智能系统上岗 操作培训别掉线

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智能系统上岗  操作培训别掉线

◎乔吉奎

近日，在山西晋城一家化工厂控制室里，班长李建国盯着新安装的AI控制系统出神。这个闪烁着蓝光的智能终端已投入使用两个月，但操作面板上那些复杂的参数设置，仍让这位有着20年经验的“老化工”感到无所适从。上周五那场因操作失误导致的反应釜温度异常波动，至今让整个班组心有余悸。

“李班长，您看这个参数设置得对吗？”年轻的操作员王磊指着屏幕上AI系统给出的催化剂投加量建议——数值比传统操作方法高出15%。李建国皱着眉头思索良久，最终还是决定按照老办法来。这样的场景在过去两个月已重复了七八次。技术员张明的统计表显示，AI系统的建议采纳率始终徘徊在60%左右。

这样的情况在化工行业并非个例。当人工智能技术大张旗鼓进入传统生产领域时，许多经验丰富的老师傅都面临类似困境。尽管这些号称“行业最先进”的AI系统能24小时监测上千个传感器数据、预测设备故障、自动优化工艺参数，但在实际操作中，却常因员工培训不到位而难以发挥应有作用。

问题的根源往往在于培训体系不完善。许多企业在引进AI系统时，只注重硬件设备的更新换代，却忽视了人员能力的同步提升。培训内容大多停留在基础操作层面，对AI系统的决策逻辑、数据解读等关键内容讲解不足。老员工反映培训内容过于理论化，专业术语太多难以理解；年轻员工则觉得培训深度不够，缺乏对AI算法优化逻辑的深入讲解。

更关键的是持续性培训机制的缺失。系统上线时的集中培训结束后，后续强化训练往往无人问津，导致操作技能快速退化。这种培训断层直接造成先进设备利用率打折扣，甚至可能引发安全隐患。

要破解这一困境，需建立系统化、持续性的培训体系。

首先，制定差异化培训方案。比如茂名石化炼油厂采用“AI建议对比老师傅经验”对照表，将AI系统的优化建议与老工人的实操经验直观对比，通过具体案例帮助老员工理解AI的决策逻辑。这种方法特别适合经验丰富但数字化基础薄弱的老员工，能帮助他们逐步建立对新技术的信任。

其次，建立常态化学习机制。通过定期技术交流会或班组微课堂等形式，持续强化操作技能。尤其要注重AI系统决策的可解释性培训，让操作人员不仅知道“怎么做”，更要理解“为什么这么做”。可视化工具的开发利用，可帮助操作人员更直观地理解系统决策依据。

再次，强化实战演练。通过模拟各种工况和异常情况，训练操作人员的应变能力。同时建立反馈机制，及时收集操作中的问题和建议，持续优化培训内容和方法。

此外，要促进传统经验与AI技术有机融合。将老师傅的实操经验转化为数据参数，优化AI系统的决策模型；建立经验共享平台，促进最佳实践的交流和传承。当然还需完善激励机制。将操作技能纳入考核体系，定期进行能力评估；开发碎片化学习资源，方便员工随时随地学习提升。

新技术的落地应用从来不是简单的设备更新，而是人与技术相互适应、共同成长的过程。企业要想让技术创新真正转化为生产效益，就必须在人员培训上持续投入，建立与新技术相匹配的人才培养体系。只有让每个操作人员都真正掌握并信任新技术，才能实现人机协作的最佳效果，推动企业向智能化生产稳步迈进。