AI驱动厂务能效精益:格创东智平台降低碳排放35万吨

2025-03-21 22:12:52     来源:

厂务主要包括工厂中的动力公辅设备,能源消耗占据工厂能耗的半壁江山,而暖通、空压等设备能耗又在公辅设备中名列前茅。厂务管理的数智化转型是制造业绿色低碳转型的前锋战,却往往被忽略。

能耗黑洞:公辅系统如暖通制冷机房年电耗浪费居高不下,运行效率依赖人工;

预警滞后:设备运行状态不可视,系统问题发现慢、诊断难,突发停机损失大;

管理粗放:定点定时点巡检耗时耗力;相关数据收集不全,数据价值亟待挖掘;

决策无力:系统运行状态的评估欠缺专业评判;系统运行调节控制没有专业方法。

为此,格创东智推出了厂务AI能碳大脑,该工业级能碳管理平台通过能碳数据流+能碳业务流的统一,支持能碳精益管理体系+管理工具,实现一个平台横向到边、纵向到底的能碳数据要素全覆盖,构建N个应用,支持能源和碳从供到需的最优化模型。作为厂务的"智慧助手",为实现厂务数字智能化+企业绿色低碳化提供了无限可能。

1、技术优势

厂务AI能碳大脑

四大技术优势驱动引擎,设备“说话”加速能效精益

01 多智能体协同决策:涵盖能源管理、碳排放监控、设备维护等多种业务场景,智能体实现联动协作,实时响应,确保每个环节优化决策;

02 海量多模态数据支撑:已接入工业设备超4万台,兼容工业协议超1000种,接入测点数据超70万。基于数字化底座,提供海量多模态数据支撑能力;

03 多行业设备模型积累:支持20+行业设备特征库,积累各类型工业模型超2000个,半导体、新能源电池、3C电子制造等多个高端制造行业实现暖通空调、压缩空气等多系统节能;

04 多业务Know-how模型沉淀:集成超200个业务功能,沉淀超100个业务模型,完整覆盖制造业工厂能碳管理业务场景,以数字化形式实现业务逻辑闭环。

2、关键功能

厂务AI能碳大脑平台上的暖通AI智控方案,为实现传统机房的自学习自优化升级提供了无限可能。作为暖通控制的"智慧生命体",根据平台采集的设备实时运行数据、特性与状况,结合AI模型与机理模型算法,模拟计算机房最优运行策略,并进行实时指令下发,达到机房最优高效运行,构建"感知-分析-决策-执行"的闭环体系。

厂务AI能碳大脑

领先型AI助手,精准核算、科学施策

数据询盘:实时/历史数据查询、AI算法多维度对比分析(如全厂/分区用能统计、设备级用能追踪)及可视化图表报表生成,精准掌控能耗动态、支撑数据驱动的科学决策。

AI数据诊断:AI智能分析用能趋势,实时定位用能异常并诊断原因,生成异常统计报表。

AI设备诊断:AI智能诊断重点用能设备的健康度与能效,输出分析报告;快速排查故障、优化维护策略,提前风险预警。

负荷预测:AI结合历史数据智能预测,基于预测结果及分时电价,策略动态优化,进行用能采购、排产等生产活动建议,精准匹配资源与需求。

辅助决策:针对多设备系统优化运行和多能源系统的能源调度,AI驱动自适应、自寻优运行策略建议,助力动态平衡能耗与效率。

工单管理:智能工单派发与全流程闭环管理,实现任务自动分配、执行实时追踪及数据可视化统计,提升运维响应效率,减少人为疏漏与资源浪费。

策略引擎:自配置AI控制策略,关联各类暖通设备,自定义不同机房运行场景和模式,满足不同日期或季节的运控需求。

3、应用场景

厂务AI能碳大脑

从车间到集团全场景覆盖,构建绿色转型“指挥官”

01 厂务数字智能化

空调/空压机等公辅设备AI智能调优,年运行电耗节省,实现真实节能;

厂务管理通过AI运维助手问答及定期推送,将系统优化诊断和优化决策支持融入日常工作流中,降低设备故障概率,提升运维效率

02 企业绿色低碳化

跨系统能耗分析+碳排追踪,多基地能碳数据互联,AI智能分析提出策略建议,提高管理效率,降低人力成本;

一站式生成符合国内外标准的碳排放/碳足迹报告,助力ESG合规披露与评级,提升盘查效率和披露效率,助力企业可持续发展。

4、应用价值

厂务AI能碳大脑

为绿色制造装上智慧引擎,让每个设备自带低碳基因

厂务AI能碳大脑赋能企业节能、提效、管碳、可持续发展四大领域,系统性优化能碳管理效能,推动企业实现低碳高效运营。

半导体制造:精密控温提升良品率,碳足迹追溯满足出口合规,助力目标客户减排,参选国家级绿色工厂。

新能源制造:保障恒温恒湿生产环境,降低PACK车间能耗,助力目标客户年省电费超千万。

5、客户案例

公司为某全球龙头新能源汽车企业的暖通制冷站水系统提供一套完整的AI节能优化方案。

截至目前,格创东智厂务AI能碳大脑平台及解决方案,已累计服务20+行业,70+制造业工厂,减少碳排放35万吨。在"双碳"目标驱动下,格创东智会携手更多企业实现能碳管理从单点突破推向全局变革,助力中国制造在高质量发展的道路上行稳致远。


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