来源：环球网

【环球网报道 记者 齐琛冏】人工智能（AI）正深刻改变制造业生产模式和经济形态，成为驱动产业升级的关键变量。走出试点阶段、迈入大规模产业化落地新阶段，工业AI的行业评价标尺也随之迭代，市场更加看重智能系统“可定义、能自主”的实际价值。

近日，全球智能化系统解决方案主力供应商和利时集团（下称“和利时”）在西安举办XMagital工业AI生态伙伴大会，正式发布升级后的XMagital2.0智能系统。该系统依托XWorld工业世界模型构建，让人工智能深度理解工厂生产逻辑，打造出工业AI自主定义、自主运行的全新应用范式。

大会期间，和利时工业AI总裁刘栋接受记者专访，他提出，工业AI项目成败的核心不在于技术先进性，而在于价值能否精准量化，必须把模糊的降本增效转化为可核算、可追溯的经营数据。

“工业AI落地的核心困惑，不是‘技术好不好’，而是‘价值能不能体现出来’。”刘栋直言，很多智能化项目之所以难以持续推进，根源就在于效益描述过于笼统。如果只给出模糊的降本增效结论，缺少分场景的数据核算，很难打动生产端管理者。尤其是化工、制药等流程工业企业，对投入产出精打细算，一套完整、可验证的效益评估体系，已经成为工业AI项目落地的前置条件。

在他看来，智能化效益评估不能只做项目验收后的事后总结，而要贯穿项目立项、实施、验收、长期运营全流程。依托三十年流程工业服务经验，和利时以XMagital落地实践为载体，搭建起效益分层核算体系，依次核算过程收益、经营收益与组织收益，让每一项AI改造成果都有据可查。

工业AI的核心价值在于产业落地。谈及量化评估的实操方法，刘栋以某60万吨/年煤制烯烃智能化改造项目为例。该企业部署基于XMagital智能系统的工艺优化、智能监盘、设备预测性维护等核心模块，在不中断正常生产的前提下完成改造。项目团队以改造前12个月稳定生产数据作为基准线，剔除原料波动、年度大修等不可控变量，从五大维度完成全口径效益测算，所有数据均可从生产系统溯源核验。

生产运行层面，装置综合效益实现显著提升：气化炉有效气含量提升2.1%，烯烃产品综合收率提高1.8%；通过参数动态优化，吨烯烃综合能耗下降4.2%，精馏工段物料损耗降低15%。安全运行层面，AI异常预警让非计划停车次数下降42%，隐患预警准确率达到96%，有效规避多起重大工艺事故，安全整改成本大幅缩减。设备资产层面，预测性维护将设备维修费用降低18%，关键备件库存减少15%，装置连续运行周期由110天延长至128天。在运营管理上，AI监盘大幅减轻人工盯岗压力，单工段可精简2至3名操作人力，各类生产报表自动生成，管理人员事务性工作量减少四成。质量管控环节，工艺平稳率提升35%，产品优等品率由96.2%提高至99.1%，不合格品产出大幅减少。

一套可落地的量化指标体系，是行业规模化推广的基础。针对工业AI效益评价有无统一标准这一问题，刘栋表示，目前还不存在适用于所有行业的统一模板，不同工艺、不同装置、不同成熟度的优化目标各不相同。

“但是我们完全可以依托成熟的工业管理指标搭建评价框架。”刘栋介绍，企业可以将ISO22400运营KPI、ISO50001能源指标，以及OEE设备综合效率、MTBF平均无故障时间等传统工业指标作为基础框架，再叠加AI应用专属指标，包括优化建议命中率、误判闭环率、业务场景覆盖率等。结合行业特性与企业自身管理目标定制指标，既能兼容企业原有管理体系，又能清晰地区分智能化改造带来的增量价值。

展望行业未来，刘栋表示，随着“人工智能+制造”深入推进，可量化价值将成为工业AI的核心竞争力。只有建立起数据可追溯、成果可核算的效益评估机制，工业AI才能摆脱概念化困境，真正扎根工厂生产场景，为流程工业高质量发展持续创造实实在在的收益。