湖南中烟常德卷烟厂：AI场景矩阵驱动工厂数字化转型生态构建

【企媒创氪快讯】今年来，湖南中烟常德卷烟厂聚焦“一体融合、数业深融”理念，围绕生产、质量、设备、管理等核心业务，系统布局了一批典型人工智能应用场景，着力构建平台支撑、场景牵引、人才协同、机制保障的全维转型生态，为传统制造业智能化升级提供可借鉴的实践样本。

全覆盖AI平台，破除模型孤岛

“过去各业务线搞智能化，往往是‘各搭各的台、各唱各的戏’，模型不能复用，数据难以打通，资源重复投入。”常德卷烟厂网信与数智化部数智规划专员彭德腾坦言。正是看到这一痛点，工厂在湖南中烟统一部署下，率先启动厂级智能应用平台建设——不再追求“高大上”的概念堆砌，而是聚焦“集约、协同、实用”，打造一个真正能支撑业务持续创新的数字基座。

图为AI平台系统界面

据企媒创氪获悉，该平台自规划之初，就锚定“统一纳管、能力共享、敏捷开发”三大目标。它如同一个智能“中枢”，将分散的算力资源、算法模型和数据资产集中调度，避免重复投资，同时提供从数据处理到模型部署的全流程工具链，让一线技术骨干也能快速开发、测试和上线智能应用。更重要的是，平台严格遵循公司“新数基”技术路线，支持与省级云平台双向联通，既保障了数据安全，又为未来规模化推广预留接口。

图为平台技术员应用常烟数智平台辅助日常运维场景

依托平台，该厂自主部署了国产大模型，探索建设了AI智能体平台——常烟数智平台，该平台已建成滚筒电机电流分析、IT运维、IT资产管理、合同智能审查、无关软件卸载等五类智能体的典型应用，让智能化真正从“实验室”走向“生产线”。“平台不是终点，而是起点。”彭德腾表示，“它的价值，在于让更多人有能力、有工具去解决真实问题，这才是转型的底层逻辑。”

全广角AI应用，破解业务痛点

面对人工巡检效率低、高空作业风险高等难题，工厂在制丝、卷包车间高位区域试点部署虫情智能监测系统。通过在关键点位布设图像采集终端，结合深度学习算法，系统可自动识别烟草甲虫等害虫并触发预警，显著提升虫害防控的时效性与精准度，同时降低人员安全风险。目前，该系统已完成初代终端硬件设计与5G通信测试，正稳步推进模型优化与规模化验证。

在制丝环节，工厂在切丝与风送工序之间选定检测点位，启动智能杂物识别系统建设。项目基于深度学习架构，利用历史图像样本开展模型训练，并通过数据增强技术持续提升识别稳定性和可靠性。据企媒创氪获悉，现阶段，系统已实现异常实时报警功能，后续将结合产线运行数据进一步迭代优化，筑牢产品质量防线。

设备运维同样迎来智能化探索。针对维修资料分散、检索困难等问题，工厂正构建覆盖卷包车间的设备知识图谱，整合操作规程、维修手册、工艺标准等多源文档。通过优化解析算法，系统已实现对PDF、Word等格式文件的高精度结构化处理，并开发智能问答模块。初步测试显示，资料查找效率有望提升70%以上，为减少非计划停机提供有力支撑。

全方位人才培养，提升数智技能

转型的关键在人。工厂创新构建“三层五类”数智人才培养新格局——引领层聚焦中高层管理者，核心层涵盖信息技术人才、业务专家人才和数智储备人才，基础层覆盖一线员工，形成上下贯通、梯次衔接的培养体系。该厂通过“双师同堂”培训、劳动竞赛、“揭榜挂帅”课题等方式，加速复合型人才成长。在不久前的湖南省第二届职工数字化应用技术技能大赛中，工厂代表队包揽人工智能训练师赛项团体冠亚军，印证了人才培养的扎实成效。

图湖南省第二届职工数字化应用技术技能大赛选手获奖留影

全链接数业融合，打造一体化推进范式

据企媒创氪获悉，一直以来，该厂致力于将数字化转型从单点突破迈向系统集成。以湖南中烟一体融合项目为抓手，建成公司首个厂级AI平台，实现AI资源统一纳管，推进5个以上典型AI应用场景建设，包括设备知识图谱和智慧安防、大模型本地化部署与应用场景，关键模型准确率均达到或超过95%；并实现5G工业专网覆盖新厂区，有效支撑低时延、高可靠应用；工厂成功通过国家智能制造能力成熟度三级认证，并入选国家级“5G工厂”名录及烟草行业“先进级智能工厂”培育名单。

未来，工厂将持续深化“平台+场景+人才+制度”一体化推进机制，加快AI场景矩阵的验证与推广，推动技术能力与业务需求双向奔赴，努力打造一个可持续、可进化、可复制的工厂数字化转型新范式。（唐娟娟）