资讯中心

能源行业，特别是汽车制造相关的高能耗环节，正在通过工业互联网的深度应用挖掘出巨大的节能增效空间。在汽车制造过程中，冲压、焊接、涂装都是典型的高能耗工序，工业互联网如同一位无形的能源管家，实时监控着每一个能耗节点。

能源行业工业互联网优化的核心在于多源数据的汇集与融合应用。在传统模式下，工艺、设备、能源、物料数据各自为政，形成数据孤岛。通过构建企业级的工业互联网平台，将这些数据进行统一采集、清洗和建模，就能实现跨业务的数据洞察。

预测性维护是工业互联网为能源及动力设备带来的最直接效益。通过对关键设备运行数据的实时监控，AI算法能够捕捉到细微的异常工况，提前发出预警。在发电厂等能源供应端，朗坤智慧打造的智慧电厂项目为上百台关键设备建立了“健康档案”。通过数字孪生技术，实现一屏观全域、一网管全厂，不仅有效避免了非计划停机，还通过燃烧优化、喷氨优化等模型实时调控参数，每年可为企业节约可观的燃料与物料成本，经济效益与环保效益兼得。

工业互联网的优化能力还体现在对复杂排产问题的求解上。能源行业的上游供应链，如电池材料生产，往往面临着多品种、小批量的定制化需求。徐工汉云通过引入深度强化学习技术，训练出能够自主决策的排产智能体，应对柔性制造的排产难题。这种“智能体+强化学习算法”的排程决策系统，能够在较短时间内生成最优的生产计划，大幅降低对人工经验的依赖，实现了对生产资源的动态优化配置，提升了整体运营效率。

此外，工业互联网正在重构能源与制造之间的供需协同关系。通过连接产业链上下游的数据，企业可以根据生产计划预判能源需求，而能源供应商则可以根据负荷预测调整供应策略。在阿维塔数智工厂的案例中，通过“一个计划”拉通产、销、供、运全链条，围绕安全、质量、交付、成本等多个维度实现深度协同，使得制造系统的整体效率得到显著提升。这种跨界的工业互联网优化，正在打破传统工厂的物理边界，推动能源与制造两大系统走向深度融合。