从经验到数智：化工中高管数字化转型实战工作坊

当前，全球制造业正加速进入数智化转型深水区，“工业4.0”“中国制造2025”战略深入推进，AIOT、工业大模型、数字孪生等新技术与制造业深度融合，成为推动产业升级的核心动力化工行业作为国民经济的支柱产业，兼具高危、高耗、连续生产的行业特性，同时承载着保障安全、推动创新、节能降碳、实现高质量发展的重要使命，尤其是国企、央企，更是数字化转型的主力军和排头兵

随着国资委对央企数字化转型要求的不断升级，双碳目标的刚性约束，以及安全生产新规的全面落地，化工国企、央企面临着前所未有的转型压力与发展机遇当前多数化工国企已初步布局信息化系统，但普遍存在数据孤岛严重、AI应用碎片化、转型缺乏体系化方法论、中高层转型认知不足、复合型人才短缺等问题，导致数字化转型难以落地见效，难以充分发挥技术赋能价值

为助力化工国企、央企破解转型痛点，抢抓数智化发展机遇，立足化工安全应急、配方研发、成本管控、绿色节能等核心场景，结合榆林化工、贝特瑞、诺德铜箔、富晟铝业等标杆企业实践经验，融合华为、西门子等企业18年制造业数字化转型方法论，特设计本课程，帮助企业中高管建立转型思维、掌握落地方法，推动化工企业实现“智能化+绿色化”双升级，培育新质生产力，筑牢高质量发展根基

课程目标

1.认知升级：理解 AIOT、工业大模型、数字孪生在化工的适配场景与边界，破除认知误区，建立 “懂 AI、会思考、能结合业务” 的转型思维

2.体系掌握：掌握华为三层五阶八步等数字化转型方法论，能结合化工安全、研发、成本、绿色场景设计顶层框架

3.场景落地：掌握榆林化工、贝特瑞、诺德铜箔、富晟铝业等标杆案例的核心做法，能拆解本企业痛点并输出试点方案

4.能力提升：提升中高层数据驱动决策、跨部门协同、AI 项目管理能力，从 “经验型” 向 “数智型” 管理者转型

5.战略储备：明确化工 AIOT 新质生产力、绿色节能可持续的实施路径，为企业长期智能化 + 绿色化双升级储备战略能力

课程特色与亮点

1.国企化工定制化：聚焦化工安全应急、配方研发、成本核算、绿色节能 6 大核心场景，案例全部来自央企 / 国企标杆（榆林化工、贝特瑞、诺德铜箔、富晟铝业）

2.方法论 + 实战双驱动：融合华为、西门子、TCL 等 18 年制造业数字化经验，提供 “顶层设计 + 场景拆解 + 试点落地” 全流程方法论，避免空泛理论

3.强互动高参与：40% 时间用于小组研讨、案例剖析、实战演练，输出本企业可落地的 AI 试点行动方案，实现从认知到行动闭环

4.中高管视角适配：避开技术细节，聚焦战略规划、组织协同、价值落地、风险管控，贴合中高层管理决策需求

5.双碳 + 新质生产力融合：紧扣国家政策，将绿色节能、可持续发展与 AIOT、新质生产力深度融合，助力企业响应国资委考核要求

开篇导入：化工数智化转型趋势与国企机遇（0.5 天 / 3 小时）

【核心主题】看清 AIOT 与制造业融合趋势，锚定国企化工转型定位，统一认知共识

1.全球 AI 技术迭代与制造业数字化转型风向：生成式 AI、工业大模型、边缘计算在化工的适配逻辑、落地前提与边界

2.国企化工转型政策解读：国资委数字化要求、双碳目标、安全生产新规对化工企业的影响与合规要求

3.化工行业转型现状与痛点：安全风险高、研发周期长、成本核算粗、能耗碳排放高、数据孤岛严重

4.标杆企业转型启示：九牧、美的、西门子数字化转型成功经验与避坑策略

5.认知误区破除：“AI 无用论”“技术万 能论”“重技术轻业务” 三大误区，传递 “AI 为业务赋能” 理性认知

【案例研讨】分组研讨：本企业数字化转型现状、核心痛点与潜在 AI 应用需求，现场校准认知、统一转型共识

模块一：化工企业数字化转型方法论（0.5 天 / 3 小时）

【核心主题】掌握适配国企化工的转型方法论，搭建从战略规划到落地执行的全流程框架

1.华为三层五阶八步框架拆解：以业务价值为中心，详解战略层、业务层、技术层，规划、准备、开发、部署、运营五阶段，八大实施步骤

2.化工企业适配化改造：结合化工高危、连续生产、配方保密等特性，调整方法论适配点与避坑策略

3.Togaf 4A + 大模型融合规划：定方向、搭基础、建模型、试落地、扩价值，打造化工专属转型执行体系

4.国企转型常见风险与规避：盲目技术投入、脱离业务实际、组织协同不足、数据治理缺失等风险应对

5.数字化成熟度评估模型：化工企业评估维度（数据、流程、组织、技术）与分级标准，明确转型起点

【案例研讨】标杆案例复盘：华为、西门子、TCL 数字化转型方法论落地实践，提炼化工可复用经验

【实战演练】分组研讨：结合方法论拆解本企业架构痛点与转型切入点，输出初步转型框架图

模块二：化工安全应急智能化管控（0.5 天 / 3 小时）

【核心主题】聚焦化工安全痛点，学习 AIOT 驱动的安全风险预控、智能应急指挥体系

1.化工安全管理痛点：重大危险源监控难、风险预警滞后、应急响应慢、违规行为难监管、事后追责难

2.安全应急数字化体系架构：数据层（传感器、5G、视频监控）、平台层（工业互联网、AI 引擎）、应用层（风险预控、应急指挥、智能巡检）

3.AI 在安全场景核心应用：

￮智能监测：重大危险源实时监控、有毒有害气体 AI 识别、设备异常预警

￮风险预控：双重预防机制数字化、安全风险分级分类智能管控

￮应急指挥：AI 辅助应急决策、无人机巡检、VR 应急演练、联动处置智能化

￮智能巡检：5G+AI 机器视觉巡检、智能穿戴、人员定位、违规行为智能识别

4.安全数据治理与合规：安全数据标准、数据共享机制、数据安全与隐私保护，满足国资委与应急管理部要求

5.安全数字化价值量化：事故率下降、应急响应时间缩短、合规成本降低、安全管理效率提升

【案例研讨】榆林化工安全应急管控平台案例深度剖析：

•平台架构：5G 专网 + 工业互联网 + AI 引擎，集成重大危险源监控、双重预防、智能巡检、应急指挥

•核心应用：AI 视频违规识别、无人机管廊巡检、受限空间远程监控、应急联动指挥

•实施成效：安全事故零发生、应急响应时间缩短 60%、巡检效率提升 80%、合规风险大幅降低

【实战演练】分组设计：本企业安全应急 AI 试点方案，明确场景、技术选型、实施步骤、预期收益

模块三：AI 驱动化工配方研发与工艺创新（0.25 天 / 1.5 小时）

【核心主题】破解化工研发周期长、成本高、创新难痛点，学习 AI 在配方研发与工艺优化的落地路径

1.化工研发痛点：配方迭代慢、试验成本高、工艺参数优化难、研发知识难沉淀、跨部门协同低效

2.AI 研发体系架构：研发数据中台、AI 大模型（配方预测、工艺优化）、知识图谱、智能试验平台

3.AI 核心应用场景：

￮配方智能设计：生成式 AI 快速生成候选配方、性能预测、成本优化

￮工艺参数优化：AI 算法模拟工艺过程、参数寻优、质量波动预警

￮研发知识管理：研发知识图谱构建、经验沉淀、智能检索、复用率提升

￮智能试验：AI 辅助试验设计、自动化试验设备集成、试验数据自动分析

4.研发数据治理：研发数据标准化、数据采集、数据清洗、数据安全，支撑 AI 模型训练

5.研发数字化价值：研发周期缩短 30%-50%、试验成本降低 20%-40%、配方良品率提升、创新效率提高

【案例研讨】标杆案例分享：

•贝特瑞锂电材料数字化研发：MOM+PLM+AI 大模型，实现材料配方快速迭代、工艺参数智能优化

•晶泰科技 AI 药物研发：智能计算 + 自动化实验 + AI 算法，研发周期缩短 70%、成本降低 50%

【实战演练】分组研讨：本企业配方研发 / 工艺优化痛点，输出 AI 赋能初步思路与试点场景

模块四：化工成本精细化核算与数智化管控（0.25 天 / 1.5 小时）

【核心主题】解决化工成本核算粗放、数据不准、管控不严问题，构建 AI 驱动的全链路成本管控体系

1.化工成本管理痛点：原料价格波动大、能耗成本高、数据分散、核算滞后、责任不清、动态管控难

2.成本数字化体系架构：业财融合数据中台、成本核算模型、AI 分析引擎、成本驾驶舱、动态管控平台

3.AI 核心应用场景：

￮原料成本智能预测：大宗原料价格 AI 预测、采购成本优化、库存智能调度

￮生产成本精细化核算：基于 MOM/ERP 的全工序成本归集、动态分摊、精准核算

￮能耗成本智能管控：AI 能碳管理、能耗异常预警、节能优化建议、碳排放精准核算

￮成本分析与决策：AI 多维度成本分析、异常归因、盈利预测、智能决策支持

4.业财融合关键：打通生产、采购、库存、财务数据，消除数据孤岛，实现 “同看一张表、同用一个数”

5.成本管控价值：成本降低 5%-15%、核算效率提升 80%、成本透明度提高、决策更精准【案例研讨】标杆案例分享：

•诺德铜箔数字孪生 + MOM 成本管控：实时监控生产数据、精准核算每卷铜箔成本、能耗优化降本 10%

•富晟铝业数字化工厂成本管理：全链路数据打通、AI 能耗优化、生产成本降低 8%、质量提升 12%

【实战演练】分组梳理：本企业成本管控核心痛点，输出 AI 赋能成本精细化核算的关键场景与数据需求

模块五：化工 AIOT 新质生产力构建（0.25 天 / 1.5 小时）

【核心主题】理解新质生产力内涵，学习 AIOT 驱动化工生产要素重构、生产组织变革、效率跃升

1.新质生产力政策解读：核心内涵（技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级）、国企化工构建要求

2.化工新质生产力核心要素：AIOT 技术、工业大数据、智能装备、数字孪生、工业大模型、复合型人才

3.AIOT 驱动生产组织变革：

￮智能生产指挥中心：数据驱动的生产调度、实时监控、异常预警、协同决策

￮数字孪生工厂：全流程虚拟映射、模拟优化、远程操控、预测性维护

￮MOM/MES 智能化：生产排程 AI 优化、设备预测性维护、质量智能管控、现场智能协同

4.生产要素重构：数据成为核心生产要素、AI 替代重复性劳动、人机协同新模式、组织扁平化变革

5.新质生产力价值：生产效率提升 30%-60%、质量缺陷率降低 20%-50%、能耗降低 10%-20%、竞争力显著增强

【案例研讨】标杆案例深度剖析：

•诺德铜箔数字孪生 + MOM 智能制造：5G+AI + 数字孪生，实现生产全流程可视化、远程操控、质量智能管控，不良率降低 35%、效率提升 40%

•富晟铝业数字化工厂：智能装备 + 工业互联网 + AI，生产周期缩短 25%、成本降低 12%、良品率提升至 98%

【实战演练】分组规划：本企业新质生产力构建初步路径，明确核心场景、技术支撑、阶段目标

模块六：化工绿色节能与可持续发展（0.25 天 / 1.5 小时）

【核心主题】响应双碳目标，学习 AIOT 驱动化工节能降碳、绿色生产、循环经济的实施路径

1.化工绿色发展痛点：能耗高、碳排放量大、环保压力大、资源利用率低、绿色技术落地难

2.绿色数字化体系架构：能碳数据中台、AI 节能引擎、碳排放核算平台、绿色生产管控系统、循环经济平台

3.AIOT 核心应用场景：

￮智能节能管控：AI 能耗优化、设备能效提升、工艺节能改造、余热回收智能调度

￮碳排放精准管理：全生命周期碳排放核算、碳足迹追踪、碳减排路径优化、碳资产智能管理

￮绿色生产管控：环保排放实时监控、AI 污染预警、清洁生产优化、固废 / 废液智能处理

￮循环经济赋能：资源回收智能调度、副产品高值化利用、供应链绿色协同

4.绿色 + 智能融合策略：绿色技术与 AIOT 协同、节能降碳与生产效率平衡、短期减排与长期绿色转型结合

5.绿色发展价值：能耗降低 10%-25%、碳排放减少 15%-30%、环保合规风险降低、绿色竞争力提升、满足双碳考核要求

【案例研讨】标杆案例分享：

•榆林化工绿色智能管控：5G 云智造 + AI 能碳管理，能耗降低 18%、碳排放减少 22%、入选绿色园区

•贝特瑞锂电材料绿色工厂：AI 能耗优化 + 循环经济，资源利用率提升 25%、环保成本降低 15%

【实战演练】分组设计：本企业绿色节能 AI 试点方案，明确节能 / 降碳场景、技术措施、预期效果

模块七：转型落地规划与行动方案输出（0.25 天 / 1.5 小时）

【核心主题】凝聚转型共识，梳理全场景落地方向，输出可落地的 AI 试点行动方案，完成认知到行动闭环

1.化工 AI 转型试点项目筛选原则：痛点明确、数据基础好、见效快、投入小、风险低、业务价值高

2.试点项目优先级排序：按价值（安全、创新、成本、绿色）、可行性（技术、数据、组织）、紧迫性三维度排序

3.转型实施路线图：短期（0-1 年）运营提效、中期（1-2 年）供应链优化、长期（2-3 年）产品创新研发

4.组织与人才保障：数字化组织架构调整、复合型人才培养、激励机制设计、跨部门协同机制建立

5.风险管控与效果评估：转型风险识别（技术、数据、组织、资金）、应对策略、KPI 指标设计、定期评估优化

【集中研讨与演练】分组输出：本企业化工 AIOT 数字化转型试点行动方案（含场景、目标、实施步骤、资源需求、责任主体、时间节点、预期收益）

【汇报点评】每组派代表汇报方案，讲师结合行业经验与课程内容答疑点评，优化方案可行性