5大核心案例
①黑灯生产车间（全球空调「两器」领域唯一）
业务痛点
空调蒸发器和冷凝器（两器）生产工序复杂、物料流转繁多，行业自动化率普遍仅约30%，大量依赖人工操作，质量一致性差、安全隐患多。
解决思路
建成全球空调「两器」领域唯一的黑灯生产车间，深度融合AI、IoT、数字孪生技术，实现全流程无人化、智能化生产。
实施路径
① 自主研发自动化+智能化的两器生产线体，覆盖冲片、穿管、胀管、焊接、氦检等全工序 → ② IoT传感器网络实时采集设备状态和工艺参数 → ③ AI视觉系统在线检测焊接质量、翅片缺陷 → ④ 数字孪生平台模拟和优化产线节拍 → ⑤ 实现从原材料投入到成品下线的全流程无人值守。
关键数据
全球空调两器领域唯一黑灯车间，行业自动化率≈30%的情况下实现100%全流程自动化，质量从「事后检验」升级为「事前预防」。
工业机器人 01.01.01 全自动冲片、穿管、焊接、检测机器人覆盖两器全工序。
💡 传统两器产线需要大量人工完成穿管、搬运、焊接等重体力劳动，工人劳动强度大且招工困难。黑灯车间实现了从原材料到成品全流程无人化，灯光熄灭后产线依然24小时稳定运行，产能和一致性远超人工产线。
5大核心案例
②AI能效仿真平台（产品设计减碳）
业务痛点
中央空调产品能效设计依赖经验公式和实验室测试，无法精确模拟实际运行工况，导致产品实际能耗偏高，难以精准优化。
解决思路
自主研发能效仿真平台和碳管理平台，基于33万套运行机组的海量数据，精确模拟不同配置方案在各种气候条件下的能效表现。
实施路径
① 采集33万套已运行空调机组的实际运行数据 → ② 提取运行时长、温度、负荷率等关键参数 → ③ 建立AI能效仿真模型，模拟不同配置方案 → ④ 碳管理平台量化每种方案的碳排放 → ⑤ 在产品设计阶段直接选择最优能效+最低碳方案。
关键数据
产品平均功耗降低4.8%，能耗模拟精度提升50%，基于33万套运行机组的深度分析。
数字孪生 03.01.01 AI能效仿真平台模拟不同配置方案在全气候条件下的能效表现。
💡 传统设计验证需要制造样机、搭建实验室环境，一个方案验证周期约2-3周。AI能效仿真平台在数字环境中几小时内完成数百种配置方案的能效模拟，精度达到实验室级别，大幅缩短研发周期。
5大核心案例
③AI自适应建筑节能（使用端减碳）
业务痛点
中央空调系统占全社会总能耗12%-18%、建筑能耗40%以上。传统空调运行依赖固定控制策略，无法根据建筑负荷动态调整，大量能源浪费。
解决思路
基于AI自适应调节技术，实时预测建筑负荷，动态调整制冷剂温度、流量和送风风量，实现按需供冷。
实施路径
① AI系统学习建筑围护结构特性和历史运行数据，建立建筑负荷模型 → ② 实时接入天气预报和室内温度传感器数据 → ③ AI预测未来数小时的负荷变化趋势 → ④ 同步调节压缩机频率、膨胀阀开度、风机转速 → ⑤ 实现空调运行与建筑负荷的精准匹配。
关键数据
全生命周期运行能耗下降31.2%，用户端降低碳排684万吨，运维环节年均降碳156.2万吨/年（10年）。
AI大模型 05.01.01 AI自适应调节方案实时预测建筑负荷，按需调控空调运行参数。
💡 传统空调控制策略基于固定温度设定和PID调节，无法应对天气突变、人员密度变化等动态因素。AI模型通过持续学习建筑热惯性特性，结合气象预报提前调整运行策略，在保证舒适度的前提下最大化节能效果。
5大核心案例
④冷媒全生命周期智能管控（行业首创零浪费）
业务痛点
空调冷媒（制冷剂）逸散是行业长期痛点，传统充注过程存在逸散、废旧冷媒直接排放等问题。冷媒温室效应强度是CO2的数千倍。
解决思路
国内第一家实现冷媒提纯回收再利用的品牌，构建「来源→去向→状态→消耗量」全流程可视化的数字闭环管控体系。
实施路径
① CPK过程能力分析引擎毫秒级精度比对充注机输出与流量数据 → ② 自动校准与预警，杜绝传统充注过程的逸散 → ③ 故障机、实验机及生产余料的冷媒全部回收 → ④ 行业首创冷媒高效回收与精准复用技术，将「废弃」冷媒再生处理 → ⑤ 重新用于生产，形成闭环。
关键数据
冷媒再利用率100%，杜绝冷媒逸散35吨，国内第一家实现冷媒提纯回收再利用。
IoT 07.01.01 CPK分析引擎毫秒级精度监测充注过程，数字闭环透明通道全流程可追溯。
💡 冷媒逸散问题长期被行业忽视——每台空调出厂前需要充注冷媒，传统充注过程中必然产生逸散。海信日立的CPK分析引擎将充注精度从行业普遍的ଓ%提升到ଐ.5%，同时将逸散的冷媒通过负压回收系统100%捕集，实现零逸散。
5大核心案例
⑤AI预诊断智能运维（行业首创）
业务痛点
空调系统故障发现滞后，通常等到用户报修才能处理，维修响应慢、能耗损失大，严重时可能导致关键场所（数据中心、医院）停机。
解决思路
行业首创AI预诊断模型，通过IoT实时监测百万级设备运行状态，提前预警故障并提供维修建议。
实施路径
① ECO-B管理平台实时采集客户现场百万级空调设备的运行参数 → ② AI预诊断模型基于历史故障模式进行比对分析 → ③ 系统主动预警潜在故障，精准定位问题部件 → ④ 自动生成维修建议和备件清单 → ⑤ 维保人员在故障发生前主动介入，实现预防性维护。
关键数据
平均维修时间缩短45%以上，覆盖百万级空调设备，运维环节年均降碳156.2万吨。
预测性维护 05.03.01 行业首创AI预诊断模型，物联网实时监测+大数据比对分析。
💡 传统空调维保模式是被动响应式的——用户发现不制冷了才报修，此时设备可能已低效运行数周甚至数月。AI预诊断模型能在设备效率下降5%时即发出预警，维保人员在故障发生前上门维护，既避免了停机损失，又降低了能耗。
⑥工厂绿色生产与能源精细化管理
业务痛点
工厂三大重点能耗设备（空调、空压机、干燥炉）能耗占比高，传统能源管理是被动响应式，缺乏精细化调控手段。
解决思路
100%产线重点用能设备智能仪表数采覆盖，多维度产品能耗评估模型智能推荐产线匹配方案，实现从「被动响应」到「主动管控」的能源管理升级。
关键数据
产品平均单耗降幅13.3%，减碳3,457吨（相当于种植约7.5万棵树），仪表数采覆盖率100%。
IoT 07.01.01 100%重点用能设备智能仪表覆盖，物联网实时感知+大数据分析+AI动态优化。
💡 传统工厂能源管理依赖月度抄表，无法发现短时能耗异常。海信日立实现秒级能耗数据采集，AI自动识别异常用能模式并推送优化建议，将能源管理从「事后分析」升级到「实时优化」。
⑧ECO-B能源与运维管理平台
业务痛点
百万级用户空调设备分散在不同建筑中，运行数据无法统一汇聚分析，能源管理和运维决策缺乏数据支撑。
解决思路
自主研发ECO-B能源和运维管理平台，实现客户端百万级设备数据采集，成为碳管理的数字化「神经中枢」。
关键数据
覆盖百万级空调设备，融合建筑负荷仿真、AI自适应调节、预知保养、碳管理等模块。
工业互联网 07.01.01 ECO-B平台作为碳管理神经中枢，打通产品设计到用户运维全链路数据。
💡 ECO-B平台不只是一个监控系统——它集成了建筑负荷仿真引擎、AI节能控制器、故障预诊断系统和碳追踪模块。每一台接入的空调设备都相当于一个「数据节点」，百万级节点构成一张覆盖全国的空调能效数字网络。
⑨数字孪生选型与精准匹配
业务痛点
传统空调选型依赖经验估算，选型偏差高达40%，导致「大牛拉小车」的能源浪费或「小牛拉大车」的效果不佳。
解决思路
结合建筑模型+气象数据完成8760小时全年负荷计算，替代传统粗估方法，消除选型偏差。
关键数据
能耗模拟精度提升50%，选型偏差从≈40%消除到接近零，支撑产品全生命周期能效优化。
数字孪生 03.01.01 建筑模型+气象数据8760小时全年负荷仿真，精确匹配空调配置方案。
💡 传统选型方法仅根据建筑面积估算冷量需求，完全不考虑朝向、窗墙比、人员密度、设备发热量等关键因素。数字孪生选型系统将建筑的BIM模型与当地典型气象年数据结合，逐小时模拟全年8760小时的负荷变化，选型精度从녀%提升到କ%。
⑩智能制造全面转型（自动化→数字化→深度智能化）
业务痛点
传统空调制造产线自动化水平低，各系统数据孤岛，无法支撑从产品设计到运维的全生命周期闭环管理。
解决思路
完成从自动化→数字化→深度智能化的全面转型，实现全流程数据贯通和AI决策闭环，21项行业首创技术。
关键数据
21项行业首创技术，两器黑灯车间行业唯一，全流程数据贯通支撑可持续灯塔认证。
智能制造新模式 06.01.01 从黑灯车间到全生命周期碳管理的全面智能化转型。
💡 海信日立的智能化转型不是单点突破——它从两器黑灯车间起步，逐步覆盖冷媒管控、能源管理、供应链协同，最终延伸到用户侧空调运维的全生命周期碳管理。21项行业首创技术覆盖了制造、环保、数字化的全维度。