清晨的贵州炉碧经济开发区，黔玻永太新材料有限公司（下称黔玻永太）的光伏玻璃生产线上，机械臂有序挥舞，窑炉内火光跃动。而在中央控制室的大屏上，一组组数据正悄然流动——原料配比、窑炉温度、生产线速度等200余个参数被实时捕捉、分析，最终凝结成一行行优化指令。这里，一场由大模型驱动的“智造”变革正悄然重塑传统建材行业的生产逻辑。

　　“过去配料全凭老师傅的经验，如今大模型成了我们的‘超级大脑’。”黔玻永太新材料有限公司技术总监廖凌春指着屏幕上的动态数据曲线介绍。今年初，黔玻永太投资2000余万元启动配料优化及质量预测大模型项目，直面行业长期存在的工艺复杂、质量控制难、能耗高等痛点。

　　项目团队与华为云、Deepseek等合作，构建了覆盖原料配比、窑炉温控等核心环节的AI模型。通过融合MES系统实时数据，模型每分钟可完成2000次参数调优，将配料误差率从5%压缩至2%以内，质量预测准确率高达95%。“就像给生产线装上了‘预言家’，提前数小时预判产品质量趋势，告别事后补救的被动局面。”廖凌春说。

　　项目初期，老师傅们对AI的可靠性存疑。为此，企业开展“人机协作”试点：传统工艺与AI推荐方案同步运行对比。结果显示，AI模型在原料利用率上提升至98%，残次品率降至2%以下，远超人工水平。这一数据让老师傅们心服口服，主动参与模型优化。如今，车间里流传着一句话：“老师傅的经验加上AI的精准，才是现代制造的‘黄金组合’。”

　　在联合车间主任姜国维的平板电脑上，一条预警信息突然弹出：窑炉三区温度波动异常。他轻点屏幕，系统立即推送优化方案，并同步调整相关设备参数。“若是以前，发现问题时已造成批量残次品，现在30秒内就能响应。”靳艳标感慨。

　　这种高效协同源于企业构建的“数据链条”。通过5G网络与工业物联网平台，生产数据实现毫秒级采集；MES系统与大模型深度交互，形成“监测-分析-决策-执行”闭环。仅辊压成型环节，通过强化学习优化参数，玻璃厚度误差从±0.1mm降至±0.02mm，天然气单耗同步下降10%。

　　数据协同的效益延伸至供应链管理。采购部经理高娅展示了一套智能调度系统：根据大模型预测的生产需求，系统自动生成原料采购计划，并与供应商系统实时对接。“过去采购周期需3天，现在缩短至4小时，库存周转率提升30%。”杨世书说。

　　深加工车间里，质检工作也在悄然变化。“过去每天要抽检上百片玻璃，现在大模型直接标注疑似缺陷品，我的任务变成复核重点区域。”从质检员杨胜美展示的检测报告看，一等品率从80%跃升至98%，人力投入减少一半。

　　这些成效背后是精准的算法支撑。大模型通过分析历史数据与实时传感器信息，不仅优化配比，还能定位质量问题的根源——例如精准关联某批次原料纯度与成品气泡率，使问题追溯时间从小时级缩短至10分钟。

　　在能耗管理方面，大模型同样大显身手。能源管理师陈大庆介绍，系统通过分析窑炉燃烧数据，动态调节氧气供给与燃料配比，使天然气单耗降低10%，年节约能源成本超300万元。“AI甚至能预测设备故障，提前一周预警风机异常，避免非计划停机损失。”

　　转型之路并非一帆风顺。建设初期，企业面临数据孤岛、技术人才短缺等挑战。“不同系统的数据格式不一，整合难度大。”廖凌春回忆。黔玻永太引入华为云数据治理框架，建立标准化标签体系，打通了ERP、MES等系统壁垒。

　　人才培育方面，黔玻永太与贵州大学、凯里学院共建实训基地，开设“数字工匠”培训班，已有50余名员工完成AI应用技能认证。年轻工程师袁旦在培训后成长为数据标注组长：“我们现在教AI识别玻璃缺陷，就像训练一名新员工，但AI的学习速度更快。”

　　下一步，黔玻永太将构建数字孪生平台，模拟全生产线运行状态，实现工艺虚拟调试与故障预演。同时联合行业协会制定建材行业大模型标准，推动区域产业链协同。“目标带动上下游20家企业上云用数，打造贵州光伏玻璃数字化生态圈。”廖凌春说。

　　黔玻永太的创新实践只是我省制造业数字化转型的一个缩影。黔玻永太的大模型应用探索，不仅为企业自身发展注入新动能，也为整个建材行业数字化转型提供了可借鉴的路径。特别是在推进“富矿精开”战略背景下，这种以科技创新驱动产业升级的模式，正是我省新型工业化发展的生动实践。

　　如今，在黔玻永太的车间里流传着这样一句话：“现在我们的挑战不是记住配方，而是理解数据背后的逻辑。”这种转变，折射出贵州工业从“制造”到“智造”的深刻变革。当机器学会思考，人也得以拥抱更富创造力的角色——这正是技术赋能产业最动人的篇章。