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)集團宜昌新材料產(chǎn)業(yè)園,。興發(fā)集團是大的精細磷化工企業(yè),，而宜昌新材料產(chǎn)業(yè)園作為興發(fā)集團的核心戰(zhàn)略基地，肩負著集團轉(zhuǎn)型升級的重要責任,，也是實現(xiàn)“千億興發(fā)"目標的核心引擎,。
為實現(xiàn)興發(fā)集團宜昌新材料產(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,，應用的監(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,，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)“事前預警、事中監(jiān)管,、事后跟蹤"的精準高效數(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。
轉(zhuǎn)型背景
管理困局與雙碳目標共驅(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"目標對企業(yè)環(huán)保管理提出硬指標,，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,、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,。
一個目標
以“環(huán)保合規(guī),、提質(zhì)增效,、推進企業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展"。
三個方向
從業(yè)務模式變革（從“應對監(jiān)管"到“落實責任"）,、技術(shù)范式變革（從“人防人治"到“技防智治"）,、組織方式變革（從“部門管理"到“多方共治"）三個方向出擊。
五大場景
聚焦“合規(guī)自檢,、污染防治,、節(jié)能降碳、環(huán)境應急,、績效評價"五大典型應用場景,，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地生根。
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)字化應用平臺及全生命周期管控服務,，打造“全域聯(lián)動感知-數(shù)據(jù)智能驅(qū)動-業(yè)務閉環(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。
場景1：合規(guī)自檢——從“被動迎檢"到“主動自查"
- 環(huán)境管理政策標準更新頻繁,，企業(yè)難以及時感知,，存在無心違規(guī)風險。
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。
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)務數(shù)據(jù)自動歸集形成標準化臺賬，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,，無法提前預警預防,。
治理設(shè)施無效運行浪費資源，設(shè)施應開未開造成超標排放,。
業(yè)務數(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),，通過分級預警算法，實現(xiàn)超標提前攔截,。
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：基于機器學習動態(tài)調(diào)整設(shè)備參數(shù)，建立能效對標預警體系,。
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場景4：環(huán)境應急——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,。
應急預案、資源都是紙質(zhì)材料,，調(diào)閱不方便,，匹配遲緩。
應急處置依賴經(jīng)驗,，面對突發(fā)狀況無從下手,，決策響應滯后。
智能巡檢：無人機/機器狗搭載監(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)字預案：結(jié)構(gòu)化存儲應急預案與資源信息,，智能匹配事故特征，針對性推送處置方案,，提升響應速度,。
應急智庫：集成應急預案,、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)標準不統(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。
集團以及各分廠環(huán)境管理績效缺乏量化標準,，對標分析困難,。
數(shù)據(jù)治理：建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準與質(zhì)控模型，確保數(shù)據(jù)真實,、準確,、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)建標準化評價體系，定期生成紅/黃/綠三色碼,，對集團和各分廠環(huán)境管理工作量化評價,，橫向?qū)恕?/section>
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