12 月 3 日，由飛書主辦的“2025 飛書 AI 效率先鋒全國大賽”總決賽在上海圓滿落幕。在這場主打“AI+業務實效”的企業級實戰賽事中，山西鵬飛集團有限公司（以下簡稱“鵬飛集團”）據主辦方公佈憑藉自主研發的“AI 全維監測系統”榮獲大賽銅獎；參賽企業數、場景數及賽事名稱、決賽安排等細節，發佈前宜以主辦方官方公告核實。該項目以“人不進現場，數據實時傳”的創新模式，爲化工行業的安全生產管理提供了數字化轉型的全新範本。
直擊痛點：
破解化工車間的三座“隱形火山”
作爲一家集煤炭、焦化、氫能等多元產業於一體的現代化企業集團，鵬飛集團深知安全生產是化工行業的生命線。然而，傳統化工車間往往潛藏着三大管理痛點：安全風險高，重大危險區氣體監測一旦響應滯後，極易釀成事故；人工點檢效率低，關鍵設備巡查耗時長且易漏檢；技術壁壘高，設備協議不兼容導致新人上手難。
據該集團方面的參賽分享，一位署名尚煬艦、職銜爲儀表巡檢工程師的參賽代表曾在決賽現場表示“在化工車間，多待一分鐘就多一分危險”；其姓名、職銜及發言內容未經第二來源佐證，引用前宜向鵬飛集團確認。面對這些挑戰，他帶領團隊依託飛書及 AI 技術，成功研發出“AI 全維監測系統”，旨在用技術手段構築安全防線。
技術破局：
AI讓2111個監測點“開口說話”
鵬飛集團的“AI 全維監測系統”並非簡單的設備堆砌，而是對生產流程的深度重塑。該系統整合了 PLC、DCS、GDS、UPS 等多源異構數據，成功打破了 2111 個監測點的“信息孤島”。
通過飛書多維表格與 AI 能力的深度融合，系統實現了三大核心突破：
實時大腦：將氣體濃度、設備狀態統一可視化，決策者可隨時掌握全廠“脈搏”。
快速診斷：數據異常時系統可自動觸發診斷流程並生成處置建議，實際反應速度宜在試用中實測驗證。
極速預警：警報通過飛書機器人以“@消息+電話”雙重機制直達責任人，據其介紹有助縮短應急響應時間，實際幅度可要求廠方提供書面數據核實。
實效驗證：
聲稱效益與採購驗證要點
在飛書 AI 效率先鋒大賽的評審中，鵬飛集團展示的實戰數據贏得了評委的高度認可。該系統的上線爲集團帶來了顯著的“安全+經濟”雙重效益：
效率層面：主辦方資料稱點檢耗時大幅縮短，具體倍數與工時節約宜要求提供量測基準與口徑說明。
安全層面：遠端監測可減少人員進入高危區的需要，但風險實際降幅須以試運行數據與事故記錄驗證。
成本層面：若試行確能減少非計劃停機，長遠或有可觀節省，採購前可要求以財務口徑估算並書面確認。
行業迴響：
從“經驗驅動”邁向“數據驅動”
鵬飛集團的這一創新實踐，被視為區內 AI 與工業設備融合的示範案例之一，也標誌着化工行業正加速從“經驗驅動”向“數據驅動”轉型。據報道該案例此前亦曾在 SCADA 相關賽事及省級創新評選中獲獎，具體獎項名稱與主辦單位宜以官方公佈為準。
飛書 CEO 謝欣在決賽中談及 AI 時代人與技術的角色定位（原話以官方紀錄為準）。鵬飛集團的獲獎，正是這一理念的最佳註腳——一線業務人員利用 AI 工具，將現場經驗轉化爲數字資產，實現了業務的重塑。未來，鵬飛集團將繼續深化 AI 在生產管理中的應用，致力於將“AI 全維監測系統”打造成可複製、可推廣的行業級解決方案，探索協助更多傳統制造企業改善安全與效率的可行性。
評估化工場景 AI 監測方案前的內部討論
假設一間在香港設有廠房或跨區生產基地的企業，管理層看到鵬飛集團的參賽案例後想跟進，第一步不是約見供應商，而是先由營運負責人牽頭，畫出目前車間氣體監測與設備巡查的完整流程：哪些監測點靠人手抄錄、警報由誰接收、異常時的升級路徑是怎樣。案例中「人不進現場」的方向值得參考，但貴廠的危險區分佈、設備來源與既有系統未必相同，流程圖畫好後才判斷哪一段最值得先做數碼化。
接着要定清楚項目業主。化工安全系統橫跨工程、IT 與前線巡查團隊，若只交由其中一方推動，很容易出現數據接不上、責任不清的情況。CEO 可要求 CIO 與安全負責人共同列出現有監測設備的清單及協議狀況，再邀請供應商用貴司提供的虛構試驗數據跑一個小範圍試點，觀察警報傳遞與人員跟進是否順暢。
採購前宜以書面形式向供應商查詢數據接入方式、警報通知的送達安排及過渡期間的運作影響，並把未獲回覆的問題逐條記錄，交由公司內部負責私隱、保安及合約的同事審視。若團隊同時考慮跨境廠區的協作與數據治理安排，可一併參考這篇港澳跨境協作與數據治理的討論，再決定試點範圍與推行次序。