在中策橡胶的车间里，阿里算法工程师吾斯一直在看着机器上的数据。他的目的就是利用人工智能提高橡胶的密炼良品率，提高利润并且降低成本。
吾斯毕业于新加坡南洋理工大学，加入阿里巴巴的前两年，在业务平台事业部从事商品数据挖掘工作。一次内部技术交流课堂上，授课人是阿里云机器智能首席科学家山景，吾斯听到阿里云正在用大数据和人工智能帮传统制造企业解决实际问题，兴趣一下子被勾了起来。
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2016年11月，吾斯正式转岗阿里云，加入ET工业大脑项目组，他接手的第一个项目，来自有60年悠久历史的中策橡胶。作为中国第一大轮胎企业，中策橡胶年产值超过220亿元，旗下拥有朝阳、好运等知名轮胎品牌。
第一次见面，中策橡胶一方来了4个人，技术主管谢工只有30多岁，他告诉吾斯，企业多年来也做过一些尝试，但是效率提升非常慢。而负责IT部门的王总，则将公司的IT系统、MES系统和生产系统一一展示给吾斯，王总说，多年前，企业便开始注重收集生产环节的数据，如今也累积了大量的数据，但并没能真正利用起来，一直静静躺在数据库里。
第一个改造项目是生产工艺中的“密炼”工序。在谢工的带领下，吾斯走进车间，了解到轮胎的构造，是由胎面、胎侧、内胎、帘布层、幕布层组成，而每一种胶部件，均以胶料为原料加工而成。
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吾斯和团队的任务是，在这个环节中找出关键因子，提高良品率或生产效率。通过和技术员的交流，吾斯发现胶料的质量指标主要是门尼粘度、硬度、流度等等，其中最难控制的是门尼粘度，而影响门尼粘度的因素又多达几十项，除了原料的种类与比例，仅秘炼机里的实时数据就包括温度、温度趋势、压力、转速、消耗电量等。
再加上橡胶种类繁多，每种添加的炭黑、油、添加剂、催化剂比例各不相同，过去，如何调控各项数据，全靠谢工这样有经验的密炼技术员。吾斯调取了最近1年的生产数据，计划通过对数据的深度挖掘分析，运用人工智能算法模型，计算出密炼过程中最优化的一组工艺参数，以此提高胶料的良品率。可是很快，吾斯发现自己对密炼工艺的理解还是不到位。
有一阵子，密炼车间的技术员们发现，每周都有几天可以见到吾斯的身影，他要么一个人静静待在生产线上研究密炼机的工作原理，要么缠着技术员追问一些细节问题。
过程并非一帆风顺，吾斯最初建立算法模型，开始并没有达到理想的效果。再次下到车间和工艺人员沟通，并通过数据深入分析，他发现由于使用年限不同，每一台密炼机的工艺参数都有很大差异。吾斯却信心满满，而实验结果也验证了他的参数没错，胶料的良品率确实提高了不少。
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如今，在吾斯的努力下，密炼的良品率达到了3%-5%，产生出了非常大的经济效益。通过这份工作，也让他获得了非常大的成就感。
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