1 园区智慧低空停机坪及智慧管理建设投资运营计划书 编制单位：北京天域飞行科教技术有限公司 日期：2025 年 6 月 6 日 一、项目背景与目标 1.1 建设背景 政策驱动：国家层面大力推动低空经济发展，2024 年《无人驾驶航 空器飞行管理暂行条例》明确鼓励“在产业园区试点无人机物流、应急救 援等应用”；地方政府积极响应，如深圳市发布《低空经济产业创新发展 实施方案》，支持智慧园区低空基础设施建设。 万架次，成为区域低空经济应用示范项目。 2 生态构建：通过开放平台吸引第三方无人机企业入驻，形成“基础设 施+服务运营+数据共享”的低空经济生态圈。 二、系统架构设计 园区低空服务运营管理架构 基础设施层：包含楼顶无人机停机坪、多机位起降平台、智能充电桩 矩阵等硬件设施，实现无人机的起降、充电与物资存储。 智能调度层：基于 AI 算法的低空运营平台，具备飞行计划报备、路 径优化、动态空域管理、设备监控等功能，对接民航 提供决策支持，并开放 API 接口接入第三方服务。 三、建设内容与设备清单 3.1 核心设施配置 项目 技术参数 数量 单 价 （ 万 元） 总 价 （ 万 元） 3 楼 顶 无 人 机停机坪 面积 200 ㎡，抗风等级 8 级，配备自动 照明系统、RTK 高精度定位、防滑耐磨 涂层，承重 5 吨/㎡ 1 座 180 180 多 机 位 起 降平台 智能调度系统（支持 10 架无人机并发起

使用容器技术减少应用程序的 停机时间 40% 高达 无服务器架构提高了功能部署频率 41% 高达 采用按价值计费模式显著改善 总体拥有成本 39% 高达 查看全文 价值支柱 3 增强安全和韧性 在云端强化您的安全态势 由安全漏洞、硬件故障、软件缺陷或人为失误 导致的意外停机可能代价高昂。最近一项调查 显示，五分之一的受访者报告称，他们最近一 次停机造成的损失超过 100 万美元。7 中断成本，通过消 除许多遗留系统中存在的漏洞来提高运营韧性 并增强网络安全的稳健性。云服务还为零信任 架构和高级威胁检测能力奠定坚实基础。 Uptime Intelligence，2025 年年度停机分析 Known，云端迁移的商业价值，2025年 亚马逊云科技助力企业从以下四个关键领域提升运营韧性： 基础设施： 通过我们高度韧性的基础设施，防 范硬件故障、自然灾害和电力中断。 运营： Intelligence，2025 年年度停机分析 如何估算商业价值 您可通过评估减少停机时间、增强安全性和简化运营等核心指标， 计算亚马逊云科技为您释放的运营韧性效益。 例如，可以首先估算业务中断所造成的成本，以及网络事故可能 带来的潜在成本。最近一项调查显示，基础设施故障的平均成本 通常超过 10 万美元 10。 通过对比您企业每年因突发停机和网络攻击所产生的成本，并计 算其中有

数字孪生平台 工厂 3D 数字孪生可视化及数采系统属于生产运营管理系统，实现对工厂生产运营以及产线设备、设备运行数据的目视化管理。利用全产线 3D 建模， 将设备运行状态、设备停机时间、生产线监控、 T/Time 、异常波动预警和品质控制等映射到模型，还原产线运行场景，实时展示全面的产线运行状态。整 合物联网技术，链接设备数据、工艺参数、产量等数据，实现产线设备作业管控，指 生产质量提高和生产成本降低等改善活 动。 设备级监控 铆钉、阀片、限位器、视觉前、铆接、视觉后、定心机、 Rotor 热装、加磁机、 3 点焊接机等设备 实时数据 秒级更新、展示设备状态、停机时间、 T/TIME 等数据 异常告警 设备异常时，场景告警弹窗实时出现，告警列表自动更新 自动统计 自动统计循环节拍，实时统计、计算生产实绩、工程不 良率、生产达成率等数。 工厂数字孪生平台 数字孪生平台 工厂数字孪生平台 品质控制子系统 虚拟设备与实体设备状态同步，通 过接收经过数据处理的实体数据， 做出相应动作，实现动作同步 自动筛选、计算统计数据，以最佳 方式显示设备停机时间和节拍时间， 对比目标，使设备问题显而易见 通过对核心检验工程加装按钮终端， 实现人机交互，实时上传品质数据 平台快速统计工程不良数量和不良 原因，同步展示到电子看板 实时计算不良品占比，辅助管控品

设备管理 痛点需求：对于精品钢材企业，中小企业的设备管理痛点 在于设备故障停机影响大、维护不及时且成本高昂。首先，许 多企业设备点多面广（如炉窑、轧机、起重等多种类型），但 日常巡检主要靠人工，设备运行状态无法实时掌握。一些隐蔽 故障征兆（如轴承振动、温度异常）往往被忽视，等设备突然 宕机才发现，造成计划外停机，打乱生产节奏。其次，维修方 式偏被动和粗放。没有完善的预防性维护计划，通常是设备坏 影响产出，要么过度维护增加成本。再次，备品备件管理混 乱，停机等件现象常见。由于缺少数据指导，备件库存不是短 缺就是积压，而且故障发生后可能没有合适备件，延长修复时 间。归结起来，中小企业设备管理数字化程度低，难以及时预 — 25 — 知故障、优化维护策略，导致设备可动率和使用寿命偏低，维 护费用却居高不下，生产经营受影响。 应用场景：设备管理数字化旨在提升设备全生命周期管理 水平，减少故障停机和降低维护成本，分级如下： 系统对维修工单流程进行管理，从报修到 完成都有记录，并关联备件库存模块，实现备件领用登记和库 存更新。二级应用使企业进入预防维护阶段，设备故障有所减 少，可动率提高，维护工作有章可循。 三级：设备数据与生产系统联动，支撑非计划停机分析 — 26 — 企业在关键设备上部署物联网传感器，实时采集振动、温 度、压力、电流等状态数据，并利用智能算法分析，开展预测 性维护。场景举例：某特钢厂在大型空压机和行车轴承处安装 振动

荷 侧 非市场化用户 国网代理用户 市场化用户 ■ 超短期负荷预测 ■ 非旋转备用机组 ■ 日前市场备用、调频容 量 ■ 必开必停机组 ■ 电网安全约束 ■ 日前负荷预测 ■ 非旋转备用出清结 果 ■ 备用和调频需求 ■ 必开必停机组 ■ 电网安全约束 现货市场各类出清的边界和使用数据 社会福利最大化 电能 + 备用 + 调频统一出 清 滚动 机组组合 机组组合 + 点对网外来电 + 跨省外 来电 ( 等于 ) ( 用电侧 ) 省内计划负荷 + 省内市场负荷 + 跨省外送电 + 网损 机组设备性能约束 ( 最大 / 最小出力、爬坡率、 最 小开机 / 停机时间等 ); 输电容量约束； 旋转备用需求约束 优化目标： ( 售电收入 - 购电费用 ) 最大化 ·--------------- 约束边界 … ------------ 经济调度 出力曲线 辅助服务容量 非定价机组 节点和节点电价 机组设备性能约束 ( 最大 / 最小出力、爬坡率、 最 小开机 / 停机时间等 ); 输电容量约束 旋转备用需求约束 优化目标：全网购电成本最低 ---------------- 约束边界 … --------------- 实时市场出清优化的目标和约束边界

必要时，预留足够应对时间 给一线人员在故障前做出应对 维护方式 根据零部件的平均损坏率进行维护， 不考虑实际运行状态 根据设备的实际运行状态 决定维护方式及关注点 维护成本 维护成本高， 停机停产时间较长 维护成本低， 停机停产时间较短 使用场景 无法准确获得单体 设备运行状态时 单体设备状态可获知时 预测性维护与预防性维护虽然只有一字 之差 ，在理念上却截然不同。预防性维 护不考虑系统设备当前的运行状态和健 人工智能 (AI) / 机器学习 (ML) • 核心算法， • 用于数据模式识别、故障预测和 RUL 评估。 AI+ 设备管理（预测性维护）——综合价值 综合价值 大幅减少因故障导致的停机时间和维修 费用； 减少不必要的维护活动； 有助于企业合理安排生产计划，提高 生产线的稳定性和连续性； 及时发现潜在问题并采取预防性措施。 预警和故障定位 减少维护成本 提供实时机床健康状态信息 设备 IOT 平台 生产监控及分析 知识经验库闭环 故障模式识别 剩余寿命预测 维护决策 量化收益 设备综合效率 (OEE) 非计划停机 产能提升 维修成本 业务价值 18% 8%+ 25%+ 健康评分 模型库及自动更新 40% 减少故障停机损失 减少人工巡检工作量 降低维护成本 降低安全风险 浙江申轮——减速机基于振动的轴承故障预测分析（二） 2 ）采购振动传感器与振动分析

区块链技术实现对原材料的实时跟踪，从而提高供应链的 透明度和可靠性。这种数字化的供应链管理有助于减少库 存积压、优化物流，并提高整体运营效率。同时，预测性维 护技术的应用，利用传感器和数据分析预测设备故障，进一 步减少了停机时间和维护成本。 尽管食品饮料行业生产企业在数字化方面取得了显著进 展，推进这些技术和系统的过程中也不可避免地遇到了一 些复杂挑战。技术的快速发展和应用需要企业在不断变化 的环境中做出灵活调整，而这些调整往往伴随着技术整合 人工智能（AI）进行数据分析、机器学习优化生产流程，以 及采用更先进的机器人和自动化设备提升生产效率。 预测性维护：将广泛应用预测性维护技术，通过实时监 控和数据分析，提前识别和解决设备潜在问题，从而减少 故障停机时间和维修成本。 个性化和定制化： 个性化产品：未来的生产企业将更加注重个性化和定制 化，利用数据分析和智能制造技术满足消费者日益增长 的个性化需求。例如，通过定制化生产线快速响应市场 上对特定口味或功能的需求。 定目标生产率准确计算OEE KPIs，以便跟踪各生产线设 备的性能。 设备利用率跟踪和监控 通过创建不同状态及其附带原因的电子记录来跟踪设备 利用率。利用事件，如设备启动/停止或维护停机，定义 了状态变化。这些事件可以从控制系统自动捕获，也可 以由生产操作员手动输入系统，或两者结合使用。 生产线瓶颈确认 生产线的性能受到瓶颈设备的限制，但瓶颈的位置对操 作员来说并不明显，并且可能会因生产的物品或设备故

谈 手工数据采集 生产 统计员搜集纸张 ePICOR 以前的管理 ERP 生产计划 当前产量 报废原因 停机时间 停机原因 手工输入 生产 ePICOR 高级监控 和分析 生产现场 简单监控 智能制造的三个阶段： ERP 集 成 工厂包含的主要信息 ※ 厂房、设备、工具 ※ 人员 ( 生产、技术、管理 CAP Lot B3-SBC-221277 停工原因 None 零件号 SBC-221277 Red 确认声音 原因 班次 作业 时间 计数 时间 计数 输入停机原因 PCMIU(01) 回 × 销售渠道管理 销售员管理 销售活动管理 商机与报价 电子商务 工厂分析 OEE 分析 质量分析 能源分析 订单管理 采购管理 存货管理 仓库管理 产品数据管理 生产管理 数据采集 质量不良 停机求助 智能生产装备 身份识别 供应 商关 系管 理 办公 自动 化 OA 智能 设备 能源分析测量与监控 工业网络 工业交换机 智能物流装备 防火墙 信息安全

领域主要涵盖预测性维护、质量控制、供应链优化和生产调度等关 键环节。据麦肯锡 2023 年全球制造业 AI 应用报告显示，全球领先 制造企业中已有 67%实施了 AI 解决方案，其中，预测性维护的成 功实施使设备非计划停机时间减少了 30%-50%，维护成本降低了 20%-40%。 在质量控制方面，基于深度学习的视觉检测系统已广泛应用于 精密制造领域，通过高分辨率工业相机与 AI 算法的结合，缺陷检 测准确率可达 期为行业提供切实可行的技术路径。 首先，AI 技术能够通过大数据分析和机器学习算法，优化生产 流程，减少资源浪费。例如，通过对生产线的实时监控，AI 系统可 以预测设备故障并进行预防性维护，从而减少停机时间，提高生产 效率。此外，AI 还可以通过对历史生产数据的分析，优化生产计 划，减少库存积压，降低运营成本。 其次，在质量控制方面，AI 技术能够通过图像识别和深度学习 算法，实现对生产过 果，以下为某新能源汽车制造企业引入 AI 系统前后的生产效率和 产品质量对比数据： 指标 引入 AI 前 引入 AI 后 提升幅度 生产效率(台/小时) 10 15 50% 产品不合格率(%) 5 2 60% 设备故障停机时间(小时/月) 20 8 60% 综上所述，AI 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够显著 提升生产效率和产品质量，还能够优化供应链管理，降低运营成 本。因此，本研究的意义在于为新能源汽车制造企业提供切实可行

问题识别 过程拦截 设备状态分析 设备保养计划 设备生产能力 计划调度 质量管理 生产统计 SPC 计划排产 集中调度 产量统计 工艺参数管理 质量统计分析 质量改进 设备基础信息 设备停机管理 设备指标管理 设备故障维修 物料调度 生产调度 质量检测管理 质量问题分析 生产标准 生产监视 设备报警 生产报警 质量报警 设备状态监控 生产过程监控 质量在线监控 现场管理 数据采集 间段内（当 班、当日、当月、当年）的生产订单及订单完成情况，表格显示的内容包括：订单号、 品种、委托方、数量、开工时间/预计开工时间、完工时间/预计完工时间、生产线号、 合格数量、不良品数量、停机耗时、生产耗时等。 26 在上述表格中管理人员可配置查询条件：查询的时间范围、订单完成与否、产品的 品种、委托方信息等。通过这些条件的设置可单独查询已生产的订单、未生产的订单、 某种品种的订单、某个委托方的订单。 间 – 维修、试车时间 - 停机损失时间)/员工工作时间 * 100%」「停机损失时间 = 无人/ 料/动力停机时间 + 故障停机时间 + 更换品种（或调整）时间」「设备综合效率 （OEE）= 时间利用率 * 性能利用率 * 合格率」「性能利用率 = 生产产品数 * 生产节拍 / 利用时间 * 100%」「利用时间 = 员工工作时间 – 维修、试车时间 – 停机损失时间」 「合格率 =（生产总数-不合格数）/