精益数智化双轮进阶：霍尼韦尔科技重塑流程工业可靠智造体系。本文深入分析霍尼韦尔在流程工业的数智化实践。

流程工业数字化，早已跨过了“拼基建、堆系统”的规模铺量阶段。

如今摆在企业面前的核心矛盾，不是有没有数字化系统，而是智能化投入很难真正转化为产能、能耗以及安全层面的实际收益。

红利收缩、双碳约束的外部压力层层递进，企业对数字化实效的诉求比以往任何时候都更迫切。但流程工业装置全链路强耦合、工况动态联动，生产零容错的硬性底线，使得照搬消费端AI的思路水土不服。不少通用AI方案落地后只能沦为展示工具，无法介入真实生产。与此同时，现场与管理层之间的数字壁垒始终没有打通。一线实操经验没法固化为可复用的数字资产，管理决策也很难精准下沉到装置现场，数字化的全链路价值闭环始终难以真正成型。

与消费领域追求模型通用性不同，流程工业的智能化首先是一项行业工程。模型能力固然重要，但真正决定价值创造的往往是工艺机理、运行经验、安全规则以及长期积累的行业知识。对于流程工业而言，行业知识不仅决定智能化能否落地，更决定其能否持续创造价值‌。脱离工艺积累、现场规则与安全底线，仅靠算法和算力堆出来的大模型，永远无法适配流程工业千变万化的复杂工况。

依托百年全球工业场景沉淀与数十年本土项目深耕，霍尼韦尔科技跳出纯算法竞赛误区，迭代沉淀出一套完整的精益数智化落地路径：生产侧以专属定制的智能系统打造安全可控的工业自主智能，深挖生产数据的潜在价值；组织侧联动飞书、钉钉等生态平台打通从装置现场到总部的全链路协同，推动工业数字化从“系统上线能用”，真正走向长期稳定的业务增值。

工业智能进阶：

以自主优化能力重构生产运营底座

流程工业严苛的生产属性，决定智能化不能寄希望于外来技术简单移植，必须建立在自身自动化能力基础之上。工业智能化并非横空出世的技术革命，而是传统自动化能力的有序延伸与深度进化。

过往数十年，依托DCS（Distributed Control System，分布式控制系统）、APC（Advanced Process Control，先进过程控制）等成熟体系，流程工业实现了生产流程标准化、参数管控精细化。但传统自动化始终局限于既定规则下的被动执行，只能完成固定参数调节与事后问题处置，很难应对多变量交织带来的动态工况变化。面对复杂多变的现场，工厂想要进一步提质降耗，单纯依靠原有自动化手段已经走到能力上限。

霍尼韦尔科技与盛虹石化的联合实践，正是在这一背景下展开。作为国内头部民营石化企业，双方拥有十余年技术合作基础，2021年已合作落地数字孪生项目，实现生产管控能力的有效升级。顺着智能化继续向前探索，双方选择PDH丙烷脱氢装置这一高危、高耗能的核心单元作为突破口，在不停产、不干扰现有生产的真实工况下，完成多轮数据治理、机理融合与场景验证，最终联合打磨出面向工业场景的智能决策系统——霍尼韦尔科技操作导航（Operation Navigator）。

其价值集中体现在两大维度。生产运行层面，装置工况受气温、湿度、原料波动持续干扰，以往高度依赖操作工经验，很难长期维持最优区间。而该系统依托专属工艺模型，可以捕捉多变量耦合下的工况规律，提前预判参数偏移，实现动态寻优，保障装置持续处于良好生产状态。设备运维层面，化工装置设备庞大，传统定期检修容易陷入“过修增加成本、漏修埋下隐患”的两难。系统基于设备全生命周期数据建模，识别损耗规律与潜在异常，输出差异化维保建议，压缩无效停机，平衡安全、效率与运维成本。

由此，霍尼韦尔科技操作导航系统突破了传统自动化仅做执行控制的局限，能够像交通领域的导航系统一样，把碎片化生产数据转化为标准化可执行的操作指引，推动生产运营从事后补救转向事前预判、事中动态优化，实现流程工业从“经验驱动”向“数据驱动”的跃迁。

更重要的是，区别于通用AI“一套模型套用全部场景”的做法，该系统遵循“一场景一模型、一工艺一方案”的定制逻辑，深度适配PDH装置独有的工艺特征，从根源上破解了通用智能适配不足、价值虚化的痛点。经过两年试点打磨、一年常态化稳定运行，项目已取得可量化的业务成果：在装置原有高水平运行基础上，产品质量稳定性进一步提升，优等品率提高1个百分点，每小时节约蒸汽6吨，并实现安全、质量、效率与可持续发展绩效的协同改善。

这场真实工况下的落地实践，也印证了霍尼韦尔科技工业智能的三大核心准则：机理模型先行，依托工艺积累约束智能决策，不让纯黑盒模型接管生产装置；恪守人机协同，AI仅承担优化、预判、运维辅助职能，生产决策权归属于人；主张渐进迭代，拒绝激进的无人化改造，通过试点验证、成熟复制保障生产安全。

霍尼韦尔科技大中华区总裁余锋认为，流程工业智能化的首要目标并非追求更先进的技术，而是在安全可控基础上实现更可靠的运营。只有做到过程可追溯、结果可验证、价值可持续，智能化才能真正成为企业长期竞争力的一部分。正是出于对复杂工业场景的敬畏，双方没有走行业常见的快速铺量、粗放复制路线，而是坚持试点验证、稳步迭代。对于盛虹石化的50多套生产装置，双方并不追求一次性全域上线，而是以PDH的成熟模型为样板，按照“一生二、二生四”的节奏逐步推广，确保每一轮智能化升级都贴合生产实际，做到可控、可靠、价值落地。

全域组织协同：

打通工业价值创造的最后一公里

当然，从全链路价值闭环的视角看，即便装置端已经实现智能预判与操作优化，也不等于打通了工业数智化的价值流转链路。生产系统可以输出精准的操作建议、异常预警与工况分析，但这仅仅完成了数据计算的环节。想要把这些洞察真正转化为现场行动，还需要一套完整的组织运行机制。

这套运行机制由两大互为依托的部分共同构成。其一，精益管理是工业数智化真正的底层地基。因为精益管理负责梳理作业流程、确立现场标准、识别改善机会，保障所有流转的信息本身具备质量。缺少精益底座，就会触发行业熟知的“GIGO（垃圾输入、垃圾输出）”效应，数据价值从源头就彻底失真。其二，组织协同同样重要，它承担传递、分派、处置、复盘沉淀的功能，让标准、告警与改善诉求穿透层级，落地执行。组织协同不畅，工业数智化同样不完整。

多年来，霍尼韦尔科技在工业领域持续推行精益管理方法论，沉淀形成HMES霍尼韦尔科技卓越运营体系。而今，更是进一步将深耕多年的精益内核，与飞书、钉钉等生态平台的协同底座相结合，将成熟的工业管理能力封装为开箱可用的数字化工具箱，把精益管理要求、生产数据、组织协作融为一体。

这套方法论与工具的融合创新，来源于霍尼韦尔科技与东明石化的共创。东明石化先是导入霍尼韦尔科技HMES卓越运营体系夯实管理基础，随后落地制造执行系统完成生产数据标准化。后续又引入飞书作为全员协同底座。由此，把精益运营能力延伸到全员协同场景便成为其自然需求。霍尼韦尔科技对此迅速响应，选取层级职责会议、走动管理、快速问题解决、改善管理等六大高频核心模块，将HMES卓越运营能力迁移到飞书平台之上，与后者合作打造出“卓越随行”轻量化解决方案。

依托协同平台的消息触达、任务全链路流转与知识库沉淀能力，装置侧的工况提示、异常告警、维保建议可跳出封闭工控系统边界，精准直达对应岗位责任人。同时，自上而下的目标拆解、指令落地，与自下而上的隐患上报、经验沉淀形成完整闭环，彻底弥合车间一线与管理层的信息断层，让生产洞察实时转化为经营价值，让装置端的智能成果真正穿透组织层级，驱动企业持续精益升级。

在携手飞书打磨方案的同时，霍尼韦尔科技也与钉钉展开深度合作，基于同样一套HMES精益内核，完成适配改造，面向不同使用习惯的企业，提供同源内核、多版本适配的工业协同工具，拓宽方案的服务覆盖面。

值得一提的是，不同于行业里普遍服务大型企业的高成本定制化重方案，这套协同运营体系完全从广大中小企业的现实条件出发，采用“先试用、验收满意后付费”的灵活模式，砍掉不必要的高额前期定制成本，让中小企业也能轻松用上经过头部项目验证的成熟精益管理能力。

这套创新方案完全诞生于中国本土企业的真实业务场景，依托规模庞大的中国制造业市场反复打磨。对于它的发展前景，余锋抱有极高的期待与信心。“我的目标是覆盖一万家中小企业。”他说，“如果能做到1万家，就一定能做到5万家，届时就完全具备反向出海的潜力。中国拥有丰富的流程工业落地场景，完全有机会成为这类工业数字化创新的源头，把经过实践验证的精益数智化能力输出到全球市场。”

回归场景本质：

流程工业智能化的本土启示

流程工业智能化的底层逻辑，从来不是用通用AI替代工业积累，而是回归“安全可控、价值可落地”的核心准则。纯靠算法算力堆砌的单点技术升级，永远跑不通从数据洞察到业务增值的全链路闭环，这正是霍尼韦尔科技这套精益数智化实践，区别于行业“唯算法论”路线的核心差异。

依托盛虹石化、东明石化两大标杆项目的真实工况打磨，这套实践已经沉淀出低风险、高确定性的转型路径：企业无需盲目跟风激进无人化改造，也不用一次性投入巨额成本做全域铺开。从核心生产单元试点切入，同步推进精益管理打底，装置侧可控智能落地、组织协同补位，小步快跑稳步迭代，就能逐步把一线实操经验转化为可复用的数字资产，最终完成生产侧与组织侧的双向升级。

扎根全球规模最大的中国制造业市场，霍尼韦尔科技把本土真实工况下淬炼出来的实践成果，逐步沉淀为兼具大型工厂与中小企业适配能力的方法论和解决方案。盛虹石化与东明石化的实践也表明，流程工业智能化的关键在于将行业知识、运营经验与数字能力深度融合，并通过组织协同持续释放价值。这种以可靠运营为目标、以业务价值为导向的转型路径，或许能够为更多流程工业企业提供参考。

焦晶 | 文

焦晶是哈佛商业评论中国特约编辑。

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