问题： 新一轮科技革命和产业变革的背景下，传统制造业面临多重挑战：一是安全环保要求不断提高，高危场景对“少人化、无人化”的需求更加迫切；二是成本与效率竞争加剧，企业需要通过数据驱动优化装置运行、供应链协同和设备管理；三是产业链加速向高端化、绿色化升级，缺乏系统性数字能力的企业容易陷入数据孤岛和管理断点，影响创新效率。如何将新技术转化为可复制的生产力，成为制造业在“十五五”期间实现“智改数转网联”的关键。 原因： 从行业角度看，石化、化工等流程型工业特点是连续生产、设备密集和工况复杂，传统经验型管理难以满足更高水平的安全与能效需求。同时，产品迭代和市场波动加快，要求企业更高效地协调研发、生产和经营。从企业角度看，京博从校办工厂发展为多元化工业集团，业务链条长、场景复杂、数据量大，分散的系统难以支撑全局优化。基于对行业趋势的判断，京博将数智化视为未来发展的核心能力，提出以数据为基础、模型为关键、场景为导向，推动数字化从“单点应用”升级为“系统工程”。 影响： 在京博石化的生产现场，数智化正在改变传统的生产组织方式。依托5G等新型网络能力，挂轨智能巡检设备通过视觉识别、声学诊断和热成像技术对关键装置实时监测，减少高风险区域的人工巡检，提升隐患发现效率和安全保障水平。在油化收发环节，智能全自动装车系统利用视觉定位实现高精度对位和残液回收，降低人为操作误差和泄漏风险，推动作业标准化和可追溯。 更深层次的变化体现在管理与决策上。京博以企业级大模型平台为核心，开发智能问答、业务辅助等应用，打通跨业务、跨系统的数据壁垒，提升经营效率。在设备管理上，企业构建“感知—诊断—决策—优化”闭环体系，提高装置自控能力和运行稳定性，延长连续运行周期，提升综合效率。这些实践使京博入选智能制造标准应用试点，并工业互联网、智能工厂等领域获得多项认可，形成可量化的转型成果。 对策： 京博的路径强调“顶层设计”与“场景落地”并重。战略层面，聚焦智慧经营、数智制造、业财融合和数据赋能，制定“数智京博”路线图，避免碎片化投入。实践层面，以智能巡检、装车和设备管理等高频高价值场景为突破口，形成可复制的标准和方法，逐步扩展到研发、供应链和质量管控等领域。 在创新体系上，京博加快智能技术与研发融合，建设智慧研发平台和反应数据体系，提升知识管理和协同效率；在安全运维上，结合机理模型与智能算法开发腐蚀管理系统，推动预防性维护和全生命周期管理。通过“产业数智化、数智产业化、管控数智化”同步推进，企业将数字能力延伸至经营和管理端，形成数据驱动的持续改进机制。 前景： 随着“十五五”期间研发投入增加、数字经济比重提升和绿色转型加速，制造业数智化将从“可选项”变为“必答题”。未来，工业大模型和工业互联网将继续融入流程工业的核心环节，优化装置运行、能耗与碳排放管理、供应链韧性和质量控制。京博的实践表明，数智化的成功不在于技术堆砌，而在于以数据治理为基础、业务价值为导向、组织机制为保障，构建“实用、可控、可迭代”的系统能力。随着应用深化和标准完善，其经验有望为更多传统制造企业提供参考，推动产业链协同升级。
从校办工厂到多元化工业集团，京博的探索展现了传统制造业向新质生产力转型的可行路径：以创新为动力，数据为核心，场景为抓手，将安全、质量、效益和绿色目标融入可持续迭代的数智化体系。在“十五五”的新赛道上，谁能将技术优势转化为治理能力和产业竞争力，谁就更有可能赢得高质量发展的先机。