傳統造紙術遇上AI新工匠　偏差每減少1%每年可減少砍伐40萬棵樹

許多人很難想象，造一張薄薄的紙巾能有什麼技術含量。一方面，造紙工藝和機理大體相同，產品很難做出差異化；另一方面，一些造紙企業在多年前就引進自動化生產裝備，技術工人從流水線上轉移到電腦前，輕點鼠標操控設備，也容易讓人以為，這是一個工藝按部就班、人員替代性強的行業。

「像造紙這樣的行業，最重要的就是讓生產過程穩定運行。」廣州博依特智能信息科技有限公司（以下簡稱「博依特」）作為服務造紙、食品、化工等流程工業的工業互聯網公司，其董事長、創始人李繼庚坦言，單是實現這個目標就不簡單，流程工業采用的天然原料波動性大，生產穩定性高度依賴於老師傅的操作經驗。

如今，在工業互聯網和人工智能技術的賦能下，流程工業中老師傅的經驗變得不再神秘，設備的優化調度、質檢數據的實時更新，也減少了「回爐再造」的浪費，為企業摘掉高能耗的標簽。

「偷師」：穩定生產不再依賴老師傅

原材料質量的波動，幾乎是造紙、食品等行業都會面臨的難題。以造紙為例，原料通常為木漿、廢紙漿，部分原料還需要從國外進口，對於這些來源多樣的材料，不同批次的成分往往不同。這就需要經驗豐富的老師傅，通過動態的工藝調整，調節化學品的加入量、設備運行的溫度和壓力，讓波動的原料變成質量穩定一致的產品。

「他們是動腦子按動鼠標控制生產操作的人，也是生產穩定的核心。」李繼庚告訴記者，在服務造紙企業時，博依特的技術團隊會到現場去，找到那些動腦的人，了解他們調節的工藝參數，將工業機理模型與機器學習的算法相結合，把老師傅經驗固化為工藝AI模型，從而實現生產的優化決策和智能控制。

為什麼造紙企業如此重視產品穩定性？除了保證質量，另一個目標在於節能降碳。李繼庚回憶，造紙企業普遍的數字化需求，一是要提高多家工廠的運營管理效率，二是降低原材料和能源消耗。

人工判斷難免有偏差，而AI控制更好地滿足了產品穩定性和減少浪費的行業需求。例如，生產一張克重在12.5克以上的紙巾，即便是基於老師傅的經驗，往往也會投入更多的纖維原料來保證克重達標；而在博依特工藝AI的控制下，克重在達標的情況下偏差減小了。以某頭部生活用紙企業的產能統計，偏差每減少1%，每年就可以減少40萬棵樹的砍伐。

過去，生活用紙的質量檢測主要采用人工離線抽檢的形式，即每5萬米的母卷生產完成後，只測量最後一米的質量信息，如果檢測到質量問題，5萬米的母卷也隨之成為不合格品，造成極大浪費。

現在，通過對質檢數據、漿板數據、磨漿數據等工藝相關參數進行數據建模，經數據模型可計算得到每一米紙張生產過程的質量參數，還能對關鍵指標進行未來的動態預測，防止不合格紙張流入後續工序。

「懂行」：把紙面上的科研成果推向產業化

有研究者通過對320家智能製造解決方案供應商樣本的統計發現，僅有28%的供應商能為流程行業提供智能製造解決方案，從行業分布上看，流程工業智能製造供應商涉及的行業相對分散。

高校科研團隊20年的行業Know-How（註：知識訣竅）積累，無疑是博依特作為工業互聯網「玩家」的優勢，也是其服務於流程工業的最大特點。

博依特的創始人之一、華南理工大學原校長、俄羅斯工程院外籍院士劉煥彬上世紀60年代初就轉入華南理工大學製漿造紙專業學習，並留校任教。上世紀70年代，他意識到傳統造紙工業的發展和轉型離不開自動化技術，就開始自學和進修專業課程，並在全國率先開設了「製漿造紙過程自動測量與控制」課程。後來，在劉煥彬的組織帶領下，華工的製漿造紙學科成為兼有國家重點實驗室和國家工程研究中心的高水平學科。2014年，劉煥彬和團隊以專利成果創業，博依特由此誕生。

「我們是以高校為基礎創辦的工業互聯網公司，它是我們在學校一系列科研項目的延伸」，同為創始人的李繼庚是劉煥彬的博士研究生。他表示，團隊在學校時就已經針對流程工業進行數字化建模，但是許多項目都停留在紙面上，止步於發論文、申獎項，雖然會進行一定的產業化應用，但並沒有形成一定規模。

李繼庚強調：「發論文不應該是科研團隊的終局。」抱著這樣的想法，博依特創業團隊把科研成果帶出校園，在產業中進行規模化落地，希望持續地為製造業創造價值。

就造紙行業而言，成立9年多以來，博依特已為維達、中順潔柔、山鷹、景興、理文、榮晟等企業提供了數字化、智能化服務。李繼庚認為，在服務造紙行業的過程中，他們也在向企業學習，積累了企業的數字化經驗，對工藝的理解也更加深刻，而任何的生產過程，核心的工藝指標都是可以數字化的，他們也會提煉出普遍的規律，把對規律的理解沈澱為工藝AI模型，服務於整個行業。

博依特瞄準攻關的行業除了造紙，更擴大到食品、玻璃、陶瓷、水泥、化工等領域。亞洲工程玻璃最大的供應商南玻集團，此前由於矽砂、白雲石等原礦原料來源過於多元化，面臨原料均化後批次穩定的難題，僅庫存批次和原料種類就有9萬種。如今，在博依特算法的賦能下，工藝AI模型能精確地計算出各種配方的加入量，加上過程的智能優化，穩定率和成品率大幅提高，既節約了能源和原材料，又提高了產量和效益。

「融合」：軟件上線只是數字化的開始

隨著流程工業數字化的不斷推進，李繼庚逐漸發現，作為工業互聯網公司，他們還有更長的路要走。李繼庚提到，針對每家工廠節省能耗和原材料成本等數據，一些造紙企業每年都會下達考核目標，在這種制度下，工廠管理者通常不希望每年能耗數據降低過多，要為明年的指標騰出空間，而數字化平台上線後，這些考核數據一下子變得透明，原來的考核制度隨之失效。

企業推出的產品，即使一躍成為爆款，但由於從研發到生產到銷售的數據沒有打通，前端的研發人員不僅沒有受到正向激勵，甚至很難得到關於末端市場的反饋信息。

「數字化這個事情本身，它從來不是說提供一套工業軟件就結束了，軟件的上線只是數字化的開始。」李繼庚認為，企業數字化更重要的是要讓企業內部的管理、組織、理念和數字化深度融合，是要用數據透明化的方式來運營企業，從而發現自身更多的潛力。

數字化帶來的影響也並不是單向的，像博依特這樣深耕細分領域的工業互聯網公司，也通過工藝的沈澱，在行業發展中擁有更強的參與感。

在軟件上線後，需要持續地引導、培訓，才能讓企業和工廠真正地把系統用起來。博依特生態合作總經理陳騰飛告訴記者，從用哪些數據來解決生產異常的問題，到組織架構的數字化變革，公司的運營專家都會給出建議，目的只有一個，就是幫企業找到應用場景、找到數據價值。

當前，在工業互聯網平台的賦能下，流程工業也在走向以產業集群為單位的數字化轉型。在江門造紙產業集群，鏈主企業維達紙業帶動上下遊完成企業業務的數字化、智能化建設。部分企業接入平台後，實現年產量提升約5%，產品單耗下降約29%，能源消耗下降約36%的成效。

「在用智能製造解決好企業內部問題的基礎上，我們也考慮要向協同製造的方向發展。」李繼庚分析，流程工業是國民經濟和社會發展的重要支柱產業，受限於運輸半徑的問題，是一個搬不走的行業；未來這個行業的發展將不僅是數字化和智能化，長期的目標還是綠色化，只有更好地與自然環境融合，更高效地利用自然資源製造產品，行業才能實現真正的轉型。