为将“智能制造+数据化运营”的战略构想付诸实践，必须打通从能源到生产、从设备到工艺的全链条数据，实现更深层次的运营洞察与精细化管理。本次项目旨在将数据分析的触角从宏观的能源管理，延伸至微观的生产核心环节，将生产过程“透明化”，管理模式“数据化”，为公司持续降本增效、提升核心竞争力提供坚实基础。
已通过智能计量设备构建能源数据自动采集网络，实现7x24小时实时监控，为成本核算提供了基础。
智能抄表取代了人工巡检，节约了人力成本，并从根本上消除了人为误差，确保了源头数据的准确性。
能源、生产、ERP等系统独立运行，形成“数据孤岛”，导致跨系统归因分析困难，问题排查周期长。
现有系统只知“消耗了多少能源”，但无法解释“为何消耗”，对设备健康状况和效率衰减趋势缺乏洞察。
点检、保养、维修依赖纸质工单和口头传达，管理层无法对维护工作的执行度与效果进行量化评估。
缺乏与产量数据的实时关联，无法精准定位因无效空转、低效运行等造成的具体能源浪费环节。
全面采集核心设备数据，实现可视化实时监控，将“黑盒”设备转变为“透明”资产。
实现点检、保养、维修、检修四大业务线上闭环管理与绩效量化。
打通设备与能耗数据，建立关联分析模型，发掘并量化潜在节能机会。
支持多基地数据统一接入与横向对标分析，提升集团整体运营水平。
解决设备可靠性与能效问题，将生产要素“透明化”。
通过APS/MES实现生产过程的精细化调度与执行。
通过QMS/SPC将质量从事后检验转变为过程预防。
通过WMS实现全流程物流自动化与智能化。
采用自动化与人工辅助相结合的方式，全面采集运营数据，为精细化管理提供基础。
通过利旧现有IoT平台，对接设备PLC/SCADA/DCS系统接口，实现对下表所列等关键设备参数的自动化、实时采集。对于无法自动获取的产量和质检数据，提供灵活的人工录入界面和API接口。
| 生产区域 | 重点设备 | 建议采集参数 | 采集目的 |
|---|---|---|---|
| 酿造车间 | 糖化锅 | 运行状态、温度、pH值、搅拌速度、蒸汽阀门开度/流量 | 监控工艺执行、评估设备负载、关联能耗 |
| 过滤槽 | 运行状态、麦汁浊度、压差、耕刀电机电流 | 监控过滤效果与效率、防止设备过载 | |
| 煮沸锅 | 运行状态、温度、压力、蒸汽消耗量 | 监控工艺达标情况、精确核算能源成本 | |
| 回旋沉淀槽 | 运行状态、循环泵电流、沉淀时间 | 监控工艺过程、评估设备能效 | |
| 发酵车间 | 发酵罐 | 运行状态、罐内温度、罐内压力、冷却剂阀门状态、液位 | 严格监控发酵工艺、保障产品质量、预警异常 |
| 包装车间 | 洗瓶机 | 运行状态、主电机电流、水/碱液温度、水/碱液压力 | 监控设备运行负荷、保障清洗效果 |
| 灌装机 | 运行状态、灌装速度/产量、CO2压力、液位、主驱动电流 | 计算OEE、单位产品能耗、监控生产进度 | |
| 杀菌机 | 运行状态、各温区温度、水泵压力、链条电机电流 | 监控杀菌工艺、保障食品安全、评估能耗 | |
| 贴标机 | 运行状态、产量、主驱动电流 | 计算OEE、监控生产进度、评估设备效率 |
利用专业的疏水阀无线诊断设备（基于LoRa技术），实现对疏水阀运行状态（正常、泄漏、堵塞等）的实时在线监测。此功能可显著减少因蒸汽泄漏造成的能源浪费，并能有效预防因管道积水可能引发的水锤等安全问题，将隐性损失转化为显性节约。
核心价值：构建设备全生命周期的数字化档案，实现“一机一码一档”，为所有相关业务提供统一的信息入口。
核心价值：将传统点检升级为标准化的数据驱动手段，实现设备隐患的早期发现与闭环管理。
核心价值：实现从“被动修理”向“主动保养”的转变，通过科学计划提升设备可靠性，延长生命周期。
核心价值：构建从故障上报到知识沉淀的全流程闭环，实现维修工作的高效、透明与持续优化。
核心价值：对重大、计划性的停机维修活动进行精细化管理，确保检修质量，保障设备长期稳定运行。
核心价值：实现备件从申请、领用到性能分析的全生命周期追踪，降低库存成本，保障运维需求。
核心价值：将抽象的设备运行状态转化为直观的视觉语言，实现对核心设备健康状况的实时态势感知。
核心价值：从事后响应提升至事前预警和主动干预，是保障工艺稳定、预防重大故障的核心防线。
核心价值：通过自动捕获与人工确认，确保停机数据的准确、完整与可追溯，为深度停机分析提供坚实基础。
核心价值：将分散的设备和能源数据转化为有价值的洞察，为管理决策和持续改进提供量化依据。
制定保养、点检、检修计划，并设定OEE、能耗等绩效目标。
通过APP执行任务，系统7x24小时采集设备运行数据。
强大数据分析引擎，将执行数据转化为洞察，检查计划有效性。
当检查发现偏差时，系统支持立即采取行动并优化下一循环。
传统模式: 大部分精力被动消耗在处理突发停机事件上。
新模式: 通过参数预警，在故障发生前主动安排维护，将非计划停机扼杀在摇篮里。
传统模式: 能耗和维修成本按车间粗略分摊，无法判断真实成本。
新模式: 自动计算每批次、每台设备的单位产品能耗和维修成本，支撑精准决策。
传统模式: 跨部门沟通成本高，出现问题时责任界定困难。
新模式: 提供统一的数据平台和“事实源”，让团队聚焦于“如何解决问题”。
传统模式: 许多决策依赖个人经验，难以复制和传承。
新模式: 为决策提供客观数据支撑，如“更换B品牌轴承后，MTBF提升15%”。
传统模式: 各基地数据标准不一，优秀实践难以快速复制推广。
新模式: 凭集团化架构，统一对标各基地KPI，将成功经验标准化、流程化，全集团推广。
传统模式: 系统擅长事后统计，但难以解释能耗波动原因，仅是“记分员”。
新模式: 整合设备状态，精准定位能耗黑洞（如空载能耗），识别最佳能效区间，变“记账”为“优化”。
项目总体周期预计为3个月，采用分阶段、迭代优化的实施策略，确保项目平稳、高效推进，并快速体现价值。
| 阶段 | 里程碑 | 开始时间 | 结束时间 |
|---|---|---|---|
| 第1阶段 | 详细设计 (项目启动、蓝图规划) | T | T+10天 |
| 第2阶段 | 环境搭建及初步上线 (资源配置、数据采集配置) | T+11天 | T+20天 |
| 第3阶段 | 功能定制开发及整体上线 (开发测试、UAT、培训) | T+21天 | T+70天 |
| 第4阶段 | 上线试运行及验收 (系统试运行、项目验收) | T+71天 | T+90天 |