工业互联网应用案例集（2023-2024年）_369页_28mb

工业互联网应用案例集（2023-2024年）总结

核心内容

工业互联网产业联盟（AII）在2023-2024年期间，围绕工业互联网云、网、数、智、安五大体系，持续开展应用案例征集工作，累计完成24期案例征集，共遴选146个案例。这些案例涵盖多个行业，如航空航天、化工园区、电力、制造业等，展示了工业互联网技术在提升生产效率、优化管理流程、保障安全生产、推动绿色低碳转型等方面的广泛应用。

主要观点

1. 技术融合驱动转型：工业互联网与5G、大数据、AI、数字孪生等新技术深度融合，推动企业实现数字化、智能化、网络化转型。
2. 平台赋能与数据互通：通过构建企业级或园区级工业互联网平台，实现数据采集、分析、共享与应用，打破信息孤岛，提升协同效率。
3. 安全与可靠性：在工业互联网平台建设中，注重网络安全、数据安全、系统安全等，确保平台运行的稳定性与安全性。
4. 智能应用与场景创新：在生产、安全、环保、能源、质量追溯等多个场景中，通过智能化手段提升管理效率，实现精准控制与决策支持。
5. 绿色与可持续发展：项目实施过程中注重节能减排、低碳发展，助力企业实现绿色转型，提升综合竞争力。

关键信息

案例1：安徽即刻智能科技有限公司“5G+工业互联网”项目

• 项目背景：公司已完成基础信息化建设，但存在系统间信息孤岛问题。
• 项目目标：实现订单全流程闭环管理、数据可视化、多系统互联互通、无纸化办公、生产过程可追溯。
• 应用场景：
  • 5G+远程设备运维：远程控制与诊断，提高设备利用率和生产效率。
  • 5G+生产现场监测：AI摄像头实时监测吸烟行为，提升安全生产和员工健康。
  • 5G+设备故障诊断：实时采集设备数据，提前预警，提高故障诊断准确性和及时性。
  • 5G+能耗监控：实现能源精细化管理，优化设备运行与用能结构，助力双碳目标。
  • 5G+生产过程追溯：通过二维码实现全流程追溯，提升质量追溯效率。
• 实施效果：
  • 安全生产管理成本降低15%。
  • 生产及质检效率提升20%。
  • 物料周转效率提升25%。
  • 质量追溯效率提升90%。
  • 智慧验收效率提升85%。
• 创新点：
  • 构建企业级工业互联网平台，实现数据互通与透明化管理。
  • 引入智能化设备，减少人工干预，提升生产过程的稳定性。
  • 通过5G+云+大数据分析，实现数据驱动的智能化决策支持。
• 下一步计划：
  • 实现工序标准操作算法调配与产品智能装配。
  • 引入智能实验设备和测量设备，提升质检效率。
  • 利用AI和机器学习技术，实现生产过程的智能优化与自动化决策。

案例2：卡奥斯化智物联科技（青岛）有限公司智慧化工园区管理平台

• 项目背景：国家政策推动化工园区智慧化发展，园区面临数据孤岛、监管效率低、产业规划弱等问题。
• 项目目标：打造安全、绿色、高效、智能的化工园区管理体系，实现园区与企业协同管理。
• 应用场景：
  • 智慧运营：综合一张图、安全一张图、环保一张图等，实现园区全面感知与动态监测。
  • 智慧安全：构建安全风险数据模型与分级评估，实现智能监管与快速闭环处理。
  • 智慧环保：实时监控大气、水质、污染源等，提升环保管控能力。
  • 智慧能源：实现能源采集、统计、分析与优化，推动园区能源管理智能化。
  • 智慧应急：构建应急体系，提升应急指挥效率和安全巡检效率。
  • 封闭化管理：实现对园区关键区域和人员轨迹的全方位监控。
  • 智慧服务：提供政策解读、服务指南、事项办理等，提升园区服务能力和企业智能化水平。
  • 循环产业：通过产业知识图谱和数据分析，优化园区产业结构，提升招商精准度。
• 实施效果：
  • 安全风险管控能力提升50%。
  • 应急指挥效率提升50%。
  • 安全巡检效率提升45%。
  • 产业关联度提升10%以上。
  • 园区内企业智能化转型成本降低50%。
• 创新点：
  • 创新“园区OS+工业APP”模式，实现平台化、模块化、可复制的园区解决方案。
  • 构建园区大数据管理中心，统一接入、存储与共享数据。
  • 实现“园企共建”模式，降低企业数字化成本，提升协同效率。
  • 推动园区低碳发展，助力绿色产业链建设。
• 下一步计划：
  • 完善园区大数据应用，提升科学决策能力。
  • 推进园区工业互联网平台建设，优化平台功能与扩展性。
  • 深入发展智慧园区，提升各功能板块的实际利用能力与协同效率。

案例3：江苏国信扬州发电有限责任公司智慧运行系统

• 项目背景：传统发电模式难以满足复杂工况下的安全、环保和经济运行需求。
• 项目目标：打造电力行业工业互联网平台，支撑智慧运行系统高效运行；构建数字孪生建模平台，实现模型驱动与智能诊断。
• 应用场景：
  • 数字孪生建模：构建“电厂-机组-专业-系统-设备”多层级模型。
  • 数据挖掘与智能算法：研发多种智能算法，实现对设备参数异常的快速识别与预警。
  • 模型中心与报警调度中心：支持模型灵活调用与报警统一管理。
  • 专家知识库与指导中心：实现运行经验与故障处理方案的结构化，辅助运行人员进行异常处理。
• 实施效果：
  • 建立1089个预警模型，其中数理模型占比30%以上。
  • 实现从单参数异常到多参数综合诊断的技术突破。
  • 提升运行人员对异常的响应速度和处理能力。
• 创新点：
  • 提出“机理+AI”深度融合的智慧运行系统架构。
  • 研发多种数据挖掘方法和智能算法，实现数据自动采集、清洗与分析。
  • 构建专家知识库，实现运行经验的结构化与智能应用。
• 下一步计划：
  • 开发数理模型的自学习、自训练功能，适应设备老化与工况变化。
  • 实现与生产管理系统深度融合，推动故障处理闭环。
  • 将模型封装并与DCS进行通讯，参与闭环控制。

总结

工业互联网在推动企业与园区数字化转型方面展现出显著优势，涵盖生产流程优化、安全与环保管控、设备智能化管理、数据可视化与决策支持等多个方向。通过5G、AI、大数据、数字孪生等技术的融合，实现了从传统生产模式向智能化、高效化、绿色化转变。同时，工业互联网平台的构建为数据互联互通、系统集成与业务协同提供了基础支撑，显著提升了企业运营效率和管理能力。未来，工业互联网将继续推动新技术的产业化应用，助力行业实现高质量、可持续发展。