当“老师傅的经验”遇上智能制造——天士力三位制药人的一线创新故事

面对黏稠的中药药液，进口设备频频“水土不服”，如何让它们真正适配？百余粒仅约27毫克的滴丸，如何快速、准确地装进瓶口直径只有几毫米的小瓶？一项产品走上生产线，设备如何适配、工艺如何稳定、质量体系如何建立……这里的每一步，都需要在实践中寻找答案。

在天士力医药集团不同的生产现场里，唐岩巍、董跃斌、李瑸三人从事着不同的工作。他们有人与设备打交道，有人守着生产线打磨精度，有人每天面对工艺参数、生产数据和质量标准。他们的经历，折射出智能制造时代一线技术人员角色的变化。那些沉淀在生产现场的经验，正以新的方式进入设备、融入数据、写进标准。

近日，中共中央、国务院印发《关于发展新质生产力的意见》，提出支持企业用数智技术、绿色技术改造提升传统产业，促进制造业数智化转型；在人才工作机制创新方面，明确“坚持在实践中造就人才”。制造业向“新”而行，既是装备、技术和生产方式的升级，也是人的能力升级。

让设备“服水土”

唐岩巍刚到天士力时，只是一名普通维修工。“根本没想过当大师、带队伍。”回忆刚入职时的想法，他说，“不能光会换零件，得摸透每台设备的毛病根源，把手里的活干扎实。”这一干，就是22年。

他所在的提取环节，是中药生产的重要一环。从提取、浓缩到形成浸膏，生产过程中的温度、时间、压力等参数，都会影响后续生产的稳定性。

多年前，一套进口浓缩设备让唐岩巍和同事们犯了难。设备配套的泵原本更适用于清水、果汁等介质，到了中药生产线上，高黏度药液长时间运行，很快暴露出密封件磨损快、容易漏液的问题。漏液不仅意味着维修和停机，也会影响生产节奏。

“进口设备改不了”，是当时一些人的第一反应。唐岩巍却和团队扎进现场，反复测数据、查原因、改结构。针对密封件容易磨损的问题，他们增加引水槽，并对密封结构进行调整。从方案研制到试运行、再到最终验证，前后经历数月。改造完成后，这类浓缩药液泵月故障率实现大幅下降，仅相关密封件采购成本每年就可节省约28万元。

图为唐岩巍在中药提取车间查看设备运行情况

一台设备的问题解决后，类似的改造越来越多。冷却水系统怎样运行才能更节能，蒸汽凝水如何回收利用，设备维护能不能从纸质台账转为线上智能管理……这些年，唐岩巍和同事们围绕生产现场开展了20多项技术改造。

生产线在升级，对人的要求也在变化。唐岩巍说，以前维修工会操作设备、能处理常见故障，已经算是一把好手。如今从事智能制造，既要懂传统工艺，也要掌握可编程逻辑控制器（PLC）、工业互联网等新技术，从“会修设备”转向能够参与产线的智能优化。

依托技能大师工作室平台，唐岩巍也开始把经验向年轻人传递。从师带徒、技能培训，到走进职业院校分享一线经历，在他看来，工匠的价值不仅是解决眼前的难题，也在于让更多年轻技术人员成长起来。

“别轻视手上的每一件小事。”这是他最想告诉年轻人的一句话。

把经验“写”进数据

如果说唐岩巍琢磨的是怎样让设备更适应生产，那么董跃斌20多年里反复较劲的，则是两个字：精准。

2002年进入天士力后，董跃斌参与了复方丹参滴丸自动化生产线建设。滴丸单粒重量约27毫克，自动灌装时，要将百余粒小小的药丸快速、准确地装进瓶口直径只有几毫米的小瓶。第一次接触这样的设备时，他也觉得“有点不敢想象”。

真正到了生产线上，理想的设备设计与实际生产之间，往往还有距离。药粒很轻，在高速运行中会受到多种因素影响，新设备即使设计精度很高，面对具体产品，也需要根据物料特性不断调整。

在一次智能生产线调试中，设备安装完成后，实际灌装精度一度并不稳定。最终，团队还是从上一代设备长期运行积累的经验出发，根据滴丸特性，对设备关键部位一点一点进行调整，找到了合适的运行状态。经过持续优化，中药滴丸灌装精度常年稳定在十万分之三以内。

图为董跃斌在复方丹参滴丸外包装生产线上检查设备运行状态

在董跃斌看来，智能制造并不是简单地用机器替代人。生产线上，设备承担重复、稳定的操作，通过在线检测发现异常，并持续记录生产状态；技术人员则依据设备提供的数据和状态趋势，进行标准操作、动态点检和精细调整。

机器提供数据，人读懂数据。

从自动化生产线到如今的智能生产线，设备已经能够进行全过程生产数据管理、远程故障分析和诊断，并依据数据生成预防性维护工单，对生产过程状态进行追溯分析。

董跃斌参与建设的生产线也在不断迭代。如今，复方丹参滴丸智能生产线已是第五代。设备在变，技术在变，产业工人的工作方式随之改变，从过去守着机器、处理故障，到今天观察数据、发现趋势、提前干预，人的经验也在被重新拆解、验证，再转化为可以识别、分析和传递的数据。

机器越来越“聪明”，人则需要比过去更懂机器，也更懂生产本身。

把实践沉淀成标准

李瑸面对的，是另一种制造现场。

2008年7月加入天津天士力圣特制药有限公司时，厂房还处在基础建设阶段。从厂房设计、设备采购安装，到体系建设与认证，再到产品引进和上市，她经历了这家工厂从建设到运行的全过程。

作为技术部门负责人，李瑸每天接触最多的是产品处方、工艺参数、生产数据、信息化系统，以及药品法规、行业标准和技术指南。在她看来，药品制造不能只依赖某个人“会做”，更重要的是让不同的人、在不同时间，都能按照同样的要求稳定完成生产。

这种认识来自一次次具体实践。在一个植物来源药物产品的产业化过程中，团队曾遇到进口设备与实际物料特性不匹配的问题。原有设备更适合黏度较低的物料，面对生产中的黏稠物料时，一个关键喷枪组件并不适用。

经过一次次排查、试验，团队把目光重新放到设备与物料特性的匹配上，最终更换了更适用的国产喷枪，问题得到解决。经过后续工艺优化，产品一次合格率始终保持100%，产品收率比最初提升5%以上，生产线效率也得到提升，日均产能达到300万粒。

图为李瑸团队把最佳实践经验都融入《口服固体制剂法规解析与实操》书籍

这件事让李瑸印象很深。“设备是不是先进，最终还要落到‘适不适合产品’上。”她说。制造创新，是理解产品、理解工艺，在生产现场找到合适的解决方案。

而比解决一个具体问题更重要的，是怎样让解决问题的方法留下来。

如今，在天津天士力圣特制药有限公司的生产过程中，工艺人员事先将每一步生产的工艺参数录入控制系统，生产人员按照电子程序执行相应步骤；企业资源管理、质量管理、实验室管理、仓库管理等信息化系统打通数据链路，产品从原料入厂到成品出库，物料状态和质量状态能够实现在线追溯。

过去依赖个人记忆和经验完成的事情，越来越多地被沉淀为参数、程序和标准。

这些年，李瑸和同事们还把生产一线积累的法规与质量管理实践进行梳理，与高校合作出版专业书籍，并通过行业培训等方式，把来自生产现场的经验分享给更多同行。

智能制造，离不开“懂现场的人”

一台泵、一条生产线、一套质量体系。唐岩巍、董跃斌、李瑸不在同一个岗位，也不在同一种药品的生产线上，但他们每天面对的，都是制造业最具体的问题。

答案很少来自一蹴而就的“灵光一现”，更多时候，它来自生产现场一次次观察、一遍遍试验、一点点改进。

智能制造正在改变车间，也在改变产业工人的角色。机器越来越多地承担重复性操作，数据系统越来越多地记录生产状态，而真正懂产品、懂工艺、懂设备的人，则需要从数据中发现异常，在实践中寻找更优解，再把个人经验转化为团队可以共享的方法。

“老师傅的经验”并没有因为智能制造而过时。它正在经历一次新的转化，从手上功夫变成数据参数，从个人经验沉淀为标准体系，从解决一个具体问题，转化为可以复制的制造能力。

生产线不断向前延伸，工匠的价值，也在新的制造方式中被重新定义。

编辑：刘苏毅

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