“经验驱动”到“算法决策”
在制丝车间解包工序处，解包剪带机械手如精密运作的工业外科医生，精准落剪划过PV带。曾经，这套系统面对黄色、半透明及彩色PV带时频繁陷入视觉盲区，识别成功率仅22.7%，综合剪带成功率长期停留在64.1%。改造以全彩视觉+智能算法为核心，新型彩色相机以RGB三通道技术替代传统灰度模式，嵌入的AI自学习算法通过持续数据训练优化识别模型。改造成效显著：黄色/透明色PV带识别成功率跃升至90%以上，黑白带突破97%，六条生产线剪带成功率均达95%以上，人工介入频次下降超80%。
DeepSeek模型的本地化部署，则为工厂的AI应用打开了新空间。网信与数智化部的青年团队率先把DeepSeek本地化部署，引入AI辅助编程，尝试基于自然语言交互的“Vibe Coding”开发模式；“智能小助手”结合DeepSeek模型，在多个业务场景中“智”在必得。在财务管理领域，部门员工纷纷加强对AI等新兴技术的学习，探索基于五级标准事项、预算指标等关键要素的预算目标计算分析模型，提升业财融合水平。
龙淑明主导构建的机组“质量健康档案”，将烟丝、水分、工艺、设备运行等9大类数据源、近百项评价指标全部集成到一个模型里，实现6类质量风险的提前预警。覃学兵带领团队建立的预报警平台机制，完成对关键参数的预警部署，实现异常数据一键式自动监测、分析与纠偏。
从“单点应用”到“矩阵生态”
5G技术的深度应用，为工厂的数智化转型插上了翅膀。“5G+数字孪生+AI”构建起智能调度新范式，5G巡检机器人沿着预定轨道收集温湿度数据，5G布控球对危险作业现场开展线上全流程动态监管。在安防领域，7大类AI算法全场景覆盖，烟火检测、区域入侵等风险能智能识别、即时告警；千余个消防探测器与周边摄像头绑定联动，报警点能一键定位、实时调看画面。
数字孪生技术在多个场景落地生根。空调机组的数字孪生模型实时响应生产动态变化，让能源利用更高效智能；5G智慧物流园区的数字孪生系统同步映射物理世界的每一次流转，调度员依据实时优化的数据流指挥若定；成品智能装车机器人集成数字孪生系统、高精度雷达识别系统、力控传感器等技术，迅速计算最优装载方案。
智能仓储场景的变革尤为深刻。辅料高架库穿梭车的电控故障曾让生产受阻，如今智能预警平台搭建起云上安全哨，机器人解锁智能仓储新场景……一个个构建起的生产智能化场景，让设备管理从经验驱动迈向数据驱动。
从“找工具”到“造工具”，从引进应用到自主创智，常德卷烟厂的数智化转型之路，是青年一代用代码为笔、以智为能的创新征程。现在，越来越多的青年员工从技术新手成长为数字工匠，用创新破解难题，用实干与智慧为企业高质量发展注入活力与动能。(王诺亚)