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光通信行业技术难度高，发展速度快。近年来，光纤通信朝着传输容量大、传输距离远、传输信号质量高的技术方向发展，新产品开发迭代的速度不断提升。

产品表面一旦出现瑕疵，系统就会立即自动调整相关工艺，进行修正，无须人工干预就能确保指标控制在标准范围内，真正实现了高端化、智能化、柔性化生产。

世界经济论坛日前公布了最新一批“灯塔工厂”名单。位于江苏省苏州市吴江经济技术开发区的江苏亨通光纤科技有限公司(以下简称亨通光纤)光棒智能制造工厂被评为全球光通信行业首个“灯塔工厂”。该公司之所以能成为全球数字化制造标杆，其在数字化转型与分析、智能自动化、可持续发展等领域的创新实践功不可没。

“作业时设备温度高达1200摄氏度，人根本无法靠近，所以我们在内部安装了12组微距摄像机进行图像采集，配合数字化流量计、风速仪、压差计、振动仪等感知设备，并通过先进的机器视觉和分析技术，根据算法来甄别芯棒表面是否存在裂纹、斑点等缺陷。”亨通光纤资深研发工程师孙伟说。

光纤是一种高度标准化的产品，所有新型号光纤都依据一套完整的标准进行设计生产。亨通光纤在建厂之初就制定了标准化的作业指导书。

记者来到工厂二楼的展示平台，一座座高达十几米的沉积设备尽收眼底。这里正在进行光棒外包层的制作，需要把指定重量的二氧化硅微粉均匀沉积在光棒表面，其最关键的控制指标是直径均匀性，直径极差要求小于4毫米。

走进亨通光纤光棒智能制造工厂，映入眼帘的是一台台整齐排列的自主研发的精密工序装备，一架架重型桁架机器人在网格化车间来回穿梭，中台集控屏实时显示每一个工艺参数的变化，掌控着这座工厂里的所有生产工序。

在过去几年积累的生产数据基础上，几名研发人员运用数字仿真技术在电脑里模拟制造流程、测算生产结果，只花了15天时间就确定了合适的工艺参数，并制造出符合要求的光纤产品。

世界经济论坛专家评审介绍，亨通光纤光棒智能制造工厂共部署实施了27个先进应用案例，涵盖了生产全过程。以光棒沉积和烧结工序为例，单个绿色光棒智能制造车间共有12个沉积烧结制造单元，240多台套设备，分布有近10万个各类传感器和仪表，每秒实时处理千万级数据。目前，光棒制造5大工艺过程全部实现智能化，产业链上中下游的光棒、光纤和光缆实现数字化联动，数字化光棒光纤与实物光棒光纤可同步出入库。

但是，管理人员很快发现，即便有标准化的作业方法，人与人的操作也存在细微不同，导致产品良率有高低之分。“模具清洗程度、模具穿插组装精度、送棒速度等，都会影响光纤产品质量。” 刘振华说。

“接下来，我们希望通过分享自身经验和实践，帮助其他制造企业实现高质量发展。”亨通光纤的母公司亨通集团有限公司党委书记、董事局主席崔根良表示，亨通集团有限公司已正式启动“灯塔工厂”领航计划，未来3年将助力6家行业领军企业建设成为世界一流的智能制造标杆，让35家成熟应用数智化技术的企业实现全过程数字化管理，将亨通集团有限公司旗下的新建工厂全面导入数智化应用，加速成为“工业4.0”领军企业，用实际行动为培育壮大新质生产力贡献力量。

“放在过去，这需要设计各种方案逐一试验，直到指标达到要求，至少得花大半年时间。但是现在我们有一套数字仿真系统，设计开发就变得简单多了。”刘振华说。

在亨通光纤，每生产一根光棒就会产生上万组数据。刘振华说：“我们不会让这些数据‘沉睡’，成为垃圾数据，而是要通过数据治理，反过来指导生产、助推新品开发。”

从“智能工厂”到“灯塔工厂”，亨通光纤靠的是长久以来持续推动智能化改造和数字化转型的战略定力。早在2005年，该公司就率先启动工厂智能化、制造精益化、管理信息化“三化”建设，全力打造个性化定制、网络化协作、柔性化生产、可视化监造的智能制造先进模式，以数字化升级智能制造，以智能化融合科技创新，引领企业在数字经济时代不断突破，实现可持续高质量发展。

为此，公司举行了一次活动，把技术较好的操作手换到质量数据较差的生产线，再把技术较差的操作手换到质量数据较好的生产线，让工程师提取人为操作的关键因素进行分析研究，最后把工匠经验转化为数字模板。

2023年7月，亨通光纤接到了西班牙和巴西两笔海外订单的投标任务，要求在有限时间内生产交付两种具备不同功能属性的特种光纤。

1分赛车开奖这里是全球单体规模最大的光纤研发制造基地，每天生产的光纤长度可绕地球4圈多，从200多公斤重的光棒到直径125微米的光纤，需要经历上百道工序，但只需要很少的操作工人即可完成……

亨通光纤总经理刘振华告诉记者，依靠智能制造技术，该公司生产效率提升了66%，单位制造成本降低了21%，不良率降低了52%。同时，数字化技术还使公司每年减少危废水排放400万吨以上，促进了绿色可持续发展。

孙伟介绍，这些科技感十足的智能场景背后，是公司自主研发智能集控系统的支撑。它就像一个“数字大脑”，每秒可采集1万多条数据，不仅能让工厂实现制造精益化、管理信息化，而且每月都会对数据进行总结梳理，例如挖掘有益的工艺数据、追溯异常关键信息等，从而更加精准高效地指挥生产。