深度智控亮相第九届绿色工厂厂务大会，以物理AI重构智慧厂务运行模式

近期，第九届绿色工厂厂务大会于无锡举行。大会以“绿色厂务赋能绿色工厂节能降碳转型” 为主题，搭建国家级工业绿色升级交流平台，汇聚超 3 万人次行业精英、技术专家与产业代表，共探工业节能降碳、低碳转型的前沿路径与落地实践。

随着“双碳”战略持续推进，绿色厂务转型进入深水区，而物理AI的普及且在工业场景中持续深入，也推动着厂务系统从传统“经验驱动+分散管理”的运行模式，迈向以物理AI为核心的“机理框架+数据融合+自主优化”的全新阶段。

作为基于物理AI的能效智控技术引领者，深度智控依托自研的PhyAI技术，围绕现代绿色厂务在能碳协同、设备稳运、智能最优管控等核心刚需，面向高端制造与算力产业展示零碳园区、预测性维护、DeepBot AI算法三大主题，构建覆盖能源智控优化、设备运维与碳治理的AI原生智慧厂务运行体系。

核心技术与解决方案

零碳时代，绿色工厂对能碳协同与系统化运营能力的需求不断提升。深度智控构筑“源网荷储碳一体化+物理AI优化”架构，面向半导体、电子等高端制造园区场景，打造统一的能碳管理中枢，实现能源调度、碳核算与设备运行的协同优化。

方案通过PhyAI算法动态优化分布式电源、柔性负荷与储能充放电控制调度策略，实现精准削峰填谷与绿电高效消纳，园区绿电利用率可达85%以上；依托AI全口径碳核算模型，自动生成碳账本、智能碳排预警与差异化减排策略，实现园区碳强度年均下降15%~25%；同时，通过对能源系统、设备运行与排放状态的全域实时感知，实现厂务运行的可视化与异常快速响应，并联动生产工艺与能源负荷优化匹配，持续降低无效能耗，推动单位产值能耗下降15%以上。

预测性维护：开启厂务零中断时代

核心厂务设备稳定运行是工厂连续生产、高效降耗的基础。传统定期维保与故障抢修模式，难以满足现代化工厂对稳定运行与精细化运维的要求。

应用过程与关键能力

凭借PhyAI算法与FMEA失效模式分析原理，深度智控基于运行阈值与趋势变化量化健康状态，解析设备振动、温度、压力等数据，提供设备故障提前预警、健康度评估、预测性维保等服务；同时，对异常参数、故障现象、历史数据进行多维关联分析，快速定位根因，自动生成标准化检修工单，形成“感知-预判-溯源-处置”的智能运维体系。

该方案推动厂务从事后补救的被动模式，升级为AI事前预判、精准维护的主动模式，有效杜绝非计划停机，延长设备生命周期，助力企业实现停机损失趋近于零、运维成本减半。

DeepBot AI算法平台：构建厂务能源智能优化与决策能力

实践成效与行业价值

针对业内首个L4级能效智能体DeepBot，深度智控则展示了其内置的AI算法平台。在PhyAI算法+强化学习能力的基础上，平台实现了数据采集、智能分析、策略输出、优化闭环全流程自主运转，集成了AI能耗分析、设备AI管理与诊断、实时态势监测、节能潜力等核心功能，以即插即用的轻量化部署与快速策略验证的使用方式，破解传统厂务决策滞后、优化被动的痛点，适配复杂工业厂务工况，驱动厂务极致能效、安全稳定、绿色低碳深度落地。

深度智控三大核心产品深度协同，全面覆盖厂务安全稳定、极致节能降耗、智能精准运维、零碳合规管控等绿色需求，在本次大会中获得了广泛的行业关注。未来，深度智控将持续深耕物理AI核心技术，推动工业厂务系统从分散式粗放管理向系统化、自主智能优化运行模式演进，加速绿色工厂向智慧智能的新一代运行体系升级。