典型场景

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典型场景

一、研发设计

1．典型场景： 大型发电机组数字化设计

痛点：在传统的发电机组设计中，缺乏多方设计协同 能力，设计方、制造方、服务方的设计软件存在差异，设 计规范不统一，设计效率较低。

改造目标：通过设计平台的统一集成，打通各方的设 计过程数据，形成一致的设计版本，实现设计过程数据、 模型数据的共享共用，从而提升研发设计效率。

实现方式和需要条件 ：通过运用统一的研发设计工 具，使设计方、制造方等多方之间规范定义和传递产品研 发设计、工艺设计等各阶段成果和数据，实现多专业协同 设计，提高跨部门合作效率。 同时对三维软件进行深度开 发，运用大数据和人工智能技术，将机组三维制造信息与 三维设计信息共同定义到产品的三维模型中，实现高度集 成。最终形成唯一的设计模型数据源，推动企业高效开展 设计仿真，和产品性能、可制造性、可装配性等分析，实 现设计、工艺、制造协同。

2．典型场景： 高压气体开关数字化设计

痛点 ： 高压气体开关长期以来存在电弧物性参数不 全、开断数字化设计方法不准、温升与机械可靠性模型不

全面、精密测试手段不足等难题，亟待突破。

改造目标：建设高压气体开关数字化设计（仿真）平 台，引领我国高压开关由经验试错向可预测性数字化设计 变革。

实现方式和需要条件：研究燃弧平衡态及弧后非平衡 态多组分气体电弧物性参数计算方法、精细光谱辐射计算 方法、 以及弧后临界击穿场强计算方法与实验装置，建立 气体电弧基础参数数据库，支撑开关电弧精确建模。建立 高压气体开关电弧开断全过程精确模拟方法，提出适合工 程应用的弧后热击穿及电击穿判据。建立针对高压气体开 关的电磁热流全耦合仿真模型，建立基于虚拟样机技术的 高压气体开关开断过程动力学仿真方法。建立融合高速摄 像、动态压力传感等技术的综合测量平台。

二、生产制造

3．典型场景：特高压输配电装备智能化制造及检测

痛点：特高压输配电装备制造涉及零部件种类繁多、 异形零件占比大，面临装配工艺复杂、装配自动化技术难 度较大、装配工序自动化水平低等问题。

改造目标：导入自动化产线，实现产品智能化装配制 造和检测。

实现方式和需要条件 ：应用传感器 、激光测量与定 位、机器视觉识别、伺服耦合等系统，通过机器人控制、 三维视觉算法、数字孪生、5G 等技术，实现机器人自动上 下料、 自动加工装配、 自动检测试验、 自动包装发运、 自

动配送入库等工序的数字化管控，保证产品制造的质量一 致性，提高装备的装配制造效率，提升产品质量可靠性。

4．典型场景：汽轮机中小叶片加工黑灯产线

痛点： 汽轮机叶片加工目前仍多采用人工作业，效率 和质量依赖操作者的经验与技术水平，存在人工成本高、 误差大、效率低等问题，无法保证产品的合格率。

改造目标 ：建立针对汽轮机中小叶片 自动化加工产 线，实现 24 小时无人值守加工。

实现方式和需要条件： 综合运用机内在线测量与自补 偿、机内自动测刀、加工过程监控技术，代替人工测量补 偿的过程，完成零件加工的自动化补偿。采用工业机器人 和零点快换技术，并在产线内预设与自动导向车（AGV） 的接驳站，实现完全的自动化上下料和加工。 以产线管控 系统为核心 ，将制造执行系统（MES ） 、仓库控制系统 （WCS）和智能AGV 贯通，实现多品种小批量汽轮机叶片 的混线生产及无人值守加工。

5．典型场景：光伏组件数字化产线

痛点：传统光伏组件工厂大量依赖人工和经验，产品 质量和生产过程一致性难以保证，而且数据共享难，协同 效率低，影响生产能耗、产品质量和交付效率。

改造目标：通过产线数字化，实现资源管理、质量管 理、生产管理等协同，提高制造效率。

实现方式和需要条件：在光伏组织制造车间，全面导 入生产过程管理（MES）、仓储管理（WMS）、设备管理

（EAM） 、质量管理（QMS）、数字化能源管理（EMS） 等软件，结合工业互联网、大数据、人工智能、数字孪生 等新技术，开展产线物联网网络集成、设备和生产系统控 制程序优化、AI 技术与装备的有机融合，建立多系统集成 的数字化产线，实现数据互联共享和协同制造。

6．典型场景： 电力装备钢构部件柔性焊接

痛点：传统手工焊接焊缝质量不稳定，返工率高，焊 缝成型外观差 ， 而且焊接产生的强光和废气对人体伤害 大，工作环境恶劣，影响焊接工人健康。

改造目标：打造基于数字化的焊接柔性线， 以适应不 同场景和空间，减少人工焊接量。

实现方式和需要条件 ：应用模块化和产线重构等技 术，搭建柔性焊接产线。运用单悬臂焊接、双机器人悬臂 焊接、小龙门焊接、大龙门焊接机器人，实现垂直焊和水 平焊。根据焊缝大小和焊接材质不同，通过焊接机器人自 动换枪，满足特殊位置、特殊材质焊接要求。

7．典型场景： 高压开关关键零部件视觉对中装配

痛点： 高压开关零部件存在尺寸偏差较大， 目前多采 用人工装配，可操作空间狭小、需多次人工调节，装配耗 时耗力，同时易造成产品装配质量不一致问题。

改造目标：通过视觉引导装配技术实时调整位置进行 自动装配。

实现方式和需要条件：通过搭建三工位壳体、动端装 配的硬件平台及智能视觉引导装配系统测试平台，利用视

觉引导技术实现三工位隔离开关壳体及动端的装配、硬件 驱动控制、三维数据采集、 引导数据计算、机械臂装配控 制、数据镜像场景交互显示等功能，确保三工位隔离开关 动端及接地端的三相对中，提高装配效率及装配质量。

三、质量管理

8．典型场景：汽轮机核心零部件质量管控

痛点 ：部分汽轮机生产过程的质量信息采用手工记 录，执行效率低、信息记录不全，无法及时识别质量问题, 质量追溯困难。

改造目标：实现质量全过程的精准追溯，提高质量管 理效率，降低制造成本，提高产品质量。

实现方式和需要条件：针对汽轮机制造过程的质量检 验，面向叶片、轮盘等核心产品，运用大数据、AI 大模型 等技术，搭建自动上下料、 自动检测分析的一体化系统。 构建数字化质量检验系统，实现检验计划、供应商监造、 进货检验、制造质量管理、测量设备等平台化管控。将数 字化质量检验系统与生产管控系统集成 ，打通质量数据 链，构建质量管理统计分析、在线监控预警及质量协同改 进的管控体系。

9．典型场景： 变压器线圈视觉检测

痛点： 变压器制造定制化程度较高，难以建立完善的 视觉检测模型， 目前视觉检测场景应用范围有限，识别精 度低。

改造目标：通过新一代信息技术应用，实现关键生产

环节自动检测，提升质量一致性。

实现方式和需要条件： 以机器视觉技术为核心，通过 光学、机械、 电气、软件、算法的协调配合，开发高效、 精确的线圈绕制综合在线检测装备，并通过结合 AI 机器视 觉和 3D 扫描技术 ，实现线圈绕制的自动化检测和质量控 制，提高产品质量、生产效率，降低成本。

四、产业链管理

10．典型场景： 电力装备制造物料智能仓储物流

痛点：制造过程中的物料拣选和搬运流程过于繁琐， 部分物料管理需要人工记录，速度慢、易出错。

改造目标：通过智能仓储物流系统，快速实现产品的 出库， 以及精准配送。

实现方式和需要条件：采用仓储管理系统（WMS）系 统，通过条码的应用，将物料从原料入库、上架、 出库到 成品出库进行全流程跟踪，精准监控物料的流转、半成品 的转序以及成品的包装明细等信息。并将 WMS 与 AGV 通 过接口进行对接，选择最优路线将物料自动配送到指定的 工位，绑定搬运的物料信息与转序的单据，记录每道工序 的产出以及接收情况，提升管理效率，提高物料送达速率 和准确率。

11．典型场景： 大型变压器制造资源协同

痛点： 大型变压器制造周期长、零部件数量采购工作 量大，难以进行批量化的生产组织，制约项目交付进度。

改造目标：通过协同制造，实现前端与营销、后端与

供应商、订单与交付的打通，使产业链联动更加高效，优 化资源配置。

实现方式和需要条件：建立物料、客户、供应商及其 他基础数据统一资源管理平台 ，实现统一采购 、 统一生 产 、统一调配 。整合分散的采购资源 ，提高供方合作质 量，规范采购流程，优化采购成本，控制供应风险。实时 监控采购绩效 ，全方位展示库存情况 ，有效控制库存水 平、提高库存周转率，实现采购、库存与财务一体化。

五、运维服务

12．典型场景：风力发电场机组智能运维

痛点：传统的风电场巡检通常需要人工登塔，存在一 定的安全风险，而且传统目视检查难以识别高段塔筒、风 机叶片缺陷。

改造目标：通过新一代信息技术，实现塔筒、机组及 叶片的远程监测和运维。

实现方式和需要条件：通过搭载摄像头和其他传感器 的无人机，实时获取风电场的图像、温度、湿度等数据， 实现对风机叶片、塔筒等部位的常规巡检，并配合风机自 身状态数据 AI 信息对比，及时发现运行问题，运用爬塔小 车和智能机器人，对风电装备进行远程检修，降低人工作 业安全风险，确保风电场的正常运行。

13．典型场景：核电站仪控运行维护智能化平台

痛点：核电站各系统间接口复杂，没有统一的平台进 行汇总和管理，不能直接展示问题原因、解决方法等，导

致维护成本高、人力投入大等问题。

改造目标：建立核电领域专用的工业互联网平台，打 破不同系统间的信息孤岛，对仪控系统全方位监视和统计 分析，降低维护成本。

实现的方式和需要条件：通过解决核电厂海量实时数 据处理、边缘数据采集、人工智能算法等技术，研究核电 领域的工业互联网平台，采用“平台+APP”架构，具备多 源异构数据采集、海量数据处理、数据仓湖存储、智能算 法、可视化展示等能力，提升核电厂系统的统一性，提高 对系统运行、维护状态感知和决策能力。

14．典型场景：发电机组状态监测及智能预警诊断

痛点： 当前大部分电厂数字化程度不高，底层基础设 施仍采用传统信号处理方式 ，机组运行数据利用程度不 高，机组运维数字化程度低，部分异常无法及时预警。

改造目标：实现发电机组在线状态监测及运行异常智 能预警诊断。

实现方式和需要条件：运用大数据、人工智能、数字 孪生等技术，开发汽轮机轴系故障、热力性能监测诊断、 高温部件应力分析及寿命监测、回热系统预警诊断、润滑 油系统预警诊断等系统，实现装备状态监测、能效分析、 性能优化、故障预警、智能诊断功能，显著提升机组运行 经济性、安全性、稳定性以及运维智能化水平。

15．典型场景：加工制造装备运行状态监控

痛点：部分企业对数控加工装备、焊接机器人、热处

理炉等关键核心装备缺乏有效的监测手段，而且在装备故 障发生后，缺少对故障分析、统计，无法复用故障处理经 验。

改造目标：实现加工制造装备状态监测与控制，提高 装备使用效能，保障制造过程安全可靠。

实现方式和需要条件 ：针对数控机床 、机器人 、焊 机、热处理炉等关键核心装备，搭建车间物联网。开发统 一的数据采集与监视控制系统（SCADA）系统，对装备运 行时间以及生产过程中的状态参数、工艺参数、故障信息 等进行实时采集。采集的各类型数据统一进入数据平台进 行管理，实现与工艺要求的匹配性分析。建立装备关键参 数等指标的监控策略，对装备故障、异常情况进行及时处 理和调整。优化生产过程，提高装备使用效率，为车间排 产及资源动态配置提供有力保障。