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

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

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

实现生产过程自动化，从而提高精确度和速度。联 网设备生成的实时数据有助于优化生产计划，减少 浪费并提高整体生产效率。 设备维护成本高：设备故障导致维护成本和停机时 间增加。物联网支持预测性维护，可以在故障出现 之前做出预测，并更及时地安排维修。这样不仅能 减少停机时间，还能延长设备使用寿命，从而节省 成本。 质量控制问题：在不同生产线上保持产品质量一致 颇具挑战性。物联网系统支持实时质量监控和分析， | 9 人工智能和机器学习：在物联网系统中集成人工智 能和机器学习（ML），可实现预测性维护、优化生 产计划以及加强质量控制。人工智能赋能的分析可 以在设备故障发生之前做出预测，从而缩短停机时 间并降低维护成本。机器学习算法可以优化生产流 程，从而提高效率和产品质量。德勤开展的一项调 查显示，制造业的数据生成量位居前列，海量数据 能够产生巨大的商业价值。 随着工业4.0的兴起 动引导车（AGV）和机械臂可以更精确、更高效地执 行任务。物联网通过提供必要的数据和连接，使这 些系统能够无缝运行。 预测性维护：物联网传感器实时监控设备，在故障 发生前做出预测，从而减少停机时间并延长设备使 用寿命。这种方式确保设备仅在需要时进行维修， 防止不必要的维护并降低运营成本。物联网实现了 持续监控和及时预警，从而可优化维护计划。 可持续制造：利用物联网推动制造业的可持续发展

接不畅、生产柔性不足等问题，通过部署 MES 系统及设备物联网 改造，实现对贴片机、塑封机、焊线机等关键设备运行状态的实 时监控与智能调度。结合 AI 预测性维护优化设备健康管理，减 少非计划停机，提升设备综合效率（OEE），缩短在制品等待时 间，增强企业应对多品种、小批量、快交付订单的生产响应能力。 四是在质量合规层面，针对产品良率波动大、全流程追溯困 难、认证准备周期长等问题，通过工艺参数实时采集与数字孪生 根因分析提前预警与预防维护。企业可运用 AI 根因分析技术，通过深度学习解析 ATE 日志中的异常模式， 提前预警批量性故障风险。联合终端厂商共享设备运行数据，动 态优化系统级维护策略，减少客户产线停机损失，实现从售后处 理向预防性服务转型。 典型案例：客户服务与市场响应数字化——经营宝系统推动康成 泰实现精准化与闭环升级 案例背景：深圳康成泰实业有限公司在售后服务环节面临 四大核心难题：一是市场预测依赖人工经验，准确率仅 数、点 检记录、维护历史等数据分散于多个表格与纸质文件中，缺乏统 一、实时的数字化采集与存储机制，导致设备状态难以精准掌握； 二是维护模式被动化，设备维护主要依赖故障发生后的事后抢修， 不仅停机损失大，且缺乏基于数据的预测性维护能力，严重影响 生产连续性与产品良率。 - 22 - 应用场景： 一级：半导体工艺设备电子化管理。企业可借助电子台账及 设备监控工具，记录核心设备的型号、运行时长、故障次数等关

解决方案 每条产线的不间断与稳定供电 最小化由于电压变化 对敏感设备的影响 对工厂内部网络 （包括各条生产线）建模 效益 潮流模拟， 以识别电压不平衡和波动情况 因电气故障导致的非计划 停机减少 10% 建议安装电压调节器和电容器， 以稳定电力供应 挑战 效益 避免与光伏电站间歇性发电相关 的负载不平衡和电压尖峰问题 在不干扰敏感设备操作的 情况下整合新能源 解决方案 建议采用储能系统以平缓波动， 工业电网中的短路情况 背景: 为工厂供电的电网发生了三相短路，原因是维修作业期间一根电缆受损。 直接后果: • 一台主变压器严重损坏，造成生产停机。 • 电网多个区域出现电压下降，影响关键设备。 • 需要更换有故障的电缆，导致高昂成本和更长时间的停机。 结论: 短路电流对电网的安全和性能构成严重威胁。 了解并预判短路情况，对于设计可靠、安全的电气系统至关重要。 借助先进计算软件进行智 保护装置之间的选择性 在变压器处安装分断能力为 40 KA的断路器 使用合适的熔断器保护 居民区的二次线路 进行继电器设置实现高效配合， 确保仅隔离受影响的区段 提高电网的安全性和可靠性 通过选择性保护减少停机时间 22 第四部分 规范性控制： 确保合规与性能 23 在智能电网对能源转型起关键作用的世界中，国际标准对于确保电网的安全性、性能和互操作性至关 重要。国际电工委员会（IEC）等组织制定

分析 生产流程中的瓶颈,从而调整资源配置,优化生产线布 局,提高整体生产效率。 同时,AI 技术能够通过分析 设备的运行数据,预测设备故障的可能性,提前进行优 化维护,从而减少设备故障导致的停机时间,提高了生 产线的整体效率。 1. 2 AI 促进制造业提高产品质量 AI 技术通过优化生产流程和智能控制能够显著 提高制造业的产品的良品率。 通过高分辨率摄像头和 图像处理算法,AI 此外是预测性维护。 基于大数据分析与机器学习 算法,在生产设备运行过程中,AI 技术实时收集和分 析机器的运行数据,并基于数据分析结果预测潜在的 故障和维护需求,自动提醒相关人员并执行维护计划, 从而减少意外停机时间和维修成本,提高生产效率。 最后是智能安全监控,结合视频分析技术与高精 ·44· �N����7C7� �� �����0 ���� 度传感器网络,实时监控生产环境,精确识别不合规的 能够准确预测设备潜在的故障点,从而提前进行维护 或更换零部件,有效避免设备突发停机,减少停产时间 与维修成本。 例如,通用电气利用小模型对风力发电 机进行预测性维护,通过传感器实时收集风力发电机 的震动、温度、压力等关键数据,AI 专用小模型对这些 数据进行分析并预测可能的故障点,从而及时发现潜在 问题并安排维修,避免了设备停机并降低了维修成本。 ���� � � � ���� ��

99%；（3）质量成本压缩：检验滞缓减少，车间效 率提升 12%，综合质量成本下降 18%。 （图：质量管理功能模块） - 21 - 6.设备管理 痛点需求：（1）注塑机、绕线机等关键设备故障停机频繁， 维修依赖老师傅，缺乏故障预测能力；（2）关键设备维修溯源 难，设备点检、保养计划执行过程不透明，漏检、超期保养等现 象时有发生；（3）设备综合效率统计靠人工，数据不准确，难 以有效定位效率瓶颈。 二级：基于系统制定并执行设备的定期预防性维护保养计划。 企业应用 MES 系统管理设备台账、维护计划、点检任务和点检标 准自动下发，通过移动端扫码进行点检作业。通过移动端作业实 现设备故障报修以及后续处置流程，记录维修内容、停机时间。 三级：主要设备联网，实时监控运行状态与异常自动报警。 通过传感器、PLC 实时采集关键设备运行参数。系统自动计算核 心设备（如注塑机，数控车间，加工中心，生产线）OEE（时间 利用率 产车间的完整制造 工场，涉及 300 多台各种加工设备，面对电动工具生产设备高负 荷运行特点，华丽电器主要痛点：（1）设备状态黑箱化：关键 设备的转速、温度、振动异常无法实时感知，突发故障导致停机； （2）维保策略粗放：定期保养脱离实际工况，20%设备过度保养， 30%设备维护不足;（3）维修响应滞后：故障依赖人工上报，平 均需 4 小时调派维修，维修记录缺失；（4）效率优化盲区：设

通过算法生成动态排产方案，提升计划精准性与灵活性，缩短生 产周期。 二是物料供应不稳，排产与执行脱节。中小企业常因采购周 期长、库存管理粗放常导致物料短缺或积压，影响生产连续性。 传统排产未与供应链实时联动，易造成非计划停机。需部署供应 链管理系统（SCM），打通采购、库存与生产数据，实现物料需 求自动计算与动态调整，并建立预警机制，确保排产与供应同步。 三是设备故障频发，排产缺乏动态调整。设备维护依赖人工 巡 线时间，提 升生产灵活性。 四是设备维护模式被动，非计划停机频繁。设备管理依赖手 工记录，维修人员技能要求高且流动频繁，导致故障预判能力弱， 紧急维修影响生产进度。企业需要建立设备数字孪生模型，基于 大数据分析实现健康度预测与故障预警，沉淀设备维保经验形成 - 22 - 知识库，支撑快速故障定位与解决方案推荐，减少非计划停机。 五是质量追溯体系缺失，问题反复发生。对品质影响因子监 - 29 - 4.设备管理 （1）痛点需求 一是设备状态监测依赖人工，故障响应滞后。中小企业多采 用传统巡检方式，设备运行数据（如温度、振动、负载）依赖人 工记录，难以实时捕捉异常，导致故障停机损失大。企业需要部 署低成本物联网传感器与边缘计算设备，实时采集设备关键参数 并上传至云端，通过 AI 算法分析异常阈值，实现故障预警与自 动派单，缩短平均故障响应时间。 二是维护计划被动，备件库存成本高。企业设备维护依赖“事