当前，新一轮科技革命和产业革命蓬勃兴起，正加速驱动传统矿山产业数字化转型升级，但我国矿山开采效率与发达国家差距仍在，比如，澳大利亚地下金属矿山总计员工约为350人，每班井下作业人员仅50人左右，而全年的原矿产量则达到160万吨，在国内，同等条件矿山可能需要2000人以上，足以显示其惊人的高效率。这背后，是先进信息技术与智能装备深度融合所带来的生产力飞跃。

由此可见，我国矿业企业推进数字化转型已不仅是提升竞争力的选修课，而是关乎生存发展的必答题。陕西省应急管理厅出台《非煤矿山“四化”建设实施方案》，详细规划了智慧矿山“四化”的战略目标与实施路径，时不我待，数字化转型的紧迫性与重要性已不言而喻。

痛点分析

然而，在众多矿山企业积极投身数字化转型浪潮的同时，一系列问题与挑战也相继浮现。战略规划的模糊、数据采集与管理的困境，以及实施与运营环节的脱节，构成了转型道路上必须跨越的三座大山。这些问题不仅制约了转型的深度与广度，也暴露了企业在转型策略、技术应用、组织管理等方面存在的深层次矛盾。

1.1规划模糊，体系分散

大部分数字矿山在规划之初就没有清晰的目标与实现路径，这种规划上的模糊性，进一步加剧了实施过程中的随意性和碎片化，在创建数字化系统的过程中照搬照抄，导致企业选择的技术方案、资源配置由多系统、多网络构成，需要集成的内容很多，包括通信集成、数据集成、应用集成、流程集成和门户集成等层次，体系不完善、不完整，为系统集成和数据整合埋下了隐患。

1.2数据孤岛，协同缓慢

大型露天矿山调度指令、称重及采矿等数据多样，纷繁复杂，加之地下作业环境的特殊性，数据采集面临重重困难。即便数据得以收集，也未与公司ERP等系统相衔接，缺乏统一的数据标准和有效的管理体系，难以形成有价值的洞察。数据烟囱林立导致矿山设备综合利用率普遍不足，车辆调度效率差，燃油成本高；车铲协同率低，品质下降等问题层出不穷。

1.3形象工程，建用脱节

数字技术与安全在生产管理行业的融合程度不够高，不仅难以提供有效的决策支持，还导致矿山管理人员面临更大的工作量。工程师们既要收集不同类型的数据，又要进行数字化，并进行人工的调整，增加了工作量。现阶段的数字化智能矿山基本停留在“形象工程”上，信息化建设处于“战术层”。

二、解决方案

面对这些行业的共同挑战，万博思图智慧矿山一体化解决方案应运而生，紧扣“智能感知、精准决策与绿色可持续”的核心目标，构筑从物联网信息采集、数据处理分析、大屏可视化到便捷报表导出的一体化服务体系。通过高效物联网传感网络、稳定可靠的云计算能力以及灵活应对高并发需求的智能平台，引领矿业步入高效、安全、环保的全新发展阶段，重塑行业格局。

2.1运营管理优化

2.1.1基层目标明确，执行力强化

以往，复杂的地质构造、设备布局以及多变的作业流程如同迷雾，让工人在执行任务时容易迷失方向，工作效率和安全性都大打折扣。而今，借助高精度的数字孪生技术，矿山的实际环境被细腻地模拟并三维可视化展示，为基层工人铺设了一条直观认知的路径。他们可以清晰地看到自己的工作环境全貌，每个细节，每项任务要求都变得一目了然，确保个人目标与整体项目紧密对齐。

不仅如此，现在，工人进行爆破前的钻孔作业时，他们仅需简单操作手持设备对准待钻孔位，便能立即验证该位置是否符合开采设计要求，避免了因误判地质结构而导致的安全风险或资源浪费。

同时，系统能实时监测钻孔深度与角度，确保作业精准无误，大幅提高了作业效率与安全性。这样的技术应用，让每一位工人如同配备了智能化的“副手”，在复杂的采矿环境下依然能够准确无误地执行任务，确保个人操作与整体开采计划的精确同步。

2.1.2全景视角，管理决策智慧升级

为了实时对作业现场进行监控，规范作业行为，在矿山中安装了600多个高精度智能摄像头，通过视觉采集和数据中台处理，替代人工录入的错误和延迟，以实时、准确的信息，帮助管理层快速识别生产瓶颈、资源浪费、安全隐患等问题，为制定优化策略提供科学依据。

在面对诸如矿石品位波动、开采路径选择等复杂决策时，数字孪生技术成为了管理者的得力助手。例如，在规划开采区的未来几个月内最优开采路径时，管理者可以通过数字孪生平台构建多个虚拟开采模型，每个模型代表一种不同的开采策略。

平台不仅能够模拟不同路径下的预期矿石产出量，还能精确计算相应的开采成本，包括能源消耗、设备损耗及人力需求，并评估这些策略对矿山整体稳定性及环境安全的潜在影响。

2.2资产与资源高效配置

2.2.1设备远程智控，全图管理

矿山开采的成本主要由开采设备的损耗及油耗组成，因此开采设备的高效管理对工艺过程、开采成本起着支配性作用。智慧矿山系统通过分析设备历史数据和当前性能指标，系统能够预测潜在故障，及时安排维修保养，避免突发故障导致的生产中断，延长设备使用寿命，减少维修成本。

除了优化维护计划以预防设备故障，矿山数字孪生的效能还进一步延伸至对采矿现场动态的精细把控，如实时显示所有采矿设备的工作状态、运行参数及地理位置，实现对挖机、钻机、卡车、磨矿、爆破等设备的全方位监控，还能完成超速报警、偏离路线报警等监控指令，有效防止安全事故。

还能模拟不同作业场景下的设备需求和效率，帮助管理者优化设备调度策略，确保每一台设备都被合理安排至最需要的位置和时间，根据设备效率与现场需求，灵活调配资源，进一步提升整体作业的协同效率与响应速度。

2.2.2能耗监控，遏制能耗浪费

据统计，目前大型矿山的电力消耗占铁矿山能源消耗的74-80％，降低电耗是降低矿山能耗的主要工作。在此背景下，矿山能耗的数字化管理成为了提升能源使用效率的关键途径。

矿山数字系统不仅能够实时监控并展示矿山内部电力、燃料、水资源等各项能源的消耗动态，为管理者提供了一个直观的能源使用概览，还能够基于这些实时数据，深度挖掘能源使用的内在规律。

通过对历史和实时能耗数据的趋势分析，系统能够敏锐捕捉到任何非正常的能耗增长趋势，比如某条主要运输带的电机在特定时间段能耗异常偏高，而此时的矿石运输量并未显著增加，这可能意味着电机或传动系统存在效率问题。据此，大屏会自动推送优化建议，比如建议对该电机进行维护检查，或者调整运输带的运行时间表以避开高峰电价时段，遏制能耗的无谓增长。

2.3安全与环境维护

2.3.1边坡监测，排除滑坡险情

随着露天矿山开采深度的增加，其边坡高度也在加大，滑坡等失稳现象逐年增多。根据我国大中型露天矿山的不完全统计，不稳定边坡或具有潜在滑坡危险的边坡，占矿山边坡总量的15%~20%左右，个别矿山高达30%。

以往，边坡巡检主要依赖人工定期攀爬检查，工作人员通过目测和简易工具测量边坡的裂缝宽度、位移迹象等，不仅效率低下，且存在较高安全风险。尤其在雨季或极端天气后，滑坡风险骤增，人工监测的滞后性往往无法及时捕捉到边坡微小而关键的变化，导致险情不能被尽早干预。

系统集成的边坡监测功能，能够实时接收并展示布置于边坡各关键位置的传感器数据，包括微小位移变化、倾斜角度、土壤应力分布等关键参数，这样管理人员可以通过大屏观察边坡的实时情况，及时发现异常情况并采取措施。同时，系统通过高清监控摄像头，可以获取边坡现场的实时视频图像，任何裂缝扩展、滑动预兆都难逃“电子眼”的监控。

2.3.2电子围栏，守护人员安全

在安全生产的严峻考验下，任何细微的疏漏都可能演变成不可承受之重。为构筑坚不可摧的安全防线，系统集成了精准人员定位系统、红外感应技术与先进的机器视觉识别技术，形成了一套全方位、多层次的人员安全保障体系。

通过智能电子围栏的部署，系统能够实时监测作业人员动向，一旦有人超出矿界范围时，立即触发声光报警，并在必要时联动控制设备自动停机，从源头上切断事故发生的链条，确保“零伤害”目标的实现。

此外，系统对每位工人的位置与生理参数进行持续追踪，利用穿戴式设备监测心率、体温等健康指标，并结合环境监测数据，对工人跌倒、中毒、窒息等紧急状况作出即时反应，为挽救生命争取宝贵每一秒，全方位守护矿山作业人员的生命安全。

2.3.3尾矿监测，杜绝溃坝隐患

据统计，国内大中型矿山尾矿库约有1500多座，总尾矿库数量超过1000座，曾发生过多起重、特大事故。消除和控制尾矿库潜在的危险因素，是尾矿库安全管理的重大责任。以科技赋能安全管理，预防并控制潜在风险成为各大矿山的选择。

智慧矿山系统集成了多种高新技术，对尾矿库实施全天候、多维度监控。例如，通过安装雨量监测器，系统能够实时收集降雨数据，预测极端降雨；同时，干滩监测功能利用传感器持续监控干滩的状态，避免因干滩过窄而增加的溃坝风险；浸润线监测则可以严密跟踪坝体内浸润线的动态，确保水分不会过度上升，对坝体结构构成威胁。

2.3.4污染防治，建设绿色矿山

矿山作业通常伴随着大量的粉尘、废水和废气排放，智慧矿山建设通过精确的监控和管理，可以有效减少环境污染，推动矿业行业的绿色发展。集成的环境监测数据不仅用于即时反应，还支持长期趋势分析，帮助矿山企业实施有效的污染防控措施。通过预测模型，提前干预潜在的环境风险，如粉尘排放超标、水土流失，确保矿山运营符合环保标准，促进绿色矿山建设。

三、价值总结

人员精简与效率提升：智慧矿山通过优化作业流程与自动化技术的应用，大幅度减少井下作业人员数量，尤其是高危区域的人力配置，显著降低了安全风险，实现了从人员配置到作业效益的根本性提升。

安全保障体系革新：人员与车辆配备精准定位系统，不仅提升了日常管理和应急响应的精确度，更全面增强了对水害、火灾、瓦斯泄漏、顶板垮塌、粉尘爆炸等多维度安全风险的防控能力，为矿工构筑起一道坚固的生命安全防线。

智慧矿山数字化转型，超越了单纯技术革新的范畴，它更是一种深刻的思维模式转变，代表着对传统生产运营模式的重塑与超越。对于矿山行业而言，跨越数字化转型的门槛，无疑将解锁前所未有的发展潜力，未来的征途一定是星辰大海。

中国工程院院士李培根曾言：数字孪生工厂不应该仅仅是对物理工厂一些简单的数字记录、数字呈现，而是要能通过数字孪生系统采集的实时数据，反过来指导车间或者工厂的运行，乃至供应链竞争，使工厂运行在最佳状态。

要实现指导车间工厂运行的目的，这些实时数据必然是可视化、可分析、可预测的有序数据，而有序的数据一定是以指标体系为基础的。

一、为什么要搭建指标体系

指标体系是由多个反映企业业务的相对独立而又相互联系的统计指标所构成的有机整体，其在工厂实时监控与展示、工厂决策和运营、工厂数字化转型方面起重要作用。

1.实时监控与展示

仅靠人力和监控无法实时获取工厂、车间、产线和工位的数据，工厂现有系统数据繁杂，还存在数据孤岛，无法实现协同。将零散的、相关的指标按照业务模型进行分类及分层，形成可靠的指标体系，让业务指标可描述、可度量、可拆解，与数字孪生工厂模型共同实现工厂生产流程实时监控与展示。

2.工厂决策和运营

将从指标体系中提取的业务指标呈现与数据可视化大屏上，提供了全面的数据视角，可以引导工厂、车间的管理者挖掘数据价值，形成决策依据。比如发现生产规律，调整生产计划，设备预测性维修等。

3.工厂数字化转型

数字化转型的关键驱动因素是数据。指标体系的建立就意味着从数据出发的管理体系的建立。工厂、车间的管理人员可以通过数据预测变化，透过复杂的业务指标数据看到业务的本质，驱动业务的运营和创新，迈上数字化征程。

二、如何搭建工厂大屏指标体系

1.确定工厂目标

大部分工厂都期望向客户展示其合理排程、全面透明化管理以及智慧决策的能力，并实现工厂高效协同、提质降本增效，提升内部员工凝聚力。因此，搭建大屏指标体系的宏观目标可以从两个维度来定：对外，展示有故事有内容的智能工厂，体现看不见的智造能力，宣传品牌实力，营造良好参观体验；对内，以某个可视化项目为样板，由点及面将指标体系扩展到整个智慧产业园，实现工厂全面透明化管控，让工厂细微之处“看得见，管得着”，实现为制造增效、为产品提质、为生产降本。微观来看，还要持续性梳理运营管理需求，将WMS、MES、EAM等业务系统的数据全面打通，不断完善驾驶舱运营管理体系，为消灭各个工厂车间的数据烟囱提供借鉴依据。

2.确定主要受众

任何产品的形成都要以人为本。普遍来说，工厂包括工厂、车间、产线、工位四大物理空间，依次对应高管及部长、部长及主任、主任及班组长、一线工程师受众群体；外部受众群体分为政府、企业等参观人群。工厂指标体系需要关注这些关键角色的诉求。

3.指标体系搭建

经调研分析，制造企业通常关注自身的盈利能力、业务可持续、高效运营、人才与文化素养以及营收增长五个方面，因此应该先从这几个运营目标着手确立工厂数字化运营管理的指标体系，将企业愿景和总体目标转化为可衡量的行动目标。

首先运用SLQCD以及5M1E，结合工厂目标、运营目标和受众需求确定一级指标。比如，增强盈利能力的手段通常包括提高产品质量、降低生产成本以及快速响应客户需求，可以从中拆解出质量、成本、交付指标。保障业务的可持续则意味着让工厂中的人和设备高效运转，清除库存，并排除环境、安全方面对业务流程的影响，此间可以拆解出人员、设备、库存、安环指标。这些指标也是助力工厂高效运营，实现营收增长，提升劳动力水平和文化素养，全面透明化管控的关键因素。

当一级指标定好后，工厂指标体系就有了方向。根据一级深入洞察工厂、车间、产线、工位涉及的业务项，将一级指标逐一拆解成可量化的二级指标。接着寻找二级指标的依赖项，通过数据采集、计算的方法得出三级、四级指标。比如安环指标可以拆解为安全、环境和安全事件；而安全指标还可以拆分出安全事故、消防安全、安全教育等三级指标；安全事故可以从事故数量、事故发生率、安全生产天数等维度拆解，然后从工厂业务系统中采集数据或寻找依赖项计算出四级指标，如此抽丝剥茧，层层拆解，与其他指标一起形成集分析、响应、追溯为一体的指标体系。

指标体系确定好后，要根据工厂实际情况将指标分配到各个物理空间。工厂级面向制造企业高管和部长，通常关注生产、质量、交付等综合性宏观要素，以便宏观把握工厂运营情况；车间级界面面向制造企业部长及车间主任，他们通常关注车间生产节拍、物料配送、质检等车间整体状况；产线级界面的受众群体是主任及班组长，他们需要督促工程师高效生产，对生产进度、安全周期、配送管理等产线属性需求的展示精度要求更高；一线工程师长期处在工位上并受上级监督，需要展示个体的生产、维保、配送等计划以及执行情况。

在选取指标时应注意以下三个原则：一是每个业务过程区域不要超过五个指标；二是指标应该保持独立性，其计算元素不能共享；三是要紧密联系工厂实际情况，不可照搬照抄。

4.确定可视化呈现形式

指标体系搭建完成之后要以直观、准确的形式展示给工厂关键角色。比如，各产线生产进度可以用柱状图呈现；产销存趋势用折线图更能直观展示变化，引导工厂管理人员作出科学的决策；雷达图可以评价设备或产品的性能。不同指标的可视化呈现形式是不尽相同的。

总而言之，指标体系的建设应该是以企业目标为核心，结合工厂业务流程和受众需求层层拆解，并随着市场环节的变化、技术的革新和业务策略的调整而持续迭代的。

四、经典案例展示

塔机智能工厂运营指挥中心是万博思图为中联重科建筑起重机械事业部打造的数据可视化平台，旨在解决数据合并难、预算管控不直观、业务异常不显著等业务问题，向大众展示有故事有内容的智能产线，体现看不见的智能制造能力，并实现合理排程。

万博思图根据中联重科建起事业部的业务情况和业务诉求，关注面向的人群——参观者、车间主任、班组长、工程师，运用SLQCD以及5M1E分层搭建了指标体系，并利用大数据平台汇集塔机车间MES、WMS、EAM等业务数据，快速验证指标体系的准确性、完善性、有效性、通用性，为推广到土方、建起、搅拌车等其他智能工厂奠定基础。

工厂级界面关注交付管理、关键部件达成、质量管理、能源监控、VOC浓度监控、设备管理、仓储管理七个关键指标，下设相关二级、三级指标，从宏观层面面向参观者展示了中联重科快速响应、及时交付、合理排程的管理能力。

车间级界面面向参观者、车间主任和班组长，其关键指标有5个：质量管理、设备管理、安全生产天数、计划管理、物料配送管理，以不同的可视化形式呈现细化指标，便于执行者掌控当前生产状况，及时处理异常并接收管理层决策下达员工。

产线级界面下设指标人员、计划与执行、生产执行、物料配送和维保计划关键指标和其他相关性指标，确保生产线的高效运转和生产目标的实现。

工位界面监控监控工人的生产量、生产时间、在制产品情况、设备情况等，督促工人提高生产效率，决策者可以根据工人生产情况调整生产计划和生产强度。

工厂、车间、产线、工位界面的指标相互独立又相互关联，形成一个有机整体，解决了中联重科建起事业部存在的数据痛点，也让塔机工厂运转更智慧、更高效。

看完还不会搭建指标体系？别急，万博维思资源库内置了1000+不同场景的模板，覆盖工业、农业、金融、物流、医疗等11+行业，根据实际业务微调即可获得有序、实用、海量指标覆盖的可视化大屏！

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20世纪90年代伊始，生产制造环节的物流业务逐步与其分离，物流园区应运而生，成为支撑和构建现代物流体系的重要载体。随着城市化进程加快、制造业升级和数字化浪潮迭起，传统物流园区现场信息不透明、运营水平低下、安防被动等痛点逐渐暴露出来，加上政策的推力——党的“二十大”提出要“建设高效顺畅的流通体系，降低物流成本”将物流园区送上了改革的风口。

万博维思

智慧物流园区解决方案

基于万博维思W-Max可视化能力和W-Twinsight数字孪生场景构建能力，对物流园区1:1三维可视化映射，深入调研物流园区业务流程和痛点，打造了运营管理、货量管理、车辆监控、人员监控、园区能耗、安防管理为一体的综合运维平台，助力实现“人、车、货、场”高效协同。

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一、方案实现

1.物流园区数字孪生场景构建

为给用户提供沉浸式体验，万博维思基于W--Twinsight自定义地面、光源等环境，选取模型库中相关模型添加镜面效果，通过3D渲染技术形成具有写实风格的物流园区办公楼、仓库、月台等数字孪生场景。

2.全量数据感知与可视化呈现

以“绿色、智能”为理念，将清新绿和科技蓝确定为大屏vi色，感知物流园区运营管理、货量管理、车辆监控、人员监控、园区能耗、安防管理业务全量数据，并通过指标分层将关键数据利用模型高亮信息弹窗、物联设备感知、预警告警等功能以及动态图表进行可视化呈现，与数字孪生模型构成完整的物流园区运营体系。

3.模型下钻上卷

由于一屏无法完全承载仓库所有区域模型和数据，万博维思兼顾用户由粗颗粒度到细颗粒度观察数据的习惯，设置可下钻上卷的仓库模型，支持整体感知货量情况，也可下钻到仓库各区域进行精细化管理。

二、平台功能

1.园区运营管理

对物流园区内楼宇1:1三维可视化建模和弹窗信息展示，形成园区运营效率和订单统计指标可视化图表，方便管理人员整体把握园区内运营状况。支持从运输重量、外请公里、中转多维度分析运营成本，管理人员可以结合收入监测数据针对性地进行成本控制。通过分析次日达成率、隔日达成率、线路超时异常率实际值与目标值的差距优化客户体验。

2.货量管理

将物流园区内各仓库通过数字孪生技术映射到虚拟空间，点击任意仓库显示其负责人、巡检状态、出入库时间等信息，运用柱图、环形图、热力图等丰富图表形式对各区货量饱和度、货物装卸效率、货物分拣情况进行可视化呈现，还可预测操作货量和分拣货量，查看预计到达货量，实现货量多维度综合管理。

双击仓库模型可以逐级下钻到仓库内部和各区域。监测待质检区、收货暂存区、入库区等区域的使用率，通过分时段收货、调整货物分类等措施减少库区货物滞留。支持仓库分区管理。数据驱动AGV小车运行，并展示其载重、运行状态等信息，当通道异常时自动预警。物联感知园区内库存及物料状态，结合待配送任务进行库存智能调配。监测卸车、叉车、分拣车以及装车的运营效率，同时对重要设备进行能耗监测和故障分析，保障园区内设备正常运营，不影响物流效率。

3.车辆监控

运用数字孪生技术和3D仿真技术构建月台和车辆场景，呈现奔走各地的车辆行程、预计到达、装车率等信息。分别用绿色和蓝色表示装车和卸车状态，以不同形式的图标提醒管理人员车辆卸完未挪、装完未挪、发车异常以及已经超时的月台，确保物流畅通，避免后续作业延误。关注月台空闲率和月台车辆详情，提升月台管理效率。对入园车辆和卸车情况进行统计，结合装车监控和发车预警让车辆运营更高效。同时，展示车辆入园、出园轨迹，精准疏堵，防范潜在威胁。

4.人员监控

基于园区3D模型监测在园司机、安保人员、维修人员的位置和基本信息，统计并检测园区内人员数量、在岗状态和值班情况，视频监测园区内各闸门人员流动情况，支持分析入园趋势和人员进出情况，确保及时响应园区物流、安保和运维需求，保障园区安全、高效运转。

5.园区能耗

展示水、电、气表管网线路图，打点显示线路各处水表、电表、气表的位置和信息，并用图表可视化呈现耗电、用水、用气情况，让管理人员整体掌握并可以具体分析这三种园区主要能源消耗情况。同时，从空间维度监测园区内建筑、部门、仓库能耗情况，为降低园区能耗，提高园区效益提供数据支撑。

6.安防管理

打点展示烟感器的位置，异常时通过平台预警；精确显示空间内视频监控的位置，发生可疑人员和安防事件时可以一键呼叫负责人或派发工单；支持定位巡检中的安保人员，点击可显示安保信息，帮助管理人员评估安保工作的效率和质量，从而采取优化巡检路线、调整巡检计划等措施。综合统计安全设计、安防设备和安全生产情况，支持分析违规趋势、安防报警信息和异常事件情况，管理人员可以对违规人员进行安全教育并针对性处理高发异常、预警事件。

三、功能亮点

1.库存智能调配

物流园区可视化大屏物联感知园区内库存及物料状态，滚动显示待配送任务，园区管理人员可以根据出入库等待、在途车辆以及仓库各区域库存情况智能调配库存和车辆，确保库存物品能够迅速送到客户手中。

2.AGV小车数据驱动

为AGV小车构建数字孪生体，通过射频识别技术定位和识别物理世界AGV小车的运行轨迹，并利用采集到的数据驱动AGV小车在数字孪生世界运行，当通道异常时发出预警，提醒管理人员处理异常，确保AGV小车将物料运送到目的地。

3.人员移动巡检

安防界面数字孪生场景中，一个移动中的人踩着蓝色光环出现，这是安保人员在巡检。点击人员打点可以查看其具体位置、巡检效率、异常次数等巡检信息。当烟感器报警或者监控到异常事件时，可以通过平台呼叫其赶往事故现场处理异常。

四、方案价值

1.物流园区高效协同

围绕物流园区人、车、货、场、能等要素建设成高效、智能的物流运营管理体系,通过物联感知、大数据等技术让设备在线化、业务可视化，数据驱动物流园区全链路业务问题的发现、追溯、响应和处理，促进园区各部门多角色协同管理，实现韧性增长。

2.货量精细化管理

物流园区可视化平台将货量相关数据可视化，以数据建模、下钻上卷的方式实现数字孪生仓库与物理仓库交互融合、动态共生。支持仓库各区域视角放大，提供库存预测、分析、智能调配等功能，赋能货量精细化管理。

3.月台智能调度

月台是物流园区内物流与运输的关键枢纽。物流园区可视化平台实时更新月台车辆装卸发车等信息，并通过精准定位、可视化呈现、告警预警的方式让月台车辆调度更智能，确保物畅其流、货通八方。

结 语

目前，已经有不少物流园区已经自主或借助科技外脑站在数字化、智能化改革风口，转变园区经营管理理念，重塑园区运营模式，推动园区全方位高质量发展，并掀起行业转型潮流。作为物流园区数字化、智慧化的开拓者，万博维思将持续提供行业动力，让智慧物流园区造福业务链上的每个角色。

2024年政府工作报告将“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”列为今年政府工作十大任务之首。在这样的宏观背景下，石油化工行业作为典型的知识密集型行业，也力求在数字化浪潮中破浪前行。

然而，整个油气行业对数字化的接触参与度还十分有限，为数不多的数字化更多地集中在下游炼化等附属产业中，作为油气行业核心的勘探与钻采领域基本处于“数字化荒野”，尤其是贯穿工程项目始终的图纸管理还面临着种种挑战，如图纸设计阶段的协同困境、版本管理难题、信息安全风险等，如同暗礁阻碍着行业迈向数字化化的航程。

一、痛点分析

1.1 设计变更频繁，版本控制机制落后

由于石油工程项目规模宏大且设计调整频繁，传统管理方式难以保证图纸版本的清晰与统一，导致信息错乱，手动跟踪每个版本的修改历史和当前状态耗时耗力，易出错，影响后续施工的准确执行，也会导致现场施工依据错误或过时的图纸进行作业，增加安全隐患。

1.2 数据共享受限，信息协同低效

石油工程涉及地质勘探、钻井、完井、采油等多个专业领域，覆盖复杂的设计、施工、监理各单位之间的沟通，不同单位间的地理位置分散，信息交流往往存在壁垒，导致设计图纸在多专业协作时难以实现即时共享和同步更新，信息滞后严重影响了设计效率和准确性，拖慢整个项目进程

1.3 多级审批环节，流程冗余拖慢进度

图纸从设计到最终批准往往需要经过多级审批，包括技术审核、安全评估、成本控制等环节。传统纸质或电子邮件传递方式使得审批流程繁琐、耗时，影响项目进度，且难以实时追踪审批状态和反馈意见。

二、解决方案

在此背景下，万博思图作为工业数字孪生底座的深耕者，正以创新技术引领行业突破，通过高性能引擎、低代码平台等自主核心技术，打造油田工程数字化解决方案，为项目管理和设计人员提供完整、高效、易用的协同工作服务，实现全流程透明化、标准化、高效化的项目管理，赋能产业数字化、智能化变革，为加速培育和发展新质生产力注入澎湃动能。

2.1 跨域价值协同，数字化弹性决策

传统的纸质图纸审批流程繁琐复杂，耗时长，易出错，而数字化审批系统通过在线提交、自动流转、并行审查等功能，实现在线化、无纸化审批。

2.1.1 填报辅助支持，精准防错漏

参建单位在页面可查看规范及填报指引，在填报前可快速查阅相关标准与要求，如必填项提醒、格式校验等，有效防止信息遗漏与误填，避免因标准不清导致的错误，确保委托内容符合最新规范。

同时，在填报过程中，系统实施实时错误检查，即时反馈可能的逻辑错误或信息不匹配问题，用户可立即调整，大大减少了审核退回的几率。支持在提交前的任何时间点撤回并修改填报内容，确保每一次提交都是最优版本。

上传需求材料时，除了可以上传图纸、照片、文档等文件，还可将三维扫描仪扫描的三维点云数据导入系统中，快速生成场景，使设计单位能够直观理解现场环境与需求，提高设计的准确性和实用性。

2.1.2 内嵌图纸工具，沉浸式审阅体验

流程中转过程中，为方便多地域、多部门、多领域的专家实时访问、审阅图纸，系统提供多种控制方式的实现全场景漫游，以几何简化的轻量化方法提升渲染速度，可以全方位、多视角、立体化地观察设备设施等三维场景信息。

当视点距离模型较远时，使用几何简化后的新模型，视觉上与原始模型并无差距;当模型构件占据的像素增多时，使用未经几何简化的原模型，使模型原有细节全面展现。

用户通过键盘、鼠标对三维模型进行旋转、缩放、轴线移动等多种操作，可在场景中通过路线设置、参数配置（速度、高度、俯仰角、语音、文字等）进行漫游线路的自定义，可实现漫游路线的自动播放。

2.2 动态响应变化，流程敏捷交付

系统内嵌的自动化工作流，一旦设计工程委托填报完成，系统自动将图纸及相关文档推送至下一审批节点，并根据预设规则和审批层级，无缝衔接每一阶段的审图任务。

2.2.1 自动流转，加速审批进度

业务主管科室及相关部门可以在流程中批注审查意见，决定是否审批通过；技术复核流程中，可查看承办人的技术审查记录并给出相关审核意见，降低因人为疏忽造成的图纸错传、遗漏审批等问题，提升审批流程的准确性和一致性。

系统还可以自动提醒相关人员审批任务，确保每个环节不被遗漏，保持流程顺畅。流程在通过或者驳回之后，会自动通知相关人员，无需重复录入，云端同步，一键查询，提高效率，保证信息准确性。

2.2.2 红线批注，简化修改流程

审核人员可以直接在数字图纸上标注、圈画，甚至附上文字或语音评论，实现问题的精确指摘与建议提出。

批注内容与原图紧密结合，系统可自动汇总批注生成修订清单，指导设计师快速定位并实施修改，简化传统图纸反复打印、递交的繁琐步骤，缩短从反馈到实施的周期，加快图纸的最终定稿速度。

2.2.3 移动端审批，随时随地响应

考虑到石油工程工作环境的灵活性、跨地域性，系统全面适配移动端，使审图不再受时间地点限制。工程师、项目经理乃至高层决策者，均可通过手机或平板等移动设备，即时查看、批注图纸，并进行审批操作。配合即时通讯功能，团队成员间能迅速交换意见，促进决策的快速达成，增强决策灵活性。

2.3 明确权责边界，高效工程管控

在过去，图纸设计一旦出现失误，追溯责任困难，影响团队协作氛围及项目整体信任度，最终可能导致工程延期、成本超支，甚至安全风险，在这一背景下，建立一个完善的责任追溯机制的核心问题是解决留痕问题。

2.3.1 版本管理，精准追踪对比

系统系统通过预先设定的审批流程和权限管理机制，明确界定每个参与者的角色与责任。每个审批节点对应特定的审批人或团队，确保每个人都清楚自己的任务与期望输出。同时，还提供版本管理功能，能够记录和跟踪设计图纸的审批与修改历史，确保审批的是最新版本的图纸，并提供回溯和比对功能，方便模型变更前后的对比，追踪问题修改过程。

2.3.2 项目进度可视化，增强管控协作

项目建设中设备安装前、中、后期及竣工等四个阶段，都可以进行三维扫描录入，让审批人员直观地在三维环境中审查工程进展，大大增强了决策的精准度和透明度。

在施工场景中，系统整合数字工厂三维场景模型数据，与施工进度数据实时对接，使管理者能够随时查询并管理施工进度。通过不同颜色标记施工各阶段的进度和完成情况，绿色代表已完成、黄色代表进行中、红色代表滞后，从而直观展示整个工程的健康状况。

审批人员还可以调取项目甘特图，清晰地看到各个时间节点的进度完成情况。这种时间序列的对比分析，不仅帮助识别进度偏差，还能促进经验总结和未来项目的优化规划，确保工程按时按质完成。

2.4 数据无壁垒汇总，挖掘效益增长点

在石油行业工程建设中，项目通常规模庞大、周期长、涉及多方合作，需要处理大量的设计图纸、施工方案、合同文件、验收报告等文档和数据，建设一个数字化信息档案库至关重要。

2.4.1 数字化档案库，集中存储数据

将工程图纸、审批记录、修订历史等关键数据集中存储，实现电子档案100%归档，定期进行数据备份，确保数据的安全性和可靠性，同时提供数据恢复功能，以应对意外情况。

支持按关键词搜索和高级筛选功能，检索结果可以根据相关性、时间等进行过滤和排序，使得用户能够从海量数据中迅速定位到具体图纸或相关信息，进一步挖掘数据潜在价值。

2.4.2 权限管理，保护敏感信息

系统采用细粒度的权限管理体系，确保每位用户只能访问到其职责范围内所需的信息，防止非授权访问，有效避免信息丢失或误传的问题，提高工程项目的质量和安全性。

每一次数据访问、修改或删除操作都会被系统记录并可追溯，形成完整的审计日志，确保数据管理的透明度和合规性。

2.4.3 数据分析，提升管理水平

系统自动收集并整合项目审批过程中的各项数据，包括但不限于图纸提交量、审批周期、常见问题类型、各阶段耗时等，自动生成详尽的数据报告，帮助企业不断调整和优化管理体系，并据此提出绩效改进建议和激励措施，找到新的效益增长点。

价值总结

实现了设计文件的网上申报、电子审批、资料分发及流程打印等功能，提高了石油集团业务办理效率。

汇总业务数据，形成了设计原稿、工程信息、流程信息库，方便了数据的查询及电子档归档。

与施工、车间系统实现业务数据的实时共享，设计变更即时通知到生产线和施工现场，提升部件生产与工程的准确性。

不只降本增效，工程设计管理系统更是助推了工程项目设计模式的变革。比如，传统的工程设计模式往往依赖于面对面的会议和文件交换，导致沟通效率低下和信息不透明。

如今，借助工程设计管理系统，项目团队可以随时随地进行沟通和协作，通过在线系统共享文档、讨论问题，利用系统提供的工具和模型进行设计和分析，预测工程建设过程中可能出现的问题，提前进行优化和调整，从而降低工程风险和成本，同时也为团队带来更多的灵活性。

通过构建“高效、协作、集成、数字化”的工程设计管理系统，让工程设计信息流通更全面、交流沟通更及时、管理流程进一步优化，万博思图助力解决大型石油集团工程设计效率低、施工破坏性调整的痛点，为工程建设、业务扩张提供数字化动力。

在科幻电影《第五元素》打造的迷幻而光怪陆离的23世纪都市丛林中，飞行汽车如织，穿梭于摩天大楼的缝隙间，构成了一幅令人叹为观止的未来空中交通图景。