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。

muqian，guoneidianyuanjiegourengjiangyihuodianweizhu
，huodianzhongzeshiyimeidianweizhu。meidianjizuzaiyunxingguochengzhong，shebeiguzhangzaochengdefeijihuatingyunjiaoduo
，geidianlishengchandailaizhuduobuliyingxiang，qizhongguolushuilengbimosunxielouguzhangshizaochengjizufeijihuatingyundezhongyaoyuanyin。zhenduiguolushuilengbimosun
，muqiancaiyongdecuoshiweidingqitinglurengongjianceweixiu。danchuantongrengongjiancezhongcunzaiyixiawenti:

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：

首(shou)先(xian)，由(you)於(yu)缺(que)少(shao)碳(tan)管(guan)理(li)專(zhuan)業(ye)知(zhi)識(shi)和(he)數(shu)字(zi)化(hua)工(gong)具(ju)
，傳(chuan)統(tong)碳(tan)資(zi)產(chan)認(ren)證(zheng)體(ti)係(xi)複(fu)雜(za)
，認(ren)證(zheng)周(zhou)期(qi)長(chang)
，認(ren)證(zheng)行(xing)業(ye)少(shao)，且(qie)隻(zhi)有(you)納(na)入(ru)碳(tan)排(pai)放(fang)配(pei)額(e)的(de)企(qi)業(ye)才(cai)能(neng)參(can)與(yu)，其(qi)他(ta)企(qi)業(ye)或(huo)個(ge)人(ren)主(zhu)動(dong)參(can)與(yu)度(du)低(di)，入(ru)手(shou)難(nan)。

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。