诺大的纺丝车间中，卷绕机自动运行，满卷后络筒小车自动接收丝饼，送至旋转台，再由机械臂抓取、分装、码垛……整个生产流程快速、精准而有序，唯独看不到穿梭往来的工人们。这是恒逸高新材料公司化纤自动化生产线上的一幕，恒逸将在2020年之前完成以产品全生命周期为主线的智能制造平台建设。
化纤工业是我国具有国际竞争优势的产业，化纤产量占全球三分之二以上；同时也是存在产能结构性过剩的行业，高附加值、高技术含量产品比重低，亟待转型升级。而随着“中国制造2025”的不断推进，**的化纤企业主动拥抱智能制造，引入大数据、工业机器人、人工智能等先进技术和理念，使化纤这一传统制造业因智能化而焕发新活力。
将每个丝锭“数字化”管理
智能制造是以数据为核心的产业创新，工业大数据是驱动企业发展的重要引擎。通过大数据采集和分析，可以使产品更加精细，使决策更加科学，使产业更加智慧。那么，当工业大数据遇到化纤行业，会产生怎样的化学反应呢？
作为化纤行业龙头企业之一，恒逸石化创造性地提出了“单锭数据流”概念，即以单个丝锭为*小的管理单元，通过对单锭进行赋码，采集每锭的相关数据，如单锭重量、质量、成本、人员、设备、原辅料等，形成以单锭数据流为主线的工业大数据平台，并依此建立数据分析模型，“用数据来说话”。
从*小的管理单元开始数字化，可以衍生出海量数据，再通过对这些海量数据进行智能处理和分析，可以对生产决策、运营管理提供科学、全面的指导，真正实现“数据驱动生产作业，数据驱动运营管理，数据驱动战略决策。”
通过“单锭数据流”管理，可以实现产品质量管理的全覆盖、无遗漏，使每个产品的质量管理可追溯、可及时反馈；并且带动整个供应链的效率优化，提升采购、生产、销售、物流、研发等各个环节以及与上下游业务过程的协同性；以*小管理单元为基础的大数据管理，还可以提高产品的个性化、定制化和精细化，对客户需求快速反应，进而提供更加精准服务。
“机器换人”提高质量稳定性
化纤行业属于连续流程性产业，具有高强度、连续生产、工艺一致性和标准化程度高的特征。传统化纤生产流程依赖人工，例如丝锭人工络筒、人工丝车推运、人工外观检测、人工染判、人工包装等，导致行业用工量大，人力成本占比高。工人也总是从事简单重复性劳动，强度大，附加值低。人的工作状态往往起伏不定，受体力、精力、情绪影响较大，难以确保生产质量的持续均衡稳定。
随着近年来我国人口红利减弱、用工成本攀升，“机器换人”成为制造业未来发展趋势。例如，恒逸石化引进自动络筒机器人、智能外观检验、自动包装线等自动化智能化设备，在简单重复的工种中，逐步实现“机器换人”，把工人从高强度、重复性的劳动中解救中来，提高劳动附加值。
“机器人不会疲劳，也不会有情绪波动，使产品质量一致性、稳定性更高。”恒逸石化相关负责人表示，“‘机器换人’不是简单的替代，而是与恒逸生产流程优化、生产工艺改进、生产效率提升有机结合。”
恒逸通过“机器换人”有效实现了降本增效。据介绍，恒逸高新材料某车间生产包装环节原先需要36名工人，采用自动化包装线后，所需员工降到6名，同时包装效率提升20%。恒逸DTY某车间生产包装环节原先需要25名工人，采用自动化包装线后，所需员工降到4名，同时包装效率提升15%。
据悉，目前恒逸已完成一系列试点工作，计划到2018年底实现全厂自动包装，2019年底实现全厂的自动络筒改造。
用人工智能弥补“人”的短板
互联网红利之后，人工智能将是下一个风口。这个判断已经在越来越多的行业中获得认同。中国纺织工业联合会副会长、中国化纤协会会长端小平曾表示：“中国要想实现弯道超车，直接跨越到工业4.0阶段，则需要借助人工智能，人工智能将是纺织化纤行业新动因。”
人工智能与化纤行业生产流程的融合应用，可以有效弥补“人”的短板。以丝锭的外观检验为例，外观不仅影响产品形象，更影响产品本身的功能特性，丝锭外观检验一直是质量管控的重要工作。传统的外观检验依赖大量熟练工，需要耐心、认真、负责的态度，但实际生产中，人毕竟会疲劳、会疏忽，导致出现漏检、误判，人工外观检测已无法适应现代的高速生产线。
恒逸引入人工智能技术，首创了“智能外检”系统。该系统使用深度增强学习的技术，通过图像检测算法、工业视觉和自动化控制系统的相互配合，并进行长时间的学习训练，成功实现丝饼外观缺陷的自动化工业视觉检测。产品的外观质量缺陷检测率达到99.9%以上，保证产品的质量和数量。
此外，智能外检系统还具有自主学习的能力，可不断积累实际生产过程中的海量数据，继续提升检测算法的识别精度，让系统具有自动学习的能力，可实现智能产品等级判断，避免不同等级产品混包。
“智能外观检验实现了智能化地进行质量的判定，将原来实现全自动智能生产缺失的一个环节**的补足。”恒逸石化相关负责人表示。据悉，通过自动化的智能外观检验系统，恒逸实现了现场品检人员数量缩减4/5。（中国网）
