本报记者 庞慧敏 本报实习生 赖潘婷散户配资网
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对企业而言散户配资网，如何在推进智能化的同时，帮助员工完成职业角色的平稳过渡，将是一个需要持续投入的长期课题。
10月9日，在广西钢铁集团有限公司冷轧厂主控室里，几名工人轻点鼠标，屏幕上便显示钢卷AI识别已完成、即将进入轧制工序。而在几年前，他们需要在车间36℃以上的高温环境里，汗流浃背地手动操作设备，抄写钢卷信息、拆除捆带，不到两小时便浑身湿透。
从钢铁到粮油，智能制造的应用正在广西防城港的工厂车间里悄然铺开。据统计，2025年广西工信领域人工智能核心产业产值突破890亿元，全区1万多家规上工业企业超半数完成数字化改造。广西围绕研发、生产、运营等环节打造了328个“人工智能+制造”应用场景，重点企业生产效率提升30%以上、成本降低20%以上。
连日来，本报记者走访当地多家制造企业后发现，人工智能技术正深度重塑传统工业生产流程，也在悄然改变一线工人的工作方式与职业角色。
钢铁厂5G智变
在广西钢铁冷轧厂，轧辊吊装、钢卷拆捆、钢卷吊运、钢卷编号录入与贴标等高风险、重复性工序，如今已由多套智能装备接手：拆捆机器人负责钢卷拆捆，5G桁架式机械手完成轧辊吊装转运，AI视觉装置与智能贴标机协同完成钢卷编号录入和标签自动粘贴，无人天车则同步实现钢卷吊运与库房管理。
该厂电气技能专家黄德文向记者回顾了这套5G桁架式机械手设备从瘫痪到恢复运行的过程。2020年，两套进口机械手因客观条件限制，设备调试及后续维护无法获得外部支持，导致设备停转。该厂技术团队自主攻关，成功让设备重新运转。“当时恰逢国内5G技术快速发展，我们联合中国移动、华为，打造了广西首套落地的5G智慧钢铁项目。”黄德文说，他们为机械手加装了视觉系统和控制系统，实现了设备的智能化升级。
在冷轧厂之外，同一基地的宽厚板生产线也展开了类似的智能化改造。该厂轧钢技术员段旭带记者走进生产现场。
在冷却系统气吹操作的尖锐噪音中，钢板完成粗轧后温度已超过1000℃。段旭提高嗓门，在噪音中向记者回忆：“如今测厚仪和测宽仪自动测定尺寸，不再需要工人逐一测量。”在出钢环节，智能出钢系统也已替代传统人工操作。他进一步解释：“现在，机器会根据每块钢的温度和系统预设的出钢时间自动出钢。”
后区取样同样实现了自动化。“样板从双边剪出口滑下来，样品有几吨重，不可能人工搬运。取样机器人代替人工搬样，不需要人一趟趟下去搬。”段旭补充道，“我们给每一块钢板都确定了专属库位号和层号，还开发了一个掌上库房APP，只要知道钢板号就能查询存放位置。”
粮油行业遇新坎
在大海粮油工业（防城港）有限公司包装车间，智能化改造同样大幅减少了传统重体力岗位的用工需求。
该公司总经理助理田大伟向记者介绍：“从注塑吹瓶到灌装生产线，整个流程从前端到后端基本上可以做到无人化。过去后端需要12名有力气的工人，现在基本上一个人在现场看着就可以了。”无人叉车通过视觉定位替代人工拉坯入库。
该企业近年来不断升级迭代数字化系统，全面推进以大数据、人工智能等为核心的数字化、智能化、绿色化工厂建设。田大伟说，企业通过部署自动化系统，实现了包装、码垛、装车环节的自动化作业，实现了产品在线全监测，并打通各系统联动，完成产供销及上下游信息化互通。通过深挖生产数据，企业实现了从原料到产品的全程可控与数据精准，并推进了生产加工过程的数字化、网络化、智能化转型。
智能化设备在带来效率提升的同时，也对工人的知识结构提出了新的要求。生产部经理胡立峰坦言，设备迭代对工人的系统操作能力提出了更高要求。“最大的变化在于，现在需要思考怎么把新的自动化设备用起来，系统又要怎么操作。”他说，“原来只是有问题去处理一下，现在要去学会怎么用这个系统。”
田大伟同时表示，粮油行业从早期的自动化到现在的数字化、智能化，一直在路上，也需要积极拥抱人工智能带来的变化。“员工可以释放精力，去研究降本增效和系统落地的方向。”他说，“作为管理者，可以依托数据开展管理，各类数据在手机、电脑上实时查看，不用像过去那样频繁跑到生产线现场。”
在后端包装车间，企业实现了水分在线测定和理化指标的实时监测。“如果有任何产品质量的波动，全流程的在线监测可以实时调整。机器能调整，人也能捕捉到数据，不停做深度学习，反馈给集成供应商，再做升级。”他举例说，传统模式下人工操作易导致设备频繁开停机、故障率升高，而现在生产线可以24小时不间断生产，个别车间全年连续生产。
工人队伍同步升级
无论是钢铁行业还是粮油行业，在设备更新换代的同时，一线工人的角色也在悄然转变。
钢铁行业的变化尤为直观——过去工人们在高温嘈杂的现场手动操作，如今他们已移入主控室，通过远程控制完成操作。黄德文深有感触地说：“捆带绷得很紧，切断的时候容易弹伤人，安全风险很高。”
他补充道：“改造不仅释放了员工大量重复性劳动，降低了劳动强度，更关键的是保障了工人安全。过去人工录入14位钢卷编号极易出错，现在AI识别基本杜绝了人为失误。”
段旭则向记者回忆了手工测量的艰辛。“以前老的中板厂，钢板经过轧制散热后温度降到850℃到900℃，需要工人拿着各种卡尺手工测量钢板的宽度和厚度。工人必须站到离高温钢板很近的位置作业，即使穿上专用的隔热保护用具，每次凑过去最多坚持十几秒就得退开。”他边说边比画，“那条尺有4米多长，很重，工人要把它横在钢板上读数。”
关于出钢，段旭说：“以前出钢节奏全靠操作工的个人经验。个人操作习惯不同，出钢节奏快慢不一，就会影响下游工序。”而取样搬运更是重体力活，如今机器人和自动设备彻底替代了这些高风险、高强度的劳动。
此前，有基层政协委员在调研中指出，不少中小微企业对AI存在“不敢用、不会用、用不起”的困境，应用场景多停留在“浅水区”。从防城港两家龙头企业的实践来看，即便是资金和技术实力较强的大企业，工人在系统操作、故障排查等环节仍面临不小的适应压力——中小企业的转型难度可想而知。
面对转型阵痛，胡立峰表示：“对工人而言，从使用设备到管理设备，不仅需要时间适应，更需要培训体系跟进。”从车间现场手把手教学，到逐步引导工人理解系统逻辑，企业正通过持续培训帮助员工在智能化浪潮中找到新的位置。
在政策方面，广西已明确未来3年统筹450亿元支持以人工智能为引领的新质生产力发展，并印发《广西制造业智改数转网联行动计划（2026—2028年）》，提出逐步推动规模以上工业企业数智化转型全覆盖。
对企业而言，如何在推进智能化的同时，帮助员工完成职业角色的平稳过渡，将是一个需要持续投入的长期课题。
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