灯塔案例｜西门子菲尔特

📋 企业名片

🔖 灯塔编码：19713DE05

企业名称

Siemens Fürth (Sustainability Lighthouse)

工厂所在地

德国 · 菲尔特（巴伐利亚州）

所属行业

工业自动化

灯塔类型

可持续灯塔

入选批次 / 发布日期

第13批 · 2025年01月

核心产品

Simatic HMI人机界面面板、工业自动化控制器、过程控制系统模块

应用领域

汽车制造、食品饮料、化工制药、电子半导体、物流仓储等离散与过程制造业

🔧 核心案例

① 全面能源管理和优化（建筑&生产）核心用例

⚠️ 痛点：1954年建厂的传统工业建筑能耗基线高，生产与建筑用能数据割裂，缺乏实时感知和自动优化能力。

💡 方案：部署350+智能电表构建全域能源物联网，通过Simatic Energy Manager Pro整合建筑与生产能耗数据，AI引擎自动推荐节能措施并闭环执行。

实施路径

Step 1 — 能源感知层建设：在工厂全区域部署350+智能电表、温湿度传感器和电流互感器，覆盖生产线、HVAC系统、照明回路和压缩空气管网。
Step 2 — 数据汇聚与分析平台：以Simatic Energy Manager Pro为数据中枢，整合Siemens Navigator建筑能耗数据和Performance Optimizer进行多维度能耗基准分析。
Step 3 — AI节能推荐引擎：机器学习模型基于历史能耗模式、生产计划和天气数据，自动识别HVAC调优、照明时段优化、设备待机管理等节能机会。
Step 4 — 闭环执行与验证：节能建议经审核后自动下发至楼宇自控系统和产线控制器，系统持续监测实际节能量并与预测值比对校准。

关键技术

02.03.01 Simatic Energy Manager Pro · 工业能效管理平台

西门子自研的工业能源管理系统，支持多站点能耗实时采集、ISO 50001合规审计、能源绩效指标（EnPI）自动计算和异常检测。菲尔特工厂以此为核心实现了建筑能耗952MWh/年、楼宇自控103MWh/年的节约。

05.01.03 AI驱动的能源优化推荐 · 机器学习能效调优

基于时间序列预测和强化学习的混合模型，结合生产排程、天气预报和电价信号，自动生成HVAC启停策略、照明调光方案和压缩空气压力设定优化，将人工分析-决策-执行周期从天级压缩至分钟级。

📊 核心成效：照明系统年节省952MWh（≈2000户家庭年用电），楼宇自控年节省103MWh，单位体积能耗↓64%，绝对能耗↓8%（在产量↑145%的前提下）。

② 现场维修中心延长产品寿命核心用例

⚠️ 痛点：工业自动化产品退役后直接报废，电子元器件和稀有金属不可回收，既产生大量电子废弃物，又损失产品的剩余使用价值。

💡 方案：在工厂内建立Extended Life Repair Service维修中心，对返回的HMI面板和控制器进行专业诊断、部件级维修和功能再认证，使产品重获出厂级性能并延长使用寿命。

实施路径

Step 1 — 逆向物流回收网络：建立覆盖欧洲主要市场的产品回收通道，客户退役设备通过标准化包装和物流返回菲尔特工厂，系统自动记录产品序列号和服役历史。
Step 2 — 智能诊断与分级：基于产品原始BOM数据和历史运行日志，AI辅助判断可修复性等级，分为A级（全功能恢复）、B级（部分部件替换）、C级（材料回收）。
Step 3 — 部件级精密维修：在防静电洁净维修工站，技术人员利用数字孪生维修指导系统进行显示模组更换、电源模块翻新、主控板元件级焊接等操作。
Step 4 — 出厂级功能再认证：维修后的产品通过与原厂新机相同的自动化测试台架（ATE），包括环境应力筛选、老化测试和全功能验证，合格后颁发Extended Life认证标签。

关键技术

06.02.01 循环经济维修再制造 · 产品寿命延长体系

西门子Extended Life Repair Service将传统"生产-使用-废弃"线性模式转变为"生产-使用-回收-维修-再使用"闭环。菲尔特维修中心目前已覆盖310款产品，规划2026年增至2000款，工业废物↘47%/单位产量。

03.04.02 数字孪生驱动的维修指导 · AR辅助维修

每台返回产品的3D数字孪生模型在维修工作站实时呈现，标记故障部位、推荐替换件料号和焊接参数。结合增强现实（AR）眼镜，技术人员可叠加看到内部布线走向和螺丝扭矩值，将维修效率提升40%以上。

📊 核心成效：310款产品纳入延寿维修计划，工业废物排放↘47%/单位产量（2019-2023），目标2026年扩至2000款产品。维修后产品性能达到原厂标准，减少新机制造所需原材料和能耗。

③ 端到端产品碳足迹管理核心用例

⚠️ 痛点：客户日益要求产品附带碳排放数据，但传统核算依赖行业平均值和手工填报表，无法精确反映每件产品实际碳足迹，难以支撑碳关税合规和绿色供应链决策。

💡 方案：以350+智能电表采集的一次能源数据为基础，通过Sigreen碳管理平台实现从原材料到出厂的产品级碳足迹自动核算、追溯和对外披露。

实施路径

Step 1 — 一次数据打通：将350+智能电表、光伏发电量、天然气消耗、氮气自产数据全部接入Sigreen平台，实现Scope1+2排放的分钟级自动采集。
Step 2 — 产品碳足迹建模：按BOM结构逐层拆解每件产品的制造过程能耗、物料消耗和工艺排放，建立产品级碳排放因子库，覆盖HMI面板全系列约90%的量产型号。
Step 3 — 供应链碳数据集成：通过SiGREEN Connector接口对接上游供应商碳排放数据，将Scope3（采购原材料运输等）纳入产品碳足迹计算边界。
Step 4 — 碳标签与合规输出：为每件产品自动生成符合欧盟CBAM和电池法规的PCF（Product Carbon Footprint）声明，客户扫码即可获取完整碳足迹报告。

关键技术

02.05.02 Sigreen碳管理平台 · 产品级碳排放追踪

西门子Sigreen是基于区块链和工业边缘计算的碳管理SaaS平台，支持产品碳足迹（PCF）的自动采集、可信存证和跨企业共享。菲尔特已实现90%量产产品的PCF自动计算，数据可信度达到ISO 14067审计级别。

04.03.01 端到端绿色供应链协同 · 碳数据跨企业交换

通过Catena-X汽车行业数据空间和SiGREEN Connector标准接口，菲尔特工厂与上游供应商实现碳数据的可信、保密交换，使Scope3排放核算从"行业平均值估算"升级为"供应商一次数据"，准确率从±50%提升至±5%。

📊 核心成效：90%量产产品实现自动PCF计算，CO₂e排放↘72%/单位产量（2019-2023），2023年新增光伏发电和氮气自产进一步降低Scope1+2排放，计划2026年全厂碳中和。

📊 绩效改善总览

指标	改善前	改善后	提升幅度	业务解读
单位体积能耗	2019年基准	↓64%	6年持续优化	在产量翻倍增长的同时实现能耗绝对下降，打破"增产必增耗"的传统认知
CO₂e排放（单位产量）	2019年基准	↓72%	2019-2023	提前完成西门子集团2030碳中和目标，菲尔特承诺2026年净零（提前4年）
产量	2019年基准	↑145%	稳健增长	HMI面板全球市场需求驱动，产能扩张与能效提升并行不悖
绝对能耗	2019年基准	↓8%	在产量↑145%的前提下	产量增长145%的情况下绝对值仅微增，印证能效革命的真实成效
照明节能	改造前基准	年省952MWh	≈2000户家庭年用电	LED改造+智能调光+占空传感器联动，单一措施即产生显著回报
工业废物排放（单位产量）	2019年基准	↓47%	2019-2023	维修中心延寿计划+材料回收，从源头减少废弃物产生
电网谐波损耗	改造前基准	↓3.8%	电磁滤波系统	改善电能质量的同时降低设备宕机风险，间接提升OEE
产品碳足迹覆盖	0%	90%量产型号	Sigreen平台	满足EU碳关税合规要求，为客户绿色供应链决策提供可信数据

🗺️ 技术全景图

01

智能装备

✔️

02

工业软件

✔️

03

智能工厂

✔️

04

智慧供应链

✔️

05

智能赋能技术

✔️

06

智能制造新模式

✔️

07

工业网络

✔️

08

系统安全

·

09

绿色可持续

✔️

已覆盖（8/9）未涉及 WEF重点技术覆盖率：89%

🔍 可复制性分析

🏢 企业规模

约1,700名员工 · 中型生产基地

💰 投入规模

数百万欧元级（350+智能电表+光伏+电磁滤波+软件平台）

⏱️ 实施周期

2012-2024，约12年持续迭代

🎯 关键技术门槛

IoT基础设施 + 能效AI/ML模型 + 产品碳足迹核算体系

👉 适合什么企业参考

年营收10亿以上、有明确碳中和目标的离散制造企业；尤其适合电子装配、精密仪器、低压电器等"多品种、小批量"且有出口碳关税压力的工厂。核心启示：可以从部署智能电表起步（单点投入低），然后逐步叠加AI优化和碳管理。

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🏭 行业对标视角

国标分类路径：C制造业 → 40仪器仪表制造业 → 401通用仪器仪表制造 → 4014工业自动控制系统装置制造

📌 第13批（2025.01）可持续灯塔共5座，西门子菲尔特是唯一来自"工业自动化"行业且将能效优化与产品碳足迹管理深度结合的代表。与同批诺贝丽斯（材料回收）、纽柯钢铁（工艺脱碳）、施耐德无锡（零碳工厂）形成互补——菲尔特的可复制性在于：不依赖特殊工艺改造，而是基于通用IoT+AI+碳管理平台的三层架构。

🏭 施耐德电气无锡（二度入榜）第13批 · 可持续灯塔
🏭 诺贝丽斯尤里克斯维尔第13批 · 可持续灯塔 · 铝回收
🏭 纽柯钢铁锡代利亚第13批 · 可持续灯塔 · 电炉短流程
🏭 法罗里奥伦敦希思罗项目第13批 · 可持续灯塔 · 绿色基建
🏭 西门子安贝格（同门兄弟）第1批 · 生产效率灯塔

💡 工业自动化的"可持续悖论"破解者：西门子菲尔特最大的行业启示在于——它用自身产品（Simatic HMI面板）的制造过程展示了工业自动化行业如何实现"增产+降碳"双目标。350+智能电表+AI能效引擎的组合方案，本质上是一套可复制的"数字化能效操作系统"，不依赖特殊工艺，任何有电表和数据线的工厂都能起步。

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你的工厂能源数据是"看得见"还是"管得住"？你们部署了多少智能电表，能耗数据是每天看报表还是实时闭环优化？

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