灯塔案例｜三一重能韶山

5大核心案例 ①数字元平台——工厂的"智慧大脑"

业务痛点

风电叶片长度突破百米后，传统管理方式无法实时掌握全流程生产状态，质量管控依赖人工巡检，信息滞后严重，异常响应慢。

解决思路

打造行业首创的数字元平台，实现实体工厂1:1虚拟映射，将全厂设备、工艺、环境数据汇聚到一个"线上孪生工厂"中统一管控。

实施路径

第一步，在实体工厂内全面部署IoT传感器，覆盖生产单元温湿度、螺栓力矩控制、叶片打磨平整系数等所有影响产品质量的关键指标；第二步，搭建三维数字孪生模型，将12套模具、600米产线的运行数据实时映射到虚拟空间；第三步，开发移动端监控界面，管理人员通过1台iPad即可360度无死角查看全厂状态，实现远程精益管理。

关键数据

覆盖600米产线全部关键工艺节点，12套模具并行运行状态实时可见。缺陷率降低20%，交付周期缩短34%。

用了什么技术

数字孪生 03.01.01

在云端建立实体工厂的1:1虚拟镜像，部署于工厂中央控制平台，与车间IoT传感器网络实时联动。当叶片打磨平整度偏离设定值时，系统自动标记异常工位并推送告警至管理人员iPad。关键参数：12套模具并行生产状态同步延迟小于1秒。

工业物联网 07.02.01

覆盖温湿度传感器、激光平整度检测、螺栓力矩传感器等数百个监测节点，分布于铺层、灌注、打磨、喷漆全工序。数据通过5G/Wi-Fi网络汇聚至数字元平台，支撑全流程360度无死角在线监控。

↓20%

产品缺陷率

↓34%

交付周期

5大核心案例 ②机器人+激光引导——叶片"皮肤"全自动处理

业务痛点

叶片表面曲面复杂、面积巨大，传统人工打磨和喷漆不仅效率低、质量一致性差，且作业环境恶劣（粉尘、化学品暴露），劳动强度极大。

解决思路

引入工业机器人配合激光引导技术，实现叶片表面自动打磨、大面积自动喷漆的无人化作业，替代人工高强度重复劳动。

实施路径

首先，通过激光扫描建立叶片三维曲面模型，自动生成打磨和喷漆路径规划；其次，部署大臂展工业机器人，配备力矩传感器实现柔性打磨，确保不伤及叶片基材；然后，集成自动喷漆系统，采用静电喷涂工艺保证涂层均匀性；最后，将机器人作业数据回传至数字元平台，实现表面处理质量的在线检测与闭环优化。

关键数据

覆盖百米级叶片全表面打磨和喷漆工序，作业效率较人工大幅提升，质量一致性显著改善，工人脱离高粉尘、化学品环境。

用了什么技术

工业机器人 01.01.02

大臂展打磨和喷涂机器人部署于叶片后处理工段，配备激光引导视觉系统进行实时路径修正。机器人可自适应叶片曲面弧度变化，力矩反馈控制在设定范围内。替代了传统需要多人协作的打磨和喷漆手工作业，单支叶片表面处理时间大幅缩短。

激光引导视觉 01.02.01

激光扫描系统实时获取叶片表面三维点云数据，与数字模型比对后生成最优打磨/喷漆路径。解决了百米级叶片不同区域的曲面差异问题，实现自适应路径规划。

↑33%

整体生产效率

无人化

打磨喷漆工序

5大核心案例 ③规模化集中灌注——树脂"肌肉"全流程自动化

业务痛点

传统叶片灌注工序中，树脂材料进场、存储、配比、灌注各环节依赖人工操作，灌注参数靠经验调整，材料浪费率高，同型号叶片灌注一致性难以保证。

解决思路

建立业界首创的规模化集中灌注系统，实现树脂材料进、存、用全流程自动化管控，精准控制灌注温度和流量参数。

实施路径

第一步，建设集中供料中心，树脂原料通过管道输送至各灌注工位，替代人工搬运和开桶操作；第二步，部署自动配比系统，根据叶片型号、环境温湿度自动调整固化剂比例和灌注流量；第三步，在模具内植入温度和流动传感器，实时监测树脂浸润状态，动态调整灌注参数；第四步，将灌注全过程数据接入数字元平台，形成工艺参数数据库，支持后续优化。

关键数据

灌注效率提升25%，材料浪费率显著降低。覆盖12套模具的全部灌注工序，单支百米级叶片灌注时间大幅缩短。

用了什么技术

集中供料系统 01.03.01

部署于工厂中央供料区，通过管道网络连接12个灌注工位。系统根据各工位需求自动调度树脂配送，实现"按需供料、零等待"。替代了传统的人工搬运桶装树脂、手动开桶加料的作业方式。

工艺参数优化 03.03.02

灌注温度和流量参数由系统根据实时环境数据（温湿度、树脂粘度）自动计算并执行。模具内传感器实时反馈树脂流动前沿位置，系统动态调整灌注压力，确保浸润均匀无气泡。工艺数据自动归档形成知识库。

↑25%

灌注效率

全自动

进存用全流程

5大核心案例 ④全智能辅助定位——叶片"脊椎"精确成型

业务痛点

叶片主梁是承受风载荷的核心结构件（相当于人体脊椎），其定位精度直接影响叶片寿命和安全性。传统人工定位方式耗时长、精度难以保证，尤其百米级叶片主梁尺寸巨大，人工校位难度极大。

解决思路

采用全智能辅助定位技术，通过激光测量和伺服控制实现主梁在模具内的自动精确定位，替代人工反复校位。

实施路径

在模具工位安装多组激光测距传感器，实时获取主梁在模具内的三维空间位置；伺服驱动机构根据偏差数据自动调整主梁姿态，使其精确对准模具中心线；定位完成后系统自动锁紧并确认，偏差数据回传数字元平台记录存档。全流程无需人工进入模具内部操作。

关键数据

百米级主梁定位精度达到毫米级，校位时间从人工数小时缩短至数分钟，消除了人工校位的安全风险。

用了什么技术

智能定位系统 01.03.02

多组激光测距传感器配合伺服驱动机构部署于模具工位，实现百米级主梁在三维空间内的精确定位。系统可处理主梁尺寸的微小制造偏差，自动计算最优安装位置。定位完成后系统输出数字报告，精度可追溯。

毫米级

主梁定位精度

无人化

模具内校位操作

5大核心案例 ⑤智能排产+柔性模具调度——12套模具并行生产

业务痛点

叶片型号多样（不同长度、不同叶型），12套模具需要灵活调度以匹配不同客户订单，传统人工排产无法在交期、模具利用率和换模成本之间找到最优平衡。

解决思路

基于数字元平台的数据积累，建立智能排产模型，结合订单交期、模具状态、物料库存等因素动态生成最优生产计划，实现12套模具高效并行调度。

实施路径

首先，将12套模具的运行状态、维护周期、适用叶型等参数录入数字元平台；其次，对接ERP订单系统获取客户交期和优先级；然后，算法综合考虑模具可用性、换模时间成本、物料齐套率，每日自动生成排产计划；最后，通过移动端推送至各工段长，并根据实际生产进度动态调整。

关键数据

12套模具全年满产运行，百米级叶片成型从40+小时降至约30小时，日产82米级叶片1只。

用了什么技术

智能排产 APS 03.02.01

部署于数字元平台的排产模块，每日读取12套模具状态和订单数据，自动生成最优排产计划。算法考虑了换模成本（不同叶型切换需数小时）和模具维护窗口，在保证交期的前提下最大化模具利用率。排产结果可一键下发至各工段。

12套

模具并行生产

↓25%+

单只叶片生产时间

⑥AGV+智能物流——物料按需自动配送

业务痛点

叶片制造涉及玻纤布、树脂、芯材等数十种物料，传统人工叉车配送效率低、易出错，且车间空间受限（600米长产线），物料堆积挤占作业通道。

解决思路

部署AGV（自动导引车）配合WMS（仓储管理系统），实现物料从仓库到工位的自动按需配送，减少人工搬运和线边物料堆积。

实施路径

在600米产线沿线设置AGV行驶路径和物料接驳站点；WMS系统根据排产计划提前计算各工位物料需求，自动生成配送任务；AGV按最优路径将物料送达指定工位，完成后返回充电站待命。物料消耗数据实时回传WMS触发补货。

关键数据

覆盖600米产线全部12个模具工位，物料配送响应时间从人工模式的小时级缩短至分钟级，线边库存降低。

用了什么技术

AGV 自动导引车 01.01.03

多台AGV运行于600米长叶片产线，按WMS系统指令自动完成物料配送。AGV搭载激光导航和避障传感器，可在车间狭窄通道中安全穿行。配送任务完成后自动归位充电，实现7×24小时无人值守运行。

WMS 仓储管理 04.01.02

WMS与数字元平台排产模块联动，根据未来数小时的生产计划预判物料需求，提前向AGV下发配送指令。实现"物料等人"而非"人等物料"的精益物流模式。

分钟级

物料配送响应

7×24

无人值守运行

⑦AI视觉质检——叶片表面缺陷智能识别

业务痛点

叶片表面缺陷（气泡、裂纹、干斑、分层等）传统依赖人工目检，百米级叶片表面积超过1000平方米，人工检测耗时长、漏检率高。

解决思路

部署AI视觉检测系统，通过工业相机阵列采集叶片表面高清图像，利用深度学习模型自动识别和分类缺陷。

实施路径

在打磨和喷漆工序后设置检测工位，部署多台高分辨率工业相机从多角度采集叶片表面图像；训练深度学习模型（基于历史缺陷样本库）自动识别气泡、裂纹、干斑等典型缺陷类型；检测结果实时标注在数字元平台的叶片三维模型上，质检人员通过iPad即可查看并确认。

关键数据

覆盖百米级叶片全表面检测，缺陷检出率较人工提升显著，检测时间从数小时缩短至数十分钟。

用了什么技术

AI机器视觉 05.01.02

基于深度学习卷积神经网络（CNN）的缺陷检测模型，训练样本来自历年叶片生产缺陷数据库。模型可识别气泡、裂纹、干斑、分层等10余种典型缺陷类型。检测结果自动叠加至数字孪生模型上，支持按缺陷类型筛选和统计分析。

1000+m²

单只叶片检测面积

10+类

可识别缺陷类型

⑧供应链协同平台——需求实时传递、产业集群联动

业务痛点

叶片生产所需玻纤布、树脂、芯材等原材料供应周期长，传统模式下供应商无法及时获知工厂的生产进度和物料消耗，容易造成断供或库存积压。

解决思路

搭建供应链协同平台，将工厂生产需求实时传递至上游供应商，实现精准供应与库存优化，并吸引关键供应商在韶山本地建厂形成产业集群。

实施路径

数字元平台将排产计划和物料消耗数据实时推送至供应链协同平台；供应商登录平台查看未来数周的物料需求预测，据此安排生产和发货；平台支持供应商库存可视化，工厂可查看在途和库存状态；已推动重庆玻纤供应商在韶山设立专门工厂，实现"隔壁供货"。

关键数据

供应商响应周期缩短，原材料库存周转天数降低。已引入上游供应商在韶山建厂，形成风电叶片产业集群。

用了什么技术

供应链协同平台 04.02.01

云平台连接三一重能与核心供应商，实现生产计划、物料消耗、库存状态的实时共享。供应商根据平台的未来需求预测自主调整排产，取代了传统的电话/邮件下单模式。已推动上游供应商在韶山建立配套工厂，实现产业本地化集群。

实时共享

需求预测到供应商

产业集群

供应商本地建厂

⑨精益能耗管理——绿色制造与降本增效

业务痛点

叶片制造涉及加热固化、集中供料、机器人作业等高能耗环节，传统工厂缺乏精细化的能耗监测手段，无法准确识别能源浪费点，碳足迹数据难以核算。

解决思路

部署全厂级能源管理系统（EMS），对电、水、气、热等能源进行实时分项计量，结合生产计划优化用能策略，支撑碳足迹核算。

实施路径

在主要用能设备（固化炉、供料系统、机器人工作站等）安装智能电表和流量计，实现分项、分区、分工序的能耗计量；EMS系统将能耗数据与数字元平台的生产数据关联，计算单位产品能耗；识别高能耗时段和低效设备，自动推送节能建议至管理人员。

关键数据

全厂分项能耗实时可见，支持单只叶片碳足迹核算。为风电叶片全生命周期绿色评价提供数据基础。

用了什么技术

能源管理系统 EMS 09.01.01

全厂部署智能电表、流量计等计量设备，实现电、水、气、热分项计量。EMS系统与数字元平台联动，将能耗数据与生产数据关联，计算单位产品能耗和单只叶片碳足迹。系统可自动识别高能耗时段和设备，辅助制定错峰用电策略。

分项计量

全厂能耗实时可见

碳足迹

单只叶片可核算

⑩玻璃钢拉挤板自动化产线——主承力结构高效制造

业务痛点

叶片主承力结构（大梁）采用玻璃钢拉挤板材料，传统生产方式存在铺层效率低、纤维取向控制不稳定等问题，影响叶片承载能力的一致性。

解决思路

建设自动化拉挤生产线，实现玻璃钢拉挤板从纤维放卷、浸胶、拉挤成型到定长切割的全流程自动化。

实施路径

引入精密拉挤设备，将连续玻璃纤维经过浸胶槽后进入加热模具固化成型，通过牵引机匀速拉出并在线切割；成型过程中温度和牵引速度由PLC精确控制，确保拉挤板纤维含量和尺寸的一致性；成品经自动检测后进入AGV配送流程送至主梁组装工位。

关键数据

拉挤板生产效率较人工铺层大幅提升，纤维体积含量偏差控制在±2%以内，质量一致性达到航空级标准。

用了什么技术

自动化拉挤产线 01.01.01

精密拉挤设备部署于叶片大梁生产专线，从放卷到切割全流程PLC自动控制。拉挤温度和牵引速度通过闭环PID调节保持稳定偏差在±1%以内，确保每批次拉挤板的纤维含量和力学性能高度一致。产线直接对接AGV物流系统，成品自动配送至主梁组装工位。

±2%

纤维含量偏差控制

全流程

自动拉挤+在线切割

📋 企业名片

🔧 核心案例

📊 绩效改善总览

🗺️ 技术全景图

🔍 可复制性分析

🏭 行业对标视角

中国新能源装备领域灯塔工厂布局

💬 互动

指标	改善前	改善后	提升幅度	业务解读
百米叶片生产时间	40+小时	约30小时	↓25%+	同等产线每月可多产出2-3只叶片，年增产值数千万元
产品缺陷率	—	—	↓20%	年减少缺陷修复工时和材料损失，叶片全生命周期可靠性提升
交付周期	—	—	↓34%	客户订单响应速度提升约1/3，支撑风场建设提速
整体生产效率	—	—	↑33%	同等设施条件下产能提升1/3，规模效应显著
灌注效率	—	—	↑25%	树脂材料处理速度提升，单支叶片灌注周期缩短
模具利用率	人工排产	智能动态调度	12套满产	12套模具全年满产运行，最大化固定资产回报
打磨喷漆工序	人工操作	机器人无人化	无人化	工人脱离高粉尘/化学品环境，降低职业健康风险
主梁定位精度	人工校位（数小时）	激光自动定位（数分钟）	毫米级	关键承力结构定位精度提升10倍以上，保障叶片寿命
物料配送响应	小时级（人工叉车）	分钟级（AGV自动）	↑10倍+	消除"人等物料"瓶颈，产线连续性大幅改善
供应链响应周期	电话/邮件下单	平台实时共享	实时预测	供应商自主排产，原材料断供风险降至最低