中國工業(yè)數(shù)據(jù)治理優(yōu)秀企業(yè)三一重工——數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)營決策，推進(jìn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型

為落實(shí)好黨中央、國務(wù)院關(guān)于數(shù)字中國建設(shè)和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重大決策部署，經(jīng)報有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)同志，從2024年開始，中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)聯(lián)合會在相關(guān)部委、高校、智庫和重點(diǎn)工業(yè)領(lǐng)域頭部企業(yè)的參與和支持下，在全國范圍內(nèi)從征集范例、調(diào)查研究和宣傳培育三個維度開展中國工業(yè)數(shù)據(jù)治理“領(lǐng)跑者”企業(yè)工作，找出并宣傳推廣工業(yè)數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域企業(yè)的優(yōu)秀成果、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和典型案例，旨在發(fā)揮優(yōu)秀企業(yè)的榜樣帶動作用，強(qiáng)化協(xié)同效應(yīng)，帶動更多企業(yè)增強(qiáng)數(shù)據(jù)治理能力，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，搭建工業(yè)數(shù)據(jù)交流平臺和產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，挖掘數(shù)據(jù)要素作為新質(zhì)生產(chǎn)力的價值，賦能工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

2024年9月11日，中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)聯(lián)合會主辦了第二屆中國工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展論壇，在論壇上發(fā)布了22家首屆中國工業(yè)數(shù)據(jù)治理“領(lǐng)跑者”企業(yè)名單等研究成果。根據(jù)工作計(jì)劃，中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)聯(lián)合會將持續(xù)做好中國工業(yè)數(shù)據(jù)治理“領(lǐng)跑者”企業(yè)工作，找出更多工業(yè)領(lǐng)域重點(diǎn)行業(yè)的“領(lǐng)跑者”企業(yè)和典型經(jīng)驗(yàn)，為工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理和數(shù)字化轉(zhuǎn)型搭建學(xué)習(xí)交流和產(chǎn)業(yè)合作的權(quán)威平臺。

三一重工股份有限公司（以下簡稱“三一”）成立于1989年，是全球工程機(jī)械行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，公司產(chǎn)品包括混凝土機(jī)械、挖掘機(jī)械、起重機(jī)械、樁工機(jī)械、路面機(jī)械等；其中，混凝土設(shè)備為全球第一品牌，挖掘機(jī)、大噸位起重機(jī)、旋挖鉆機(jī)、路面成套設(shè)備等主導(dǎo)產(chǎn)品已成為中國第一品牌。

從國內(nèi)一流走向世界一流，三一的“數(shù)智化”進(jìn)程正如火如荼地開展。公司將數(shù)智化建設(shè)融入制造、產(chǎn)品、運(yùn)營等各個場景，積極促進(jìn)產(chǎn)業(yè)高端化、智能化、綠色化。

智能制造方面，當(dāng)前三一已有 33 座燈塔工廠建成達(dá)產(chǎn)，其中 “北京樁機(jī)工廠” 和“長沙泵送 18 號工廠”已通過世界經(jīng)濟(jì)論壇權(quán)威認(rèn)證，并在印尼成功設(shè)計(jì)建設(shè)了行業(yè)首座海外“燈塔工廠”，在全球重工行業(yè)達(dá)到領(lǐng)先水平，為全球制造業(yè)企業(yè)提供可借鑒的數(shù)智化發(fā)展路徑。

智能產(chǎn)品方面，今年，三一在第50000臺大型挖掘機(jī)產(chǎn)品成功下線的里程碑時刻發(fā)布智慧礦山解決方案3.0，滿足客戶更高效、更智能、更安全的礦山開采需求，此外，還實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程遙控挖掘機(jī)在應(yīng)急救援場景的首次應(yīng)用，一鍵掛卸配重、可變跨距、智能一鍵伸縮臂等起重機(jī)智能應(yīng)用驚艷客戶，首創(chuàng)塌落度智能檢測、AI智能卸料等技術(shù)，引領(lǐng)商砼行業(yè)智能化變革。

智能運(yùn)營方面，三一的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺已實(shí)現(xiàn)1.6萬臺設(shè)備、2.3萬個四表、4.6萬個攝像頭的實(shí)時在線接入，通過數(shù)據(jù)分析與算法模型，系統(tǒng)優(yōu)化降低成本及能耗。2023年，在作業(yè)過程中開展的節(jié)能降耗項(xiàng)目累計(jì)節(jié)約能源費(fèi)用超過1億元。

圖1 2024中國工業(yè)數(shù)據(jù)治理“領(lǐng)跑者”企業(yè)

在數(shù)智化建設(shè)過程中，三一非常重視數(shù)據(jù)治理工作的開展，聚焦數(shù)據(jù)中臺建設(shè)、數(shù)據(jù)流程制度、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)合規(guī)等工作，至今已經(jīng)形成了完善的數(shù)據(jù)治理體系。

三一數(shù)據(jù)治理工作可以分為4個階段：

“數(shù)據(jù)生產(chǎn)階段”（2005年-2019年）：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期，以滿足業(yè)務(wù)協(xié)同、財(cái)務(wù)管控為主，確保所有核心業(yè)務(wù)全面在線。

“數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀階段”（2019年-2021年）：伴隨著數(shù)據(jù)相關(guān)平臺理論及技術(shù)的成熟，三一搭建起數(shù)據(jù)中臺和主數(shù)據(jù)平臺，并基于這兩個平臺，沉淀數(shù)據(jù)對象模型、指標(biāo)庫、算法模型等資產(chǎn)，并形成了清晰的資產(chǎn)目錄。

“數(shù)據(jù)治理階段”（2021年-2023年）：全面開展數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)，形成了一整套戰(zhàn)略、組織、標(biāo)準(zhǔn)、流程、制度、方法、工具和評價機(jī)制，形成了具有三一特色的數(shù)據(jù)治理實(shí)踐。

“數(shù)據(jù)驅(qū)動階段”（2023年-）：基于沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，利用AI算法、大模型挖掘數(shù)據(jù)價值，落地了智能套料、工序級自動排程、智能體應(yīng)用、智能數(shù)據(jù)分析等眾多場景，賦能業(yè)務(wù)、驅(qū)動轉(zhuǎn)型。

圖2 三一數(shù)據(jù)治理歷程

一、數(shù)據(jù)中臺建設(shè)

對三一范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一采集、計(jì)算、存儲、加工，同時統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和口徑，形成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為業(yè)務(wù)提供高效數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)中臺建設(shè)初期面臨業(yè)務(wù)系統(tǒng)繁雜，數(shù)據(jù)多源多態(tài)，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高等難題，通過投入大量的精力，梳理各類系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源類型及涉及的核心業(yè)務(wù)對象，確認(rèn)數(shù)據(jù)入湖范圍，同時逐步迭代改善采集功能，逐步攻破多源多態(tài)數(shù)據(jù)采集問題。

當(dāng)前數(shù)據(jù)中臺共接入500+個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全量數(shù)據(jù)入湖；管理表資產(chǎn)2.4萬+，公共數(shù)據(jù)模型1300+個，數(shù)據(jù)指標(biāo)2000+個。

二、數(shù)據(jù)流程制度建設(shè)

根據(jù)“數(shù)據(jù)全生命周期治理規(guī)范與方案”，并結(jié)合三一現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)并發(fā)布了三一數(shù)據(jù)治理的流程與規(guī)范框架，包括：《三一數(shù)據(jù)管理總綱》《三一數(shù)據(jù)架構(gòu)管理政策》《三一數(shù)據(jù)源管理政策》《三一數(shù)據(jù)質(zhì)量管理政策》，作為三一數(shù)據(jù)管理的“憲法”，確立了三一數(shù)據(jù)管理總體綱領(lǐng)性原則，明確各業(yè)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)Owner與數(shù)據(jù)管家相關(guān)角色及職責(zé)，為數(shù)據(jù)治理工作開展、數(shù)據(jù)管理相關(guān)流程制度規(guī)范建設(shè)與執(zhí)行提供依據(jù)。

基于數(shù)據(jù)管理總綱與政策，圍繞數(shù)據(jù)全生命周期管理，從數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)應(yīng)用四個層面發(fā)布了18個數(shù)據(jù)管理相關(guān)流程及制度規(guī)范，支撐數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)治理工作規(guī)范化開展。

圖3 數(shù)據(jù)管理流程制度

三、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

三一數(shù)據(jù)資產(chǎn)分成6級，共有3個業(yè)務(wù)板塊、10個業(yè)務(wù)域、50+個主題域、200+個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對象，管理2萬+個邏輯實(shí)體、82萬+個屬性。

L0級板塊：三一集團(tuán)層面的最高級分類，定義了下轄的不同業(yè)務(wù)板塊，以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)范疇，如裝備制造、金融保險等。

L1級業(yè)務(wù)域：為了強(qiáng)化企業(yè)內(nèi)業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)管理責(zé)任，采用業(yè)務(wù)管理邊界方式劃分，如產(chǎn)品研發(fā)域、生產(chǎn)制造域、營銷服務(wù)域、財(cái)務(wù)管理域、人資管理域等。

L2級主題域：對應(yīng)特定數(shù)據(jù)領(lǐng)域的、互不重疊的抽象概念，管轄一組與主題密切相關(guān)的業(yè)務(wù)對象，如工藝管理、計(jì)劃排程、現(xiàn)場管理、設(shè)備管理等。

L3級業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對象：業(yè)務(wù)領(lǐng)域重要的人、事、物，如工藝路線、生產(chǎn)計(jì)劃、生產(chǎn)訂單等；架構(gòu)建設(shè)和治理主要圍繞業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對象開展。

L4級邏輯實(shí)體：描述一個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對象在某方面特征的一組屬性集合；承載業(yè)務(wù)用途的表/視圖必須與邏輯實(shí)體一一對應(yīng)。

L5級屬性：信息的最小顆粒，用于客觀描述業(yè)務(wù)對象在某方面的性質(zhì)和特征。承載業(yè)務(wù)用途的字段必須與屬性一一對應(yīng)。

三一數(shù)據(jù)資產(chǎn)按照保密程度被分成了S1-S6的6個密級，配合IT系統(tǒng)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)限申請流程。用戶如需使用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，需要通過直屬領(lǐng)導(dǎo)、數(shù)據(jù)歸屬業(yè)務(wù)部門Owner、數(shù)據(jù)治理部確認(rèn)使用途徑、方式后，才可以進(jìn)行調(diào)用。每一次數(shù)據(jù)調(diào)用操作均會被記錄，如有數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險可以及時溯源。

四、數(shù)據(jù)合規(guī)體系建設(shè)

在各項(xiàng)業(yè)務(wù)出海過程中，三一嚴(yán)格遵守國際規(guī)則和當(dāng)?shù)胤煞ㄒ?guī)，通過建立健全的數(shù)據(jù)合規(guī)體系，采取嚴(yán)格管控措施和技術(shù)，保障數(shù)據(jù)合規(guī)性。

數(shù)據(jù)合規(guī)制度方面：建立矩陣性的數(shù)據(jù)合規(guī)組織，統(tǒng)籌規(guī)劃、制度流程、監(jiān)督檢查，推動數(shù)據(jù)合規(guī)工作。同時，制定嚴(yán)格數(shù)據(jù)合規(guī)管理紅線、指導(dǎo)手冊、重要業(yè)務(wù)場景合規(guī)指引，及配套數(shù)據(jù)合規(guī)點(diǎn)檢平臺，有效保障數(shù)據(jù)合規(guī)工作運(yùn)行。

數(shù)據(jù)合規(guī)管控方面：嚴(yán)格遵守各國數(shù)據(jù)合規(guī)政策要求，基于全球數(shù)據(jù)法律法規(guī)、歐盟OTA認(rèn)證、國家安全等驅(qū)動因素，形成數(shù)據(jù)全生命周期合規(guī)和業(yè)務(wù)過程合規(guī)“2條主線”，評估、采集、存儲、傳輸、應(yīng)用等“7個控制域”，合規(guī)影響評估、存儲本地化、存儲最小化、超期刪除、加密存儲等“29項(xiàng)控制項(xiàng)”保障業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)合規(guī)性。

數(shù)據(jù)合規(guī)落地措施：針對有本地化存儲特殊要求的國家，嚴(yán)格按照當(dāng)?shù)匾筮M(jìn)行本地化部署，針對敏感個人數(shù)據(jù)不能跨境的國家，在采集方面杜絕采集該類數(shù)據(jù)（如人臉、指紋等）；同時，涉及軍政類客戶的設(shè)備數(shù)據(jù)，一律禁止采集。對于部署在海外的數(shù)智化系統(tǒng)合規(guī)性，建立由內(nèi)部專業(yè)律師和外部當(dāng)?shù)芈蓭熾p向影響評估，確保滿足當(dāng)?shù)財(cái)?shù)據(jù)合規(guī)性要求；此外，持續(xù)關(guān)注全球合規(guī)政策變動，動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)合規(guī)紅線要求及指引，滿足數(shù)據(jù)合規(guī)性。

五、數(shù)據(jù)治理策略

三一在開展數(shù)據(jù)治理工作從兩個方面入手，形象稱之為“陣地戰(zhàn)”與“殲滅戰(zhàn)”。

陣地戰(zhàn)：即數(shù)據(jù)治理部統(tǒng)籌推進(jìn)，建設(shè)數(shù)據(jù)管理體系，包括制度、規(guī)范、流程以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，識別主價值鏈上的核心業(yè)務(wù)對象關(guān)鍵屬性，并納入清潔度工作，提升關(guān)鍵數(shù)據(jù)質(zhì)量。

殲滅戰(zhàn)：即通過項(xiàng)目制組建團(tuán)隊(duì)，解決既定范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)管理等問題。

圖4 數(shù)據(jù)治理開展策略

六、利用數(shù)據(jù)降本增效

三一持續(xù)推進(jìn)全量全要素?cái)?shù)據(jù)采集，挖掘數(shù)據(jù)價值，提升精細(xì)化運(yùn)營效率。公司的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺廣泛連接各類設(shè)備與系統(tǒng)，集成采集、匯聚、分析海量數(shù)據(jù)，以建模實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生，推動企業(yè)提質(zhì)、降本、增效。

（一）預(yù)測性維護(hù)與優(yōu)化運(yùn)營

通過實(shí)時監(jiān)測和分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，三一能夠預(yù)測故障，提前安排維護(hù)，避免非計(jì)劃停機(jī)，減少維修成本，延長設(shè)備壽命。此外，數(shù)據(jù)分析幫助三一優(yōu)化工作流程，提升設(shè)備利用率和工作效率。如三一攪拌站預(yù)測性維護(hù)，全天候看護(hù)巡檢提供7x24小時故障診斷服務(wù)，可實(shí)現(xiàn)自動巡檢，讓客戶安心使用、放心生產(chǎn)。

故障早發(fā)現(xiàn)，定位更精準(zhǔn)。實(shí)時監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，在設(shè)備故障早期就能發(fā)現(xiàn)潛在運(yùn)行問題。精準(zhǔn)定位異常故障點(diǎn)，提供針對性的保養(yǎng)提醒，避免小故障轉(zhuǎn)化為大故障。讓客戶錯峰檢修，避免臨時停機(jī)帶來的損失。

壽命可預(yù)知，備件更合理。根據(jù)設(shè)備實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測設(shè)備剩余使用壽命，智能提醒客戶進(jìn)行備品備件儲存，大幅降低庫存成本，避免缺件等待。

（二）供應(yīng)鏈透明化與協(xié)同

通過集成供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，三一能夠更好地協(xié)調(diào)庫存、生產(chǎn)和運(yùn)輸，減少過度庫存和供應(yīng)短缺，降低物流成本，同時提高響應(yīng)速度和客戶滿意度。公司以制造運(yùn)營管理平臺（iMOM）為核心，結(jié)合車間物流管理系統(tǒng)（iWMS）、生產(chǎn)計(jì)劃系統(tǒng)（iAPS）、數(shù)字孿生等多套數(shù)字化系統(tǒng)，形成了工廠生產(chǎn)制造的“智能大腦”，實(shí)現(xiàn)了研發(fā)和生產(chǎn)管理的在線化、實(shí)時化、智能化，有助于實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)配置與科學(xué)合理決策。

（三）智能制造與質(zhì)量控制

通過海量數(shù)據(jù)、多維分析，三一結(jié)合企業(yè)生產(chǎn)場景，開創(chuàng)了全新的生產(chǎn)管理模式。不同角色的用戶可以從不同角度，運(yùn)用大數(shù)據(jù)輔助自己的工作，既能清晰了解工廠的實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)情況，又能相互配合，實(shí)現(xiàn)對排產(chǎn)精細(xì)化管理。

借助數(shù)據(jù)分析，三一能夠?qū)崟r調(diào)整生產(chǎn)線參數(shù)，減少原材料浪費(fèi)，降低廢品率。此外，通過質(zhì)量數(shù)據(jù)的分析，三一可以迅速識別質(zhì)量問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量，降低返修和召回成本。

（四）銷售與市場預(yù)測

通過分析銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢和客戶需求，三一能更準(zhǔn)確地預(yù)測市場需求，優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，減少庫存成本，同時提高產(chǎn)品定位和營銷策略的有效性。

以配件需求預(yù)測為例，根據(jù)配件特征匹配需求預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)場景下的精準(zhǔn)預(yù)測，海外本地庫存現(xiàn)貨滿足率提升到93%；同時也優(yōu)化庫存結(jié)構(gòu)、改善庫存周轉(zhuǎn)，預(yù)防4000余萬庫存呆滯風(fēng)險。

（五）智能服務(wù)與客戶支持

利用遠(yuǎn)程監(jiān)控和診斷技術(shù)，三一能更快響應(yīng)客戶問題，減少現(xiàn)場服務(wù)的必要性，降低服務(wù)成本，同時提升客戶體驗(yàn)，增強(qiáng)客戶忠誠度。如依托車聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，三一為吊裝行業(yè)提供整體解決方案，保障設(shè)備安全，滿足客戶線上化運(yùn)營管理需求。起重機(jī)“智慧運(yùn)營”項(xiàng)目獲評“工信部十佳大數(shù)據(jù)案例”。

（六）能效管理和環(huán)保合規(guī)

通過對能源消耗的監(jiān)測和分析，三一實(shí)施節(jié)能措施，降低能源成本，同時滿足環(huán)保法規(guī)要求，降低潛在的環(huán)保處罰風(fēng)險。

以設(shè)備能源管理舉例，為解決設(shè)備用能異常風(fēng)險高、能源運(yùn)維質(zhì)量差、能源成本管理難、雙碳節(jié)能壓力大的四個痛點(diǎn)，三一以“三步走”的策略實(shí)現(xiàn)能源管理從粗放到精益。

以物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用為例，自研峰谷平智能調(diào)度應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)設(shè)備能源精確測量和精準(zhǔn)分析，通過預(yù)測能源使用情況，評估節(jié)費(fèi)空間，優(yōu)化用電模式，并在三一集團(tuán)推廣，實(shí)現(xiàn)年降本1000萬元以上。

（七）決策支持與風(fēng)險管理

通過構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫和分析平臺，三一實(shí)現(xiàn)了跨部門的數(shù)據(jù)整合和實(shí)時共享，極大提升了決策速度和團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率。

七、數(shù)據(jù)應(yīng)用典型案例

（一）智慧存貨管理

制造企業(yè)的存貨管控涵蓋采購、生產(chǎn)、銷售、研發(fā)等環(huán)節(jié)，涉及公司運(yùn)營全流程。三一集團(tuán)涉足行業(yè)多、實(shí)施范圍廣（國內(nèi)/國際所有事業(yè)部和法人主體），因在經(jīng)營過程因缺乏有效的庫存計(jì)劃、統(tǒng)一的管控機(jī)制、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，加之管理系統(tǒng)分散、部門聯(lián)動困難和管控?zé)o方法等，導(dǎo)致效率低下、庫存短缺和積壓并存的問題。

智慧存貨管控平臺利用數(shù)據(jù)中臺，基于大數(shù)據(jù)與可視化技術(shù)，集成計(jì)劃、生產(chǎn)、銷售、庫存等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，搭建存貨監(jiān)控大屏、指標(biāo)預(yù)警、專題分析、行動管理、風(fēng)險報告在內(nèi)的綜合管控平臺。

三一借助智慧存貨管控平臺，通過流程優(yōu)化、資源整合、智能決策、風(fēng)險預(yù)警、組織保障，開展存貨精細(xì)化分析、異常定位與預(yù)警，總結(jié)存貨特點(diǎn)，揭露存貨問題、剖析原因，樹立追本溯源、開放探索的深層次存貨管控方法與思路，推動各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)運(yùn)行模式改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)管理價值提升和數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)。

圖5 智慧存貨管理平臺

（二）設(shè)備能源管理

三一在整個OTD（訂單到交付）鏈條各個環(huán)節(jié)中，均實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的豐富流動，配備相應(yīng)系統(tǒng)進(jìn)行管理。比如廠內(nèi)的制造環(huán)節(jié)，從最開始的物料準(zhǔn)備、物流配送，再經(jīng)過鋼板裁剪、塑形、焊接增材、機(jī)加減材、涂裝亮化、裝配集成性能等過程，通過1.6萬臺設(shè)備實(shí)時在線、2.3萬個四表構(gòu)建能源網(wǎng)絡(luò)、4.6萬個攝像頭對工廠透明化管理等實(shí)現(xiàn)“一切業(yè)務(wù)數(shù)字化”，有效地將生產(chǎn)資源全量全要素連接，積累了豐富數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為數(shù)據(jù)應(yīng)用與變現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。

以設(shè)備的能源管理舉例，為解決設(shè)備用能異常風(fēng)險高、能源運(yùn)維質(zhì)量差、能源成本管理難、雙碳節(jié)能壓力大的四個痛點(diǎn)，三一以“三步走”的策略實(shí)現(xiàn)能源管理從粗放到精益。

第一步：被動能效服務(wù)，設(shè)備等基礎(chǔ)設(shè)施改造，基于控制系統(tǒng)進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的本地存儲；

第二步：數(shù)字化能效管理：可視化能源管理，能源統(tǒng)計(jì)在線化、數(shù)字化，設(shè)備數(shù)據(jù)、用能數(shù)據(jù)在線統(tǒng)計(jì)計(jì)算；

第三步：主動能效服務(wù)：建立生產(chǎn)用能模型，挖掘節(jié)能潛力，精細(xì)化用能管理。

主動能源管理的價值逐步顯現(xiàn)，對比2022年，2023年萬元產(chǎn)值能耗同比下降11%，碳排放同比下降13%，能源數(shù)據(jù)變現(xiàn)同比提升51%，在作業(yè)過程中開展的節(jié)能降耗項(xiàng)目累計(jì)節(jié)約能源費(fèi)用超過1億元。

圖6 能源管理大屏

未來，三一將繼續(xù)圍繞“全球化、數(shù)智化、低碳化”戰(zhàn)略，繼續(xù)加大研發(fā)投入，強(qiáng)化技術(shù)創(chuàng)新，全力以赴加快推進(jìn)研發(fā)、制造、營銷、服務(wù)的國際化，以及智能制造、智能產(chǎn)品和智能運(yùn)營的深度融合，利用數(shù)據(jù)進(jìn)行降本增效，致力于為全球客戶提供更加高效、智能、環(huán)保的產(chǎn)品和解決方案，共同推動全球工程機(jī)械行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

來源：中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)聯(lián)合會

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