党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》中，明确提出“坚持智能化、绿色化、融合化方向，加快建设制造强国”。在这一战略指引下，化工行业作为实体经济的重要支柱，正面临从规模扩张向质量效益转型的关键节点。

随着“双碳”目标的深入推进和安全生产要求的持续收紧，传统化工企业亟需通过精益管理与数智化技术的深度融合，破解安全合规、成本效率与绿色低碳之间的多维矛盾。这种转型不仅是政策驱动的必然要求，更是培育行业新质生产力、构建现代化产业体系的核心路径。

睿信咨询基于对“十五五”政策的深度解读与行业实践观察发现，化工企业通过构建“精益+数智”双轮驱动模式，已在生产智能化、设备预测性维护、能源精益化管理等关键场景中实现突破性进展。未来，随着AI技术、数字孪生与产业链协同的进一步深化，精益数智化将成为化工行业应对不确定性、提升核心竞争力的战略基石。

转型背景：政策与市场双轮驱动，新质生产力成核心方向

1.政策导向：绿色与安全约束下的转型压力

“双碳”目标为行业设定刚性低碳要求，化工企业需通过能源结构优化、工艺流程升级降低碳排放，传统高耗能生产模式面临淘汰风险。同时，《全国安全生产专项整治三年行动计划》等政策持续强化监管，从设备安全、工艺合规到应急响应，全方位提高行业准入门槛，倒逼企业升级运营管理体系。此外，国有企业创建世界一流企业的战略部署，进一步推动行业从“规模扩张”向“质量效益”转型，对精益运营与智能决策提出更高要求。

2.市场需求：成本、定制化与交付效率的三角博弈

化工行业面临原材料价格波动、人力成本上升的双重挤压，传统“大规模、标准化”生产模式的利润空间持续收窄。与此同时，下游客户(如新能源、医药等领域)对定制化产品需求激增，要求企业具备柔性生产能力;而市场竞争加剧又倒逼交付周期缩短，形成“成本控制-定制化生产-快速交付”的三角博弈。在此背景下，仅依靠经验驱动的管理方式难以应对复杂市场环境，需通过数智化手段优化资源配置，平衡三者关系。

3.技术变革：新质生产力催生行业范式重构

新一轮科技革命推动工业物联网(IIoT)、数字孪生、人工智能(AI)等技术在化工行业深度应用，为新质生产力培育提供技术底座。这些技术不仅实现生产数据的实时采集与分析，更推动运营模式从“被动响应”向“主动预测”转变——例如通过AI算法优化生产调度，数字孪生模拟工艺参数调整效果，大幅提升生产效率与决策精度。精益管理与数智化的融合，进一步将管理理念转化为可量化、可执行的数字指令，实现“战略-执行-反馈”的闭环，成为行业新质生产力的核心载体。

核心挑战：化工行业精益数智化转型的四大困局

1.安全合规之困：政策红线与绿色使命的双重考验

化工行业安全风险高、环保要求严，企业需同时应对政策合规与绿色发展的双重压力。一方面，设备老化、工艺参数偏离等问题易引发安全事故，而传统人工巡检存在覆盖不全、响应滞后的缺陷，难以满足24小时实时监控需求;另一方面，碳排放核算、能源消耗统计等绿色指标需精准数据支撑，但多数企业数据采集分散，缺乏统一的能源管理体系，导致低碳转型进展缓慢。部分企业因安全合规投入不足，面临停产整改风险，进一步加剧运营压力。

2.执行落地之难：管理断层与数据孤岛的双重阻碍

化工企业普遍存在“战略上头热、执行下头冷”的管理断层问题。企业战略目标难以有效拆解为一线可执行的任务，跨部门协作依赖线下文件流转，信息传递效率低、过程不可追溯。同时，数据孤岛现象严重——生产数据分散于MES、ERP、设备管理等多个系统，缺乏统一数据中台整合，导致生产计划与实际执行脱节，例如原料库存数据滞后引发断料或积压，设备故障数据未与维护计划联动导致非计划停机。这种“制度性梗阻”使得精益管理理念难以落地，数智化价值无法充分释放。

3.人才育成之惑：复合能力与梯队建设的双重挑战

精益数智化转型需要既懂化工工艺、又掌握数智化技术与精益管理方法的复合型人才，但行业目前面临人才供给短缺与梯队断层的困境。一方面，传统技术人员对AI、数字孪生等新技术接受度低，缺乏系统培训;另一方面，年轻技术人才更倾向互联网、新能源等热门领域，化工行业人才吸引力不足。此外，企业内部缺乏有效的人才培养体系，难以形成“高层引领-中层执行-基层实践”的梯队结构，导致转型推进缺乏持续动力。

4.运营效率之瓶颈：经验依赖与动态优化的矛盾

传统化工企业运营高度依赖员工经验，例如工艺参数调整、设备维护周期设定多基于历史经验，缺乏数据支撑的动态优化。这种模式在市场需求波动、原材料性质变化时易出现效率瓶颈——例如生产计划未结合实时市场需求调整导致库存积压，设备维护采用“一刀切”模式造成过度维修或突发故障。同时，跨环节协同效率低，从原料采购到成品交付的全价值链存在大量非增值活动，运营成本居高不下。

实践路径：精益与数智化融合的核心模式与场景落地

1.体系构建：从战略到执行的精益数智化闭环

成功的精益数智化转型需建立“战略解码-流程优化-数字固化-持续改善”的完整体系。首先，通过“战略方针部署”将企业目标拆解为可量化的运营指标，例如将“降低能耗10%”分解为各车间、各设备的具体能耗标准;其次，基于价值流分析识别非增值环节，如优化原料运输路线、精简审批流程;再通过数智化平台固化优化成果，例如搭建生产执行系统(MES)实现工艺参数实时监控、设备状态可视化;最后，依托“层级职责会议(T会)”与快速问题解决(RPS)机制，形成“发现问题-分析根因-制定对策-验证效果”的持续改善闭环。

以某大型石化企业为例，其通过导入精益数智化体系，构建“T1(班组)-T2(跨部门)-T3(业务部门)-T4(公司)”四级会议体系，实现一线问题直达决策层，行动项闭环率提升至90%，会议时间年均节省456小时;同时搭建数据中台整合12个业务系统数据，设备异常响应时间从15分钟缩短至3分钟，非计划停机率下降10%。

2.场景落地：关键业务领域的精益数智化实践

 生产智能化：透明化与柔性化并重

通过工业物联网设备(如传感器、边缘计算网关)实时采集生产数据，结合MES系统实现“生产全流程透明化”——从原料投料、工序加工到成品检验，每一步操作均记录留痕，工艺参数偏离时自动预警。同时，引入数字孪生技术构建虚拟工厂，模拟不同生产方案的效果，例如针对定制化产品需求，快速调整工艺参数与设备配置，实现柔性生产。某化工企业通过数字孪生优化聚合反应工艺，产品合格率提升3%，定制化订单交付周期缩短20%。

 设备管理：从被动维修到预测性维护

基于全面生产维护(TPM)理念，结合设备传感器数据与AI算法，构建预测性维护体系。通过实时监测设备振动、温度、压力等参数，分析设备健康状态，提前预警潜在故障——例如某企业通过AI模型预测压缩机故障，平均无故障时间(MTBF)延长30%，维护成本降低15%。同时，建立设备台账与备品备件数字化管理系统，实现“维护计划-备件采购-工单执行”的联动，避免过度库存或备件短缺。

 能源管理：精益目标下的智能优化

围绕“降本、低碳”目标，搭建能源管理平台，实现能源消耗的实时监测、统计与优化。通过能耗数据自动采集(如电力、蒸汽、天然气)，分析各工序、各设备的能源利用效率，识别节能潜力——例如某企业发现反应器保温层老化导致能耗偏高，及时更换后单台设备日节电120度。此外，结合生产计划优化能源调度，例如在用电低谷期安排高耗能工序，降低能源成本;通过厂级能源平衡模型，减少能源损耗，实现“按需供能”。

 质量管理：内建质量与数据驱动改善

将“不接受缺陷、不制造缺陷、不传递缺陷”的内建质量(BIQ)理念融入数智化流程，从原料检验到成品出库，设置多环节质量控制点。通过在线检测设备实时采集质量数据(如成分、纯度)，结合统计过程控制(SPC)分析工艺稳定性，当数据偏离标准时自动触发异常处理流程。某企业通过质量数据追溯系统，快速定位不合格产品的产生环节，根因分析效率提升62%，质量问题复发率下降10%。

未来趋势：技术迭代与生态协同下的行业新图景

1.融合：AI与精益管理的深度耦合

随着AI技术的迭代，化工行业精益数智化将从“数据可视化”向“自主决策优化”升级。例如，基于深度学习算法的生产调度系统，可结合市场需求、原料供应、设备状态等多维度数据，自动生成最优生产计划;AI驱动的工艺优化模型，能实时调整反应参数，适应原料性质波动，提升产品质量稳定性。同时，AI将赋能精益改善，通过分析海量运营数据，自动识别非增值活动(如设备空转、库存积压)，提出优化建议，减少人工干预。

2.协同：从单厂优化到产业链协同

未来化工行业精益数智化将突破企业边界，向产业链上下游延伸。通过标准化数据接口与模块化功能组件，实现“设备-工厂-产业链”三级协同——例如，上游原料供应商可通过平台实时获取下游企业的原料需求，优化供应节奏;下游客户可查看定制化产品的生产进度，提升交付透明度。此外，行业将形成“精益数智化生态”，头部企业输出转型经验与技术方案，中小企业通过云平台租用数智化工具，降低转型门槛，推动全行业效率提升。

3.转型：精益数智化助力“双碳”目标

精益数智化将成为化工行业低碳转型的核心支撑。一方面，通过能源管理平台精准核算碳排放，识别低碳潜力环节，例如优化燃料结构、推广余热回收;另一方面，利用数字孪生模拟低碳改造效果，例如预测更换节能设备后的减排量与投资回报周期，为决策提供数据支撑。此外，精益管理中的“消除浪费”理念将延伸至碳管理，通过优化生产流程减少碳排放，实现“降本”与“减碳”的双重目标。

结论与展望

中国化工行业精益数智化转型已不是选择题，而是应对政策约束、市场竞争与技术变革的必答题。行业需以“精益管理”为理念内核，以“数智化技术”为实现路径，通过体系构建、场景落地与人才培育，破解安全合规、运营效率、成本控制等核心痛点，培育新质生产力。

随着AI、数字孪生等技术的进一步渗透，以及产业链协同的深化，化工行业将逐步实现从“经验驱动”到“数据驱动”、从“单厂优化”到“生态协同”的转型，形成安全、高效、绿色的新型生产模式。对于企业而言，需立足自身实际，分阶段推进转型——先通过精益管理夯实基础，再导入数智化技术固化成果，最终实现“精益+数智”的深度融合，在行业变革中抢占先机。