{
  "code": "16811TH23",
  "factory_name": "科赴曼谷(可持续)",
  "batch": 11,
  "type": "可持续",
  "country": "泰国",
  "city": "曼谷",
  "province": "曼谷",
  "wef_industry": "",
  "gbt_code": "",
  "gbt_industry": "消费品/日化（化妆品制造）",
  "core_products": "李施德林(Listerine)漱口水、强生婴儿(Johnson's Baby)系列、艾惟诺(Aveeno)、露得清(Neutrogena)等个人护理与健康消费品",
  "application_areas": "个人护理、口腔护理、母婴护理、皮肤护理等日用消费品制造",
  "release_date": "2023年12月",
  "quote": "科赴曼谷工厂部署「水生态系统仪表盘+冷水机组数字孪生+动态集装箱排程」三大4IR可持续资源管理方案，2018—2023年用水↓35%、能耗↓34%、GHG↓29%、集装箱利用率↑35%，成为泰国首座「可持续灯塔工厂」",
  "use_cases": [
    {
      "num": "①",
      "title": "① 端到端水生态系统仪表盘 核心用例",
      "pain": "⚠️ 痛点：工厂取水量大、用水与废水排放缺乏全局可视，水资源利用效率低，难以精准定位节水环节",
      "idea": "💡 方案：构建端到端「水—生态系统」绩效管理仪表盘，用IoT传感器+大数据分析实现取水、用水、废水全链条实时可视与持续优化",
      "steps": "Step 1 — 用水基线盘点：建立全厂取水、工艺用水、废水排放的端到端数据基线 Step 2 — IoT感知部署：在水系统关键节点部署传感器，实时采集流量与水质数据 Step 3 — 仪表盘可视化：汇聚数据至水生态系统仪表盘，实现全链路用水实时可视与异常预警 Step 4 — 优化闭环：基于数据滚动识别节水机会，持续压降取水量与废水产生",
      "key_data": "📊 核心成效：2018—2023年用水取水量↓35%，废水↓29%",
      "tags": [
        "01.01.05",
        "05.02.03",
        "09.03.01"
      ],
      "tech_descs": [
        "传感器实时采集水系统流量与水质数据，为水生态系统仪表盘提供数据底座",
        "实时数据分析实现用水端到端可视与秒级异常预警，支撑快速节水决策",
        "水资源与能源统一监控，支撑精准节水与绿色可持续运营"
      ],
      "kpis": []
    },
    {
      "num": "②",
      "title": "② 云端数字孪生冷水机组 核心用例",
      "pain": "⚠️ 痛点：冷水机组是工厂主要耗能设备，传统运行方式缺乏精准调优，能耗与碳排放居高不下",
      "idea": "💡 方案：为冷水机组构建云端连接的数字孪生，实时映射运行状态，通过数据分析与仿真持续优化能耗",
      "steps": "Step 1 — 冷水机组建模：建立冷水机组的数字孪生模型，映射关键运行参数 Step 2 — 云端连接：将数字孪生接入云端，实时同步机组运行与能耗数据 Step 3 — 能耗仿真优化：基于数字孪生仿真不同工况，找出最优运行参数组合 Step 4 — 闭环调优：将优化参数回写机组，持续压降能耗与碳排放",
      "key_data": "📊 核心成效：冷水机组CO₂↓45%，整体能耗(Scope1+2)↓34%",
      "tags": [
        "03.01.01",
        "05.03.03",
        "09.03.02"
      ],
      "tech_descs": [
        "冷水机组数字孪生实时映射运行状态，支撑能耗仿真与参数优化",
        "云端数字孪生与边缘机组协同，实现运行参数实时调优与闭环控制",
        "基于仿真结果持续优化冷水机组能耗，显著压降碳排放"
      ],
      "kpis": []
    },
    {
      "num": "③",
      "title": "③ 动态集装箱排程数字线程 核心用例",
      "pain": "⚠️ 痛点：传统集装箱装载与排程依赖人工经验，装载率低、运输趟次多，物流成本与Scope3碳排放高",
      "idea": "💡 方案：构建动态排程与集装箱装载优化的数字线程，融合数据分析+机器人流程自动化(RPA)提升装载率",
      "steps": "Step 1 — 排程数据打通：打通订单、库存、物流数据，构建排程数字线程 Step 2 — 动态排程算法：引入动态排程算法，自动生成最优集装箱装载方案 Step 3 — RPA流程自动化：用机器人流程自动化(RPA)替代人工排程与单据处理 Step 4 — 装载优化闭环：持续优化装载率，减少运输趟次与Scope3碳排放",
      "key_data": "📊 核心成效：集装箱利用率↑35%，Scope 3 CO₂↓18%",
      "tags": [
        "02.01.04",
        "04.01.01",
        "05.02.01"
      ],
      "tech_descs": [
        "数字线程贯穿排程—装载—物流全链路，实现端到端数据贯通",
        "排程与物流全局可视，支撑动态决策与装载方案优化",
        "数据分析+RPA自动化排程，显著提升集装箱装载效率"
      ],
      "kpis": []
    }
  ],
  "performance_table": [
    {
      "metric": "用水量（取水）",
      "improvement": "↓35%",
      "domain": "降低35%",
      "tech": "水生态系统仪表盘实现端到端用水可视化与优化"
    },
    {
      "metric": "能耗（Scope 1+2）",
      "improvement": "↓34%",
      "domain": "降低34%",
      "tech": "冷水机组数字孪生+数据分析优化用能"
    },
    {
      "metric": "GHG排放（归一化）",
      "improvement": "↓29%",
      "domain": "降低29%",
      "tech": "能源优化与绿色运营联动减排"
    },
    {
      "metric": "废水",
      "improvement": "↓29%",
      "domain": "降低29%",
      "tech": "水循环与废水治理数字化管理"
    },
    {
      "metric": "冷水机组CO₂",
      "improvement": "↓45%",
      "domain": "降低45%",
      "tech": "冷水机组数字孪生精准调控能耗与碳排放"
    },
    {
      "metric": "Scope 3 CO₂",
      "improvement": "↓18%",
      "domain": "降低18%",
      "tech": "集装箱装载优化与物流减排"
    },
    {
      "metric": "集装箱利用率",
      "improvement": "↑35%",
      "domain": "提升35%",
      "tech": "动态排程+RPA优化装载，减少运输趟次"
    }
  ]
}