长160米、宽10米的BOPP（双向拉伸聚丙烯）生产线，犹如一条长龙横卧在车间中央高速运转。塑料颗粒原料从投料机加入，再从挤出机吐出，经过纵横40倍的拉伸，变成比头发丝还薄的薄膜，以每分钟400米至500米的速度狂飙卷绕。这是记者在苏州昆岭薄膜工业有限公司生产车间见到的一幕。

“这感觉就像是在开一辆10米宽、时速400公里的超级赛车，稍有不慎就会‘翻车’。”车间里，热浪阵阵却没有工人，全靠智能设备有序运转。生产经理陈新均迎着辊轴带起的阵阵热风介绍，今年初公司入选最新一批全球“灯塔工厂”，是中国软包装行业首座生产效率型灯塔工厂。

把43个螺栓交给“AI”

薄膜产品应用广泛，我们日常吃的薯片、饼干、奶制品等，其包装材料就出自这家公司。但要把薄膜做到10至20微米厚，且均匀度偏差要控制在0.2微米以内，难度极高。

“过去最头疼的就是调厚度。”陈新均指着生产线前端一排43个螺栓说，10米宽的薄膜在几百个参数的控制下稍有波动就会产生厚度偏差。螺栓的用处是配合在线测厚仪实现薄膜厚度的闭环控制。以前，厚度的调节全靠老工人拿着扳手凭经验人工微调，但是效率不尽如人意，往往是等发现厚度偏差，较多的废料已经产生了。“现在有了AI，这些问题都迎刃而解。”

昆岭薄膜在数字化转型中，由公司的生产部门专家与数字创新部的数字专家协同创新，前者讲透痛点与需求，后者攻坚算法与架构——双方反复讨论、紧密碰撞，共同推动自适应机器人和AI机器学习模型在产线成功落地。

如今走进中控室，屏幕上跳动着的一条曲线，就表示监测薄膜的厚度均匀性。一旦曲线微动，AI算法瞬间完成计算，向产线的自适应机器人下达指令，实现厚度自动调整，全程无需人员干预。“这套系统就是我们的‘自动驾驶’。”陈新均说，“算法推送最优方案，由现场的机器人完成自动调节。”

给工业油斑安装“预警”

除了控制厚度的均匀度，高速运转中的油污和断头破膜，也曾是困扰车间的另一大顽疾。塑料原料在高温下易产生油气凝结滴落造成瑕疵；而极薄薄膜在每分钟500米的高速拉伸下，一旦断头就会引发停机。

如何攻坚？公司组建了跨界敏捷小组。陈新均带领技术骨干把油污容易产生的区域、断膜前的张力和温度异常等现场“暗号”详细梳理出来；数字创新部的专家据此安装了AI视觉传感器，并开发出AI破膜根因诊断模型。

以前要等油污落到膜上造成废品，人工才能发现。如今，AI预警与APS智能排产系统相连，通过算法实时捕获缺陷风险，还能提前预测油污源头，并在最合适的转产或停机节点提醒工人定向清洁，把“事后救火”变成“事前预防”。

有了AI破膜根因诊断模型的辅助，系统还可以实时调取拉伸张力、烘箱温度、边缘厚度、辊轴震动等几百个关联数据，秒级定位引发破膜的诱因。“以前断膜找原因靠猜，现在算法直接开出‘诊断单’，教我们怎么避开破膜临界点，非计划停机率大大降低。”陈新均说。

给“极速挑战”稳“油门”

控制室内的数字孪生大屏，就是车间的智能驾驶舱。

“这台机器有300多个关键参数，温度、拉伸比、风速……牵一发而动全身。”陈新均指着大屏上的数据流说，公司生产“小批量、多批次”的定制化订单时，如果频繁转产提速极易导致薄膜拉断及产品质量偏移，以前提速全凭老队长经验，试错成本极高。

面对这个业务痛点，数字团队又研发出“自动驾驶”提速模型。系统实时评估运行稳定性，在质量达标时推荐最佳提速节奏与参数组合，就像给产线装上了“定速巡航”。“现在提速不用凭运气踩油门，算法会告诉你每次加到多少最稳。”陈新均说，这让产线在保障微米级品质的同时，实现了提速降本与高效转产。

主理人心得

数字化

陈新均 生产专家不能闭门造车，数字化也不是凭一己之力就能搞成的。作为生产端的“数字转译员”，我们带头拥抱新科技，把一线最真实、最痛的生产难题翻译给数字创新专家。当生产经验遇上AI算法，我们不仅打通了生产线上的堵点痛点，更让传统制造业焕发出了全新的活力。