灯塔案例 | 施耐德电气无锡

5大核心案例 1AI驱动的暖通空调智能系统

业务痛点

工厂暖通空调系统按固定参数运行，无法实时响应生产负荷变化，能耗浪费严重，约占全厂总能耗的40%以上。

解决思路

部署数字孪生+AI构建暖通空调智能系统，实现基于实时数据的按需供能和自动调控，从"定时开关"升级为"智能调节"。

实施路径

第一步：在工厂关键区域部署温度、湿度、CO2浓度、人流量传感器，构建环境感知网络。第二步：建立工厂建筑数字孪生模型，模拟不同工况下的能耗分布。第三步：训练机器学习模型，根据生产排程、天气预报、电价波动预测最优温控策略。第四步：将AI模型接入楼宇自动调控系统（BMS），实现暖通空调参数实时自动调节。第五步：持续采集运行数据，通过强化学习不断优化控制策略。

关键数据

暖通空调系统覆盖全厂4万m²生产及办公区域，部署超过200个环境传感器，AI模型每15分钟自动调整一次运行参数。该系统是工厂碳排放减少90%的核心贡献者之一。

用了什么技术

数字孪生 03.01.01 AI/ML 05.01.01 IoT传感器 07.02.01

数字孪生技术在无锡工厂的应用：对工厂建筑和设备进行1:1三维建模，实时同步传感器数据，可在虚拟环境中模拟不同季节、不同生产负荷下的能耗分布，提前预测暖通空调最优运行参数。AI模型部署在本地边缘计算节点，延迟低于50ms，与BMS系统通过OPC UA协议联动。该方案已从无锡工厂推广至施耐德电气全球多个工厂。

↓90%

范围1、2碳排放量（两年）

15min

AI自动调参频率

5大核心案例 2闭环二氧化碳跟踪平台

业务痛点

供应链碳排放数据不透明、不完整、不及时，企业无法量化自身产品的全生命周期碳足迹，难以制定精准的减排目标和行动计划。

解决思路

开发闭环二氧化碳跟踪平台，建立从原材料采购到产品交付的全流程碳足迹跟踪体系，打通上下游数据，实现碳排放"可量、可查、可减"。

实施路径

第一步：梳理产品全生命周期碳排放节点，建立碳排放因子数据库，覆盖原材料、制造、运输、使用、回收5个阶段。第二步：开发碳足迹计算引擎，对接ERP、MES、TMS等系统自动采集活动数据（用电量、物料消耗、运输里程等）。第三步：为每个产品生成唯一碳标签，消费者扫码即可查看全生命周期碳排放。第四步：向供应商开放碳数据接口（API），要求核心供应商上传碳排放数据，实现上下游碳数据闭环。第五步：借助AI模型预测不同设计方案、不同供应商选择对产品碳排放的影响。

关键数据

平台已接入全球1000+家供应商碳数据，覆盖中国270家核心供应商。每款产品可追踪到8个碳排放节点，碳数据更新频率为每日一次。

用了什么技术

碳追踪平台 09.02.01 供应链协同 04.01.01 大数据分析 05.03.01

闭环CO2跟踪平台的核心架构：基于云原生微服务架构部署，数据采集层通过MQTT协议对接工厂IoT网关和供应商ERP系统。计算引擎内置2000+碳排放因子（来自Ecoinvent数据库和IPCC指南），支持Scope1/2/3全范围计算。平台提供可视化碳排放热力图，管理层可在Dashboard上实时查看全价值链碳排放分布。该平台已与施耐德全球供应商零碳计划（Zero Carbon Project）打通，向1000家供应商开放。

1000+

接入供应商数量

每日

碳数据更新频率

5大核心案例 3AI驱动生态设计

业务痛点

产品设计阶段缺乏碳排放评估工具，工程师难以在设计方案中量化比较不同材料、不同结构的碳足迹，导致产品"天生"碳排放高，后期降碳成本远高于设计端。

解决思路

将碳排放评估嵌入产品设计流程，利用AI模型在设计阶段预测不同方案的碳排放，辅助工程师选择最优低碳设计方案，从源头降低产品碳足迹。

实施路径

第一步：构建产品材料碳足迹数据库，包含200+常用工程材料的碳排放因子。第二步：在PLM（产品生命周期管理）系统中嵌入生态设计模块，设计人员在创建BOM时自动计算碳排放。第三步：训练AI模型，基于历史设计方案和碳排放数据，在设计阶段自动推荐低碳替代材料或轻量化结构方案。第四步：将生态设计指标纳入工程师绩效考核，推动全员低碳设计意识。第五步：定期更新碳足迹数据库和AI模型，适应新材料和新工艺的引入。

关键数据

已覆盖施耐德电气无锡工厂所有新产品的设计流程，涉及变频器、断路器等30+产品线。AI生态设计使新产品设计阶段碳排放平均降低15%-20%。（来源：施耐德电气官方新闻稿及可持续发展报告）

用了什么技术

AI/ML 05.01.01 PLM 02.02.01 绿色设计 09.01.01

AI生态设计工具内嵌于施耐德电气自研的EcoDesign平台。工程师在PLM中创建BOM时，系统自动调用AI模型预测碳排放，以红-黄-绿三色标识不同方案的环境影响等级。AI模型基于Transformer架构，训练数据来自5000+历史产品的碳排放实测数据。该工具使设计评审周期缩短30%，且无需额外增加碳排放专家的参与。

↓15-20%

新产品设计阶段碳排放

30+

覆盖产品线数量

5大核心案例 45G柔性生产线

业务痛点

无锡工厂面向多品种、小批量订单需求，传统产线调整需数周时间进行机械改造和PLC重新编程，严重制约市场响应速度。

解决思路

基于5G专网构建柔性生产线，实现设备无线互联和产线快速重组，将产线调整时间从数周压缩至1天甚至数小时。

实施路径

第一步：在工厂部署5G专网，覆盖全部生产区域，实现低延迟（<10ms）、高可靠的设备无线通信。第二步：将传统的有线PLC控制升级为5G无线工业控制器，消除设备物理连接束缚。第三步：开发产线智能调度系统，根据订单变化自动生成最优产线布局方案。第四步：部署AGV和协作机器人，配合柔性产线实现物料自动配送。第五步：建立产线快速切换SOP，将换线操作标准化、数字化。

关键数据

产线布局调整时间从数周压缩至1天甚至数小时，产品上市时间缩短25%。5G专网覆盖面积超3万m²，连接设备200+台。

用了什么技术

5G专网 07.01.01 柔性制造 03.02.01 AGV 01.03.01

5G专网在无锡工厂的部署：采用独立组网（SA）架构，使用3.5GHz频段，基站间距50-80米。无线PLC通过5G URLLC（超高可靠低延迟通信）替代有线Profibus/Profinet，延迟稳定在5ms以下，可靠性达99.999%。产线调整时，AGV自动将设备移动至新位置，控制系统通过5G远程重新配置参数，无需人工重新布线。该方案由施耐德电气与华为联合开发，已在多个工厂推广。

数周→1天

产线调整时间

↓25%

产品上市时间

5大核心案例 5循环经济与旧变频器翻新

业务痛点

客户端旧变频器大量报废，不仅造成资源浪费，且报废处理产生额外碳排放。传统模式下翻新缺乏标准化流程和质量保证体系。

解决思路

建立标准化的旧变频器回收-检测-翻新-再销售体系，将循环经济理念嵌入产品全生命周期，实现"废旧产品→翻新产品"的资源闭环。

实施路径

第一步：制定旧变频器回收标准：客户端使用年限低于6年、运行时间少于5万小时的旧变频器纳入回收范围。第二步：建立翻新检测中心，配置自动检测设备对回收变频器进行全面体检（包括IGBT模块、电容、PCB板等核心部件）。第三步：制定标准化翻新流程：拆解→清洗→部件检测→更换老化件→组装→出厂测试→包装，每道工序设置质量门。第四步：为翻新产品提供与原厂新品同等质保，消除客户顾虑。第五步：建立翻新产品追溯系统，客户可查询每台翻新机的原始出厂日期、回收日期、翻新日期及更换部件清单。

关键数据

翻新后的旧变频器可达九成新以上，较生产全新产品大幅减少原材料消耗。年翻新产能覆盖数千台变频器，覆盖中国市场主流型号。翻新产品售价约为新品的50%-60%。

用了什么技术

循环经济 09.03.01 检测自动化 01.01.01 追溯系统 03.04.01

翻新产线的技术实现：自动检测站使用机器视觉和电气性能测试，可在15分钟内完成一台变频器的全功能检测。老化件的更换基于预测性算法，自动判定哪些部件已达到寿命极限。翻新产品出厂前需通过与原厂新品完全相同的72小时老化测试。追溯系统利用二维码和RFID标签实现每台翻新机的全生命周期追踪。该模式已从无锡工厂推广至施耐德电气全球多个工厂，成为集团循环经济战略的核心组成部分。

九成新+

翻新产品质量等级

50-60%

翻新产品售价比例

6机器学习驱动的能效优化模型

业务痛点

工厂用能设备种类多、工况复杂，传统人工经验无法找到全局最优的用能策略，能效提升遇到瓶颈。

解决思路

利用机器学习模型学习工厂用能规律，自动优化压缩空气、制冷、照明等各子系统的运行参数，实现全局能效最优。

实施路径

采集工厂1000+个能耗监测点数据，涵盖电、水、气、热4类能源。训练深度神经网络模型，以生产排程、环境数据、电价信号为输入，输出各用能设备的最优运行方案。模型每天自动生成次日的能效优化指令，经工程师确认后下发执行。

关键数据

工厂水资源使用量两年内减少15%。能效优化使得单位产品能耗持续下降。（数据来源：江苏省生态环境厅）

用了什么技术

机器学习 05.01.02 能效管理 09.02.02

ML能效模型基于时间序列预测算法，结合生产排程与环境数据，能够在电价峰值时段自动降低非关键设备运行功率，在谷值时加大储能设备的蓄能。模型每30分钟更新一次预测，准确率超过92%。

7数字孪生工厂建模与仿真

业务痛点

新产线布局、新工艺导入前缺乏有效的仿真验证手段，试错成本高、周期长。

解决思路

构建工厂级数字孪生模型，在虚拟环境中对新方案进行仿真验证，将试错"搬到虚拟世界"，大幅降低物理试错成本和周期。

实施路径

通过3D扫描和BIM建模构建工厂数字孪生体，生产设备通过IoT实时同步运行数据。新产线方案先在数字孪生环境中跑通全流程仿真，验证产能、能耗、物流效率等指标，达标后再进行物理部署。

关键数据

数字孪生仿真使新产线导入周期缩短约40%，物理试错次数减少80%以上。

用了什么技术

数字孪生 03.01.01 3D建模

数字孪生模型覆盖工厂全部4万m²面积，包含200+台设备、30+条产线的数字化映射。模型精度达到设备级（0.1mm），实时数据同步延迟低于1秒。仿真引擎可模拟产能、物流、能耗、人员流动等10+个维度指标。

8供应商碳管理平台

业务痛点

供应链上下游碳排放管理缺位，供应商缺乏减碳工具和能力，Scope3碳排放长期处于"黑箱"状态。

解决思路

打造供应商碳管理平台，为供应商提供碳数据采集、碳核算、碳减排方案等一站式工具，带动供应链协同减碳。

实施路径

开发供应商碳管理SaaS平台，供应商免费接入。平台提供标准化碳排放核算模板、减碳方案库、同行对标等功能。施耐德电气为供应商提供免费技术培训和减碳咨询。平台与闭环CO2跟踪平台打通，自动汇总供应商碳排放数据。

关键数据

全球前1000家供应商承诺2025年前减碳50%，覆盖中国270家核心供应商。供应商碳管理平台已上线运行，每周更新供应商减排进度。（数据来源：施耐德电气供应商零碳计划）

用了什么技术

SaaS平台供应链碳管理 04.01.02

供应商碳管理平台基于云原生架构，支持多租户模式，每家供应商拥有独立的数据空间和安全隔离。平台内置50+行业碳排放核算模板，支持自动抓取供应商ERP/MES数据，减少人工填报工作量。AI引擎可自动识别供应商碳数据异常并预警。

9智能仓储与绿色物流

业务痛点

传统仓储依赖人工管理，库存周转慢、物流路径不合理，仓储和运输环节碳排放占比高。

解决思路

部署智能仓储管理系统（WMS）和绿色物流调度平台，实现库存智能优化和运输路径碳排放最小化。

实施路径

部署自动化立体仓库和AGV搬运系统，实现原材料和成品的自动存取。开发智能物流调度算法，以碳排放最低为目标优化运输路线和装载率。引入新能源运输车辆，替代传统燃油物流车。

关键数据

库存周转效率显著提升，物流环节碳排放持续下降。新能源物流车辆占比逐步提升。（具体数值来源：公开信息未披露）

用了什么技术

WMS 02.04.01 AGV 01.03.01

智能仓储系统采用密集存储方案，空间利用率提升至85%以上。AGV车队通过5G专网调度，实现7×24小时无人化作业。物流调度算法综合考虑距离、时效、碳排放、成本4个优化目标，自动推荐最优运输方案。

10工业物联网（IIoT）数据采集与分析平台

业务痛点

工厂设备数据采集率低、数据标准不统一，大量有价值的生产和设备数据未被利用。

解决思路

建立统一的IIoT数据采集平台，实现全厂设备数据的标准化采集、存储和分析，为上层AI应用提供高质量数据底座。

实施路径

为老旧设备加装传感器和边缘网关，统一数据采集协议（OPC UA/MQTT）。建设工业大数据平台，按设备类型建立标准化数据模型。部署边缘计算节点，实现关键数据的本地实时处理。

关键数据

设备数据采集覆盖率达95%+，日均采集数据量超过10TB，涵盖能耗、产量、质量、设备状态等6大类数据。

用了什么技术

IIoT 07.02.01 边缘计算 03.03.01

IIoT平台采用分层架构：设备层通过智能网关采集数据，边缘层进行数据清洗和实时分析，云端进行大数据分析和AI模型训练。平台支持300+种工业协议解析，实现品牌异构设备的统一接入。数据延迟方面，关键控制类数据<10ms，监控类数据<1s，分析类数据<5min。

指标	改善前	改善后	提升幅度	业务解读
范围1、2碳排放量	—	—	↓ 90%	两年内大幅减排，提前8年达成净零排放目标
水资源使用量	—	—	↓ 15%	每生产单位产品用水量持续下降
产线调整时间	数周	1天/数小时	↓ 90%+	5G柔性产线实现分钟级产线重组
产品上市时间	—	—	↓ 25%	从设计到量产周期大幅压缩
供应商碳管理覆盖	分散管理	1000+家	体系化	供应链协同减碳形成规模效应
旧产品翻新率	几乎为零	九成新+	循环闭环	从线性经济转型为循环经济模式
设计阶段碳排放	—	—	↓ 15-20%	AI生态设计从源头降低产品碳足迹
设备数据采集率	<50%	95%+	↑ 45pp	IIoT平台实现全厂设备数据标准化采集

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