聚光科技“大型企業(yè)環(huán)保管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案”成功落地興發(fā)集團(tuán)宜昌新材料產(chǎn)業(yè)園。興發(fā)集團(tuán)是全國最大的精細(xì)磷化工企業(yè),而宜昌新材料產(chǎn)業(yè)園作為興發(fā)集團(tuán)的核心戰(zhàn)略基地,肩負(fù)著集團(tuán)轉(zhuǎn)型升級的重要責(zé)任,也是實現(xiàn)“千億興發(fā)、世界一流”目標(biāo)的核心引擎。

為實現(xiàn)興發(fā)集團(tuán)宜昌新材料產(chǎn)業(yè)園“美麗宜昌”、“美麗興發(fā)”的生態(tài)環(huán)境規(guī)劃要求,聚光科技通過專家現(xiàn)場調(diào)研摸排、移動走航監(jiān)測等手段,協(xié)助產(chǎn)業(yè)園全面掌握其污染排放實際情況,應(yīng)用國際先進(jìn)的監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)手段,協(xié)助產(chǎn)業(yè)園搭建“點、線、面”立體監(jiān)測網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)園環(huán)境管理信息數(shù)字化升級。充分運用AI大模型對數(shù)字化環(huán)境管理信息進(jìn)行深度研判分析,協(xié)助產(chǎn)業(yè)園實時、全面掌握環(huán)境污染實況,輔助產(chǎn)業(yè)園掛圖指揮調(diào)度、閉環(huán)整治,切實實現(xiàn)“事前預(yù)警、事中監(jiān)管、事后跟蹤”的精準(zhǔn)高效數(shù)字化管理新模式。

聚光科技基于多年環(huán)保實踐經(jīng)驗與強(qiáng)大自研能力,為大型企業(yè)提供環(huán)保管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型一站式服務(wù)。

轉(zhuǎn)型背景
管理困局與雙碳目標(biāo)共驅(qū)環(huán)保升級
大型企業(yè)環(huán)境管理普遍面臨迎檢壓力大疲于應(yīng)對,涉污環(huán)節(jié)多填報工作量大;專業(yè)人員配置不足,人工管理效率低下;分廠環(huán)境底數(shù)不清、數(shù)據(jù)收集困難等系統(tǒng)性難題。
國家“雙碳”目標(biāo)對企業(yè)環(huán)保管理提出硬指標(biāo),同時鼓勵企業(yè)基于實時數(shù)據(jù)開展節(jié)能降耗、減碳環(huán)保、安全生產(chǎn)等領(lǐng)域探索實踐,以數(shù)字化提升企業(yè)綠色化、安全化水平。

體系框架?
“一三五”金字塔體系錨定轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略
聚光科技在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架下,打造“一個目標(biāo)、三個方向、五大場景”的環(huán)保管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型金字塔體系。

聚光科技以“端-邊-云”全棧式技術(shù)閉環(huán)為核心,基于自主研發(fā)的智能感知終端、行業(yè)級環(huán)保大模型、數(shù)字化應(yīng)用平臺及全生命周期管控服務(wù),打造“全域聯(lián)動感知-數(shù)據(jù)智能驅(qū)動-業(yè)務(wù)閉環(huán)管控”的AI+環(huán)保全鏈路解決方案,為大型企業(yè)提供從頂層設(shè)計到落地實施的一站式環(huán)保管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)。

場景1:合規(guī)自檢——從“被動迎檢”到“主動自查”
- 環(huán)境管理政策標(biāo)準(zhǔn)更新頻繁,企業(yè)難以及時感知,存在無心違規(guī)風(fēng)險。
監(jiān)管部門要求上報信息多種多樣,數(shù)據(jù)填報工作量大,容易遺漏出錯。
迎檢資料準(zhǔn)備耗時費力,信息檢索效率低。
智能自查:環(huán)保大模型自動解析最新政策法規(guī),生成自查清單,實現(xiàn)任務(wù)下發(fā)-跟蹤-閉環(huán)全流程線上管理。
填報助手:智能體解析填報模板,自動抓取系統(tǒng)數(shù)據(jù)生成合規(guī)報表,一鍵快速上報。
數(shù)字臺賬:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)自動歸集形成標(biāo)準(zhǔn)化臺賬,支持智能檢索與缺失、過期提醒。
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場景2:污染防治——從“末端監(jiān)測”到“全鏈防控”
排口監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取滯后,等到監(jiān)管部門通知才知道超標(biāo),無法提前預(yù)警預(yù)防。
治理設(shè)施無效運行浪費資源,設(shè)施應(yīng)開未開造成超標(biāo)排放。
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)孤島化,缺少深度融合分析,不能為管理提供有力支撐。
動態(tài)預(yù)警:集成廢氣/廢水/雨水/廠界等在線監(jiān)測數(shù)據(jù),通過分級預(yù)警算法,實現(xiàn)超標(biāo)提前攔截。
工況診斷:構(gòu)建“產(chǎn)-治-排”聯(lián)動分析模型,智能診斷設(shè)施運行狀態(tài),推送優(yōu)化建議,提高設(shè)備運行效率。
數(shù)據(jù)融合:建立企業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)中心,實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合,自動分析數(shù)據(jù)規(guī)律,為管理提供支撐。

場景3:節(jié)能降碳——從“粗放管理”到“精細(xì)管控”
能源使用缺乏全流程監(jiān)測,高耗能環(huán)節(jié)難以精準(zhǔn)定位。
碳排放數(shù)據(jù)分散統(tǒng)計,人工核算效率低誤差大。
能效監(jiān)控:實時采集水、電、氣、熱等全鏈條能源數(shù)據(jù),構(gòu)建能效分析模型,自動識別異常能耗并生成優(yōu)化建議。
碳排核算:建立企業(yè)級碳管理平臺,基于AI算法自動化核算碳排放量,一鍵生成合規(guī)報告。
動態(tài)調(diào)控:基于機(jī)器學(xué)習(xí)動態(tài)調(diào)整設(shè)備參數(shù),建立能效對標(biāo)預(yù)警體系。

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場景4:環(huán)境應(yīng)急——從“人找數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)追人”
環(huán)境隱患分布廣類型多,人工巡檢效率低。
應(yīng)急預(yù)案、資源都是紙質(zhì)材料,調(diào)閱不方便,匹配遲緩。
應(yīng)急處置依賴經(jīng)驗,面對突發(fā)狀況無從下手,決策響應(yīng)滯后。
智能巡檢:無人機(jī)/機(jī)器狗搭載監(jiān)測設(shè)備,結(jié)合視頻AI識別,實現(xiàn)環(huán)境隱患自動巡查,問題自動推送。
數(shù)字預(yù)案:結(jié)構(gòu)化存儲應(yīng)急預(yù)案與資源信息,智能匹配事故特征,針對性推送處置方案,提升響應(yīng)速度。
應(yīng)急智庫:集成應(yīng)急預(yù)案、MSDS、事故案例等知識庫,快問快答,提供專業(yè)性處置建議。

場景5:績效評價——從“分散考核”到“一碼統(tǒng)管”
環(huán)境數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,數(shù)據(jù)質(zhì)量難保障。
第三方運維監(jiān)管缺失,考核依據(jù)不足。
集團(tuán)以及各分廠環(huán)境管理績效缺乏量化標(biāo)準(zhǔn),對標(biāo)分析困難。
數(shù)據(jù)治理:建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)控模型,確保數(shù)據(jù)真實、準(zhǔn)確、完整。
運維監(jiān)管:搭建第三方管理平臺,實現(xiàn)運維全過程在線管理,結(jié)合數(shù)據(jù)對比、視頻AI等技術(shù),考核運維工作質(zhì)量。
量化評價:構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化評價體系,定期生成紅/黃/綠三色碼,對集團(tuán)和各分廠環(huán)境管理工作量化評價,橫向?qū)?biāo)。