隨著近年來物聯網、AI
、5G 等新技術的應用
，“智能製造”熱度高居不下。但機遇往往與挑戰並存。無論是研發設計環節的低效、生產管理環節的排期缺乏彈性、傳統經營管理中存在的供應鏈管理剛性固化
，還是傳統運維存在無法實時反映設備運行態勢、警告分析不夠智能、警告根因難以確定等問題
，都為工業雙轉型增加了障礙。

仔(zai)細(xi)觀(guan)察(cha)這(zhe)些(xie)難(nan)點(dian)不(bu)難(nan)看(kan)出(chu)，所(suo)涉(she)及(ji)的(de)問(wen)題(ti)分(fen)布(bu)在(zai)製(zhi)造(zao)業(ye)的(de)不(bu)同(tong)生(sheng)產(chan)環(huan)節(jie)
，要(yao)想(xiang)實(shi)現(xian)製(zhi)造(zao)業(ye)全(quan)生(sheng)命(ming)周(zhou)期(qi)的(de)數(shu)字(zi)化(hua)

，要(yao)落(luo)地(di)到(dao)行(xing)業(ye)具(ju)體(ti)的(de)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)，需(xu)要(yao)產(chan)業(ye)鏈(lian)上(shang)下(xia)遊(you)企(qi)業(ye)共(gong)同(tong)努(nu)力(li)
，包(bao)括(kuo)設(she)備(bei)提(ti)供(gong)商(shang)、軟件開發者、係統集成商
、服務提供商、終端用戶等共同參與。

一般來說
，智能製造生產環節分為：研發設計、生產管理、運營管理、運維服務四個階段

首先，在研發設計環節
，傳統製造企業研發設計麵臨市場需求響應慢
、團隊內部溝通低效、產品設計與生產條件不匹配等問題。

其次，隨著企業生產規模不斷擴大、產品定製屬性不斷增強，傳統生產模式引致的庫存管理滯後、排期缺乏彈性、物料采購難以滿足生產管控等問題逐漸成為企業發展的重重阻力，如何將數字化
、智能化技術應用於企業生產管理，成為企業的“燃眉之急”。

以冶金行業為例
，設備管理領域普遍存在著基礎管理、點檢管理、檢修管理、備件管理等方麵問題。

再到企業運營管理環節，當前客戶需求多元化、定製化趨勢愈加明顯，傳統經營管理中存在的供應鏈管理剛性固化

、庫存管理和訂單管理缺乏彈性等問題
，成為企業發展軟性桎梏。如何在有限產能的背景下，靈活
、快速滿足客戶個性化需求
，提升企業經營管理效益，成為數字化轉型背景下急需解決的問題。

而以電力行業為例，當前發展麵臨電量增長乏力、低效和無效投資、購電成本過高

、資金使用浪費等諸多挑戰。

通(tong)過(guo)支(zhi)持(chi)各(ge)種(zhong)類(lei)型(xing)的(de)數(shu)據(ju)源(yuan)和(he)數(shu)據(ju)接(jie)入(ru)的(de)方(fang)式(shi)
，將(jiang)數(shu)據(ju)接(jie)入(ru)係(xi)統(tong)後(hou)對(dui)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)充(chong)分(fen)地(di)整(zheng)理(li)和(he)歸(gui)納(na)，並(bing)生(sheng)成(cheng)對(dui)應(ying)的(de)數(shu)據(ju)業(ye)務(wu)模(mo)型(xing)。再(zai)基(ji)於(yu)先(xian)進(jin)的(de) AI 技術，例如文本解析、實體識別、語義理解、 圖像識別，構築一整套的語義分析與圖像分析的底層引擎能力，並結合係統內置的行業知識圖譜和 算法模型
，提供智能問答
、文檔搜索
、決策分析、數據預測等多項頂層功能。

對於工業企業而言，安全、穩定生產是底線，傳統運維存在無法實時反映設備運行態勢、警告分析不夠智能、警告根因難以確定等問題
，做到故障預先提示，實現設備的遠程
、快速診斷和維護，顯得越來越有必要。

目(mu)前(qian)
，國(guo)內(nei)電(dian)源(yuan)結(jie)構(gou)仍(reng)將(jiang)以(yi)火(huo)電(dian)為(wei)主(zhu)
，火(huo)電(dian)中(zhong)則(ze)是(shi)以(yi)煤(mei)電(dian)為(wei)主(zhu)。煤(mei)電(dian)機(ji)組(zu)在(zai)運(yun)行(xing)過(guo)程(cheng)中(zhong)
，設(she)備(bei)故(gu)障(zhang)造(zao)成(cheng)的(de)非(fei)計(ji)劃(hua)停(ting)運(yun)較(jiao)多(duo)，給(gei)電(dian)力(li)生(sheng)產(chan)帶(dai)來(lai)諸(zhu)多(duo)不(bu)利(li)影(ying)響(xiang)，其(qi)中(zhong)鍋(guo)爐(lu)水(shui)冷(leng)壁(bi)磨(mo)損(sun)泄(xie)漏(lou)故(gu)障(zhang)是(shi)造(zao)成(cheng)機(ji)組(zu)非(fei)計(ji)劃(hua)停(ting)運(yun)的(de)重(zhong)要(yao)原(yuan)因(yin)。針(zhen)對(dui)鍋(guo)爐(lu)水(shui)冷(leng)壁(bi)磨(mo)損(sun)
，目(mu)前(qian)采(cai)用(yong)的(de)措(cuo)施(shi)為(wei)定(ding)期(qi)停(ting)爐(lu)人(ren)工(gong)檢(jian)測(ce)維(wei)修(xiu)。但(dan)傳(chuan)統(tong)人(ren)工(gong)檢(jian)測(ce)中(zhong)存(cun)在(zai)以(yi)下(xia)問(wen)題(ti):

第一
，作業周期長
，檢測效率低。典型的電站鍋爐爐膛高度可達 50-100m，傳統的檢測方式，費時費力。

第二，檢測可靠性差。水冷壁磨損主要靠人工手持設備進行點檢，受時間和人員精力所限，一般抽取代表點檢測，經常出現漏檢、誤檢。

第三，成本較高
，易出事故。檢測時工作人員高空作業
，往往和爐內其他施工交叉進行，存在較大的安全隱患。

數字化如何實現製造業快速減碳
？

從2020年做出“碳中和”、“碳達峰”的承諾之後

，每年都有重磅政策出台。2021年
，雙碳工作被列為“十四五”開局之年的重點任務之一；2022年7月
，工業和信息化部、發展改革委、財政部等六部門聯合發布《工業能效提升行動計劃》，將工業“減碳”的窗口期縮短到三年
，要求2025年將節能提效作為工業減碳的首要舉措。

隨著“減碳”時間窗口期越來越短
，碳排放重點行業通過數字化

、智能化技術進行碳減排資源的優化配置
，快速實現減碳的需求日漸凸顯。

但是
，目前在碳管理中麵臨不少難題：

shouxian，youyuqueshaotanguanlizhuanyezhishiheshuzihuagongju，chuantongtanzichanrenzhengtixifuza
，renzhengzhouqichang，renzhengxingyeshao，qiezhiyounarutanpaifangpeiedeqiyecainengcanyu，qitaqiyehuogerenzhudongcanyududi，rushounan。

其次，碳管理數據易造假篡改，利用可編輯監測報告模板篡改關鍵監測數據
，從碳排放源頭到碳減排，碳 排放報告質量控製缺失，重要原始數據缺乏真實性和準確性，容易造假和篡改，缺乏有效監管。

如(ru)何(he)解(jie)決(jue)這(zhe)些(xie)難(nan)題(ti)，其(qi)基(ji)於(yu)區(qu)塊(kuai)鏈(lian)技(ji)術(shu)
，通(tong)過(guo)終(zhong)端(duan)數(shu)據(ju)展(zhan)示(shi)模(mo)塊(kuai)清(qing)晰(xi)呈(cheng)現(xian)產(chan)品(pin)的(de)綠(lv)色(se)可(ke)持(chi)續(xu)屬(shu)性(xing)，或(huo)者(zhe)引(yin)入(ru)第(di)三(san)方(fang)服(fu)務(wu)進(jin)行(xing)全(quan)鏈(lian)路(lu)排(pai)放(fang)計(ji)算(suan)、碳足跡追溯

，從根源減少供應端碳排放。

顯然，在通往雙碳的路上
，數字技術將在支撐工業節能提效上，展現出巨大的潛力，也會成為目前“減碳”工作中十分具有亮點的一條技術路徑。