过去8年，我一直参与大型外资化工企业数字化项目实施。

从最初的移动电子巡检，到现在的智能工厂，我经历过很多数字化项目从规划，实施到上线，见过企业投入大量资金建设系统，也目睹了大量的系统上线后的落寞。

这些经历让我越来越深刻地认识到：

数字化转型最大的挑战，从来不是有没有先进的技术，有没有充足的资金，而是这些技术是否真正解决了业务问题，为企业带来利润的增长，成本的降低。

近几年，随着大模型和生成式AI快速发展，企业的数字化转型逐渐呈现出AI化，很多的企业把AI技术的运用定为新的战略目标，越来越多的化工企业开始讨论“AI+工业”“智能工厂”。

但在实际接触这些项目的过程中，我发现一个现象：

很多企业并不缺AI工具，真正缺少的是对业务场景的重新思考。

AI不应该只是一个更聪明的搜索工具

微软全家桶已经是目前绝大部分外资企业的重要工作平台，Copilot的上线推进了AI在外资企业的落地，但是，大部分人几乎把Copilot当成一个更聪明的搜索工具，买了一堆license，却发现不能给公司创造价值。AI的使用门槛，也把一般人拒之门外，业务部门的人员无法使用AI真正改变一个关键业务流程的输出。

例如：AI是否能帮工程师制定更合理的设备维护策略？

AI是否能提前识别潜在的过程风险？

AI是否能辅助对工艺参数进行异常分析？

AI是否能将企业的知识进行沉淀？

我认为AI最可能首先发挥价值的三个场景

1. 从“经验驱动”到“数据+经验驱动”

例如以前：

现场巡检人员需要携带专业工具，对压缩机、泵等关键设备进行定期检查，记录振动、温度、压力等数据。经验丰富的工程师看到这些数据，可能马上能够判断异常趋势。

但更多时候，数据需要进一步整理、分析，甚至需要咨询资深工程师或者设备厂家。

这其中存在大量时间成本，也存在经验无法复制的问题。

未来：

我们可以通过设备数据治理，为每一台设备形成完整的数字档案：

• 历史维修记录

• 报警数据

• 运行参数

• 设备规格

• 技术手册

• 历史故障案例

在这些数据基础上，AI可以成为工程师的智能助手，帮助识别风险趋势。

当然，这并不是简单接入一个大模型就能实现。真正的前提，是企业首先需要建立高质量的数据体系和知识体系。

2. 从“人工分析”到“智能助手”

例如：

化工厂需要定期对所有的设备进行可靠性评估，过去工程师需要：

• 熟悉所有设备类型的失效模式

• 了解工艺材料特性

• 搜索维修历史记录

• 根据经验判断风险等级

• 制定备件策略以及预防性维修策略

未来，我们可以利用AI，帮助工程师完成大量基础工作：

• 自动整理设备历史数据

• 建立设备知识库

• 辅助识别高风险设备

• 提供维修策略建议

AI的最终目标不是替代工程师，而是让工程师把更多精力投入到真正需要专业判断的问题上。

3. 从“系统建设”到“创造业务价值”

很多数字化项目失败，不是因为没有系统，或者系统不好。而是：

系统与业务分离

站在数字化转型的风口上，为了建设系统而建设系统，为了收集数据而收集数据，无论是搜集处理的数据，还是建立的数字化流程，都没有真正帮助到实际的业务，没有能够

• 更快发现问题

• 更准确判断风险

• 更高效完成工作

所以数字化最终只能停留在一个“昂贵的数据平台”，且每年需要花费昂贵的成本来进行维护。

以我过去在化工厂执行数字化的实践经验来说，我认为未来几年，工业AI不会首先替代工程师，因为他们对现实每一个独立业务场景的理解能力其实是AI最欠缺的，它更可能增强那些：

• 懂业务的人

• 懂工业流程的人

• 懂数据价值的人

未来最有价值的角色，可能不是单纯懂算法的人，而是能够连接：

工业现场 + 业务流程 + 数据 + AI技术

并把技术转化为实际价值的人。

后续我会持续分享：

• 化工企业AI落地案例思考

• 工业数字化转型中的真实问题

• 如何利用AI提升工程效率

如果你也关注工业数字化，欢迎交流。