推动传统制造向智能制造转型，成品率从 72% 提升至 90% 以上
企业具备稀土分离、金属冶炼、深加工及新材料研发能力，生产流程涉及原料处理、冶炼分离、金属制备、成品检测等多个环节，工艺链条长、控制要求高。
设备运行状态、工艺参数、能耗数据与产品质量数据分散在不同系统和车间现场，管理人员难以实时掌握全流程生产态势。生产调度依赖人工巡检和经验判断，导致设备异常发现滞后、工艺参数调整不及时、产品质量波动较大。
为提升生产效率、降低能耗、稳定产品质量，企业启动数字工厂建设项目，通过物联网、大数据、三维可视化与 AI 分析技术，构建生产全过程数字化管控平台。
对车间关键生产设备进行数字化改造，部署传感器、智能仪表和数据采集网关，实时采集温度、压力、流量、转速、电流、电压等运行参数。
建立统一数据中台，整合生产设备、能耗、质量、订单、仓储等多源数据，形成标准化生产数据资产，为分析和决策提供基础。
基于历史生产数据和成品检测数据，分析关键工艺参数与产品质量之间的关系，识别影响成品率和质量稳定性的主要因素。
对重点设备和工序进行能耗分项计量，实时展示能耗趋势、单耗水平和异常波动，识别高能耗设备和不合理用能环节。
搭建三维数字工厂驾驶舱，展示车间布局、设备运行状态、工艺流程、能耗趋势、质量指标和订单进度，一张图掌握全厂区态势。
建立设备异常预警和工艺参数优化模型，对设备故障、温度异常、压力异常、能耗突增等情况提前预警，减少非计划停机和质量波动。
| 维度 | 传统模式 | 数字工厂模式 |
|---|---|---|
| 数据采集 | 分散/无统一网络 | 联网采集/实时监测 |
| 工艺调节 | 依赖人工经验 | 数据驱动/AI优化 |
| 能耗管理 | 难以精准分析 | 分项计量/异常识别 |
| 质量追溯 | 数据未有效关联 | 全过程数据关联追溯 |
| 生产调度 | 报表汇总/滞后 | 三维可视化/实时掌握 |