{
  "code": "14410CN20",
  "factory_name": "海尔天津洗衣机",
  "batch": 10,
  "type": "可持续",
  "country": "中国",
  "city": "中国 · 天津",
  "province": "天津",
  "wef_industry": "",
  "gbt_code": "",
  "gbt_industry": "消费品行业（家用电力器具制造）",
  "core_products": "波轮洗衣机、滚筒洗衣机（一条智能产线 320+ 型号柔性混流生产）",
  "application_areas": "智能家电制造、绿色制造与碳中和、柔性大规模定制",
  "release_date": "2023年01月",
  "quote": "能源消耗下降 35%、温室气体排放下降 36%——海尔天津洗衣机互联工厂用「设备稳态电流大数据分析」建立电力负荷模型，再用「能耗感知的生产排程」把节能嵌入每一张工单，三年内两度入选 WEF 灯塔，成为中国本土企业唯一入选的「可持续灯塔工厂」。",
  "use_cases": [
    {
      "num": "①",
      "title": "基于设备功率负荷模型的能耗优化 核心用例",
      "pain": "⚠️ 痛点：注塑车间等是高耗能关键区域，长期以来缺乏精细化的用能数据分析，设备无效耗能难以识别，导致整个区域能源利用率偏低，能耗成本随能源价格上涨持续承压。",
      "idea": "💡 方案：对设备用电参数进行秒级采集，依托大数据分析构建设备稳态电流模型，精准识别无效耗能、自动分析并预警，智能匹配设备工艺参数的最优节能方案，实现精细化节能管理。",
      "steps": "Step 1 — 秒级采集：对设备用电参数进行秒级采集，建立全厂能耗数据底座 Step 2 — 稳态电流建模：基于大数据分析构建设备稳态电流模型 Step 3 — 无效耗能识别：精准识别设备无效耗能，自动分析并预警 Step 4 — 最优参数匹配：智能匹配设备工艺参数的最优节能方案 Step 5 — 精细节能落地：单台设备能耗降低 48%、废耗减少 61%",
      "key_data": "📊 核心成效：能耗 ↓32%、单台设备能耗 ↓48%、废耗 ↓61%",
      "tags": [
        "01.01.05",
        "05.02.01",
        "05.01.02",
        "09.03.01"
      ],
      "tech_descs": [
        "在设备端部署 IoT 感知设备，对用电参数进行秒级高频采集，形成全厂能耗数据底座。",
        "基于设备稳态电流的大数据分析，构建设备功率负荷模型，刻画设备正常能耗基线。",
        "用机器学习算法识别偏离基线的无效耗能，自动分析并预警，替代人工经验排查。",
        "能源监控系统对能耗实时监控，量化每一台设备的节能空间并持续优化。"
      ],
      "kpis": [
        {
          "value": "↓32%",
          "label": "能耗"
        },
        {
          "value": "↓48%",
          "label": "单台设备能耗"
        },
        {
          "value": "↓61%",
          "label": "废耗"
        }
      ]
    },
    {
      "num": "②",
      "title": "基于能耗的生产排程优化 核心用例",
      "pain": "⚠️ 痛点：传统生产排程只看产能与交期，不考虑能耗成本，导致高耗能工序在电价高峰时段集中开工，能源成本居高不下，节能与保产难以兼顾。",
      "idea": "💡 方案：把能耗作为排程的第一性指标之一，建立单台生产能耗模型，部署能耗感知的生产调度程序，在满足交期的前提下实现最低能耗排产，并打通全流程碳排放计算模型。",
      "steps": "Step 1 — 能耗建模：建立单台生产能耗模型，量化每一张工单的能耗成本 Step 2 — 能耗感知排程：部署能耗优化生产调度程序，把能耗纳入排程目标 Step 3 — 最低能耗排产：在满足交期前提下实现最低能耗的生产排产 Step 4 — 全流程碳核算：利用 AI 规划建立全流程碳排放计算模型 Step 5 — 综合成效达成：能源消耗下降 35%、温室气体排放减少 36%",
      "key_data": "📊 核心成效：能耗 ↓13%、全厂能耗 ↓35%、温室气体排放 ↓36%",
      "tags": [
        "03.03.03",
        "02.03.02",
        "05.01.01",
        "09.03.02"
      ],
      "tech_descs": [
        "将能耗作为排产目标之一，智能排产在交期与能耗之间求最优解。",
        "APS 高级排程系统集成单台生产能耗模型，输出最低能耗的生产计划。",
        "利用 AI 规划建立全流程碳排放计算模型，实现碳排放的可量化、可追溯。",
        "节能优化与排程协同，在保障生产的同时降低能耗与碳排放。"
      ],
      "kpis": [
        {
          "value": "↓13%",
          "label": "能耗"
        },
        {
          "value": "↓35%",
          "label": "全厂能耗"
        },
        {
          "value": "↓36%",
          "label": "温室气体排放"
        }
      ]
    }
  ],
  "performance_table": [
    {
      "metric": "能耗",
      "improvement": "↓32%",
      "domain": "降低 32%",
      "tech": "设备功率负荷模型识别无效耗能，精细化节能管理"
    },
    {
      "metric": "能耗",
      "improvement": "↓13%",
      "domain": "降低 13%",
      "tech": "能耗感知的生产排程，把节能嵌入工单调度"
    }
  ]
}