党的十九大以来，党中央高度重视数字化转型。国家局党组在今年上半年工作电视电话会议中提出，要坚定实施数字化转型战略，以全国烟草生产经营管理一体化平台建设为抓手，推进数字技术与烟草经济深度融合。

数字化转型是指利用现代技术和通信手段，以数据赋能的方式提升企业的生产、经营、管理等方面的工作效率。数字化转型的核心是“大人物”，即大数据、人工智能和物联网。大数据作为在一定时间范围内无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，人工智能作为中枢大脑为数据提供分析及反馈平台，物联网作为信息高速路为数据提供采集及传输通道，三者最终形成数据采集—数据存储—数据分析—数据反馈—终端改进—数据采集的闭环工作模式。

作为工厂生产的重要一环，制丝车间的数字化转型是工厂全局数字化转型中的重要部分。围绕人员、安全、维修、设备和备件等方面可建立统一的数据管理平台，使各要素建立联系，在某一要素改变时给出反馈，最终做出全局处理。平台的良好运行需要大量的数据驱动，因此数据作为平台的“血液”需要源源不断地补充。

数据来源有三个方面，一是人工录入，如备件使用情况、维修记录、生产设备、人员培训等；二是传感器及其他智能设备采集，如设备运行状况、环境温湿度、物料状态等；三是通过人工智能分析，通过已有数据建立生产模型，随着数据的不断补充不断优化模型，从而反馈合适的参数或建议。通过数据的不断积累与学习，可使得大数据形成设备运行实时监控、设备维修分析、故障预测模型、工艺质量监控及智能预警模型、备件使用分析模型、人员培训安全模型等等。

例如当操作工在发现一处设备故障时，通过上报平台，此时系统记录环境温湿度、设备相关数据、上报操作工、上报时间、设备名称、故障现象等数据。系统将这组数据形成模型导入到数据库，并从模型数据库做比对，列出与导入模型相似度最高的模型，并获取其处理措施和发生原因，然后反馈给系统，系统在界面做出相应提示。维修工收到系统推送到现场进行处理，处理后将处理措施、故障原因、消耗备件等数据上传到对应模型，通过机器学习自动优化该模型并导入数据库。随着这一过程的反复进行，数据库中就形成大量数据模型。

通过这些模型可以轻松实现人员、设备、备件的可视化管理，如生成设备维修报告、设备运行情况报告、备件使用情况报告。通过人工智能不断学习和分析还能对设备进行进行故障预测，设备的维修处理建议以及停机断料的预测报警。因此，通过建立一个数字化平台，最终可以使得设备管理、设备分析、设备维修、人员管理、安全管理、备件管理等工作更加简洁化和智能化。

以上是数字化转型在制丝车间中的应用探索，企业的数字化转型是一个全面推进的过程，需要全方位坚定不移地实施数字化转型战略，才能为推动工厂高质量发展持续赋能。