引言
制造業發展的新格局：創新勢在必行
當今制造業正經歷深刻變革，面臨著供應鏈波動、個性化需求增長、可持續發展壓力以及技能人才短缺等多重挑戰。在這樣的背景下，技術創新不再是可有可無的選項，而是企業保持競爭力、實現可持續發展的核心驅動力。通過擁抱新興技術，制造企業能夠優化運營、提升韌性，并開辟新的價值增長點。
兩大支柱：工業元宇宙與綠色智能制造
在眾多技術浪潮中，工業元宇宙和綠色智能制造作為兩大相互關聯的宏大趨勢，正引領著制造業的未來。工業元宇宙通過構建沉浸式的數字環境，賦能企業在虛擬空間中進行設計、仿真、協作與培訓，從而提升運營效率和決策水平。綠色智能制造則強調將可持續發展理念融入智能化生產流程，旨在降低環境影響、優化資源利用，實現經濟效益與環境效益的雙贏。
本文主旨與結構
本文將從制造行業IT經理的視角，深入探討工業元宇宙與綠色智能制造的前沿技術與實踐。我們將剖析數字孿生、增強現實（AR）、點云處理、碳足跡追蹤、OPC UA能耗采集以及數據可視化等核心技術，并通過剖析雅戈爾集團和沃爾沃集團的實踐案例，揭示這些技術在真實場景中的應用。尤為重要的是，本文將重點分析相關技術的投資回報率（ROI）計算方法，為企業決策提供參考。最后，將對全文進行總結，展望制造業的智能化與綠色化未來。
第1節：工業元宇宙：鍛造未來生產力
1.1 制造業語境下的工業元宇宙定義
工業元宇宙并非簡單的消費級概念延伸，而是數字技術在工業領域的深度融合與集成創新。它通過構建持久化、共享的、可交互的虛擬空間，對物理制造環境、生產流程及相關資產進行數字化映射與再現。其核心價值在于打破物理世界與虛擬世界的壁壘，通過實時數據集成、高級仿真分析和沉浸式協作，賦能企業實現更精準的決策、更高效的運營以及更優化的全生命周期管理。工業元宇宙的關鍵特征包括實時數據集成、強大的仿真能力、支持多方協作的虛擬環境以及自然的人機交互方式。
1.2 核心技術與實踐應用
工業元宇宙的構建與運行依賴于一系列核心技術的支撐。這些技術相互關聯，共同構成了工業元宇宙的堅實基礎。例如，點云處理技術為創建精確的數字孿生模型提供了基礎數據，數字孿生則為增強現實應用（如HoloLens 2遠程協助）提供了豐富的數據驅動環境。這種技術間的協同效應，使得工業元宇宙能夠發揮出遠超單一技術疊加的價值。
1.2.1 數字孿生：虛實結合的核心樞紐（以Unity3D為例）
定義與功能
數字孿生是物理資產、流程或系統的動態虛擬副本，通過集成實時數據不斷更新，以精確反映其物理對應物的狀態和行為。它不僅能夠幫助企業回顧歷史狀態、監控當前狀況，更能預測未來可能發生的問題，從而輔助決策。
Unity3D的角色
Unity3D作為一個強大的實時三維（3D）開發平臺，為創建交互式、沉浸式的數字孿生體驗提供了理想的環境。它支持導入計算機輔助設計（CAD）模型，連接物聯網（IoT）數據源，并將應用部署到多個平臺。例如，Luminous XR公司便利用Unity引擎，基于激光掃描數據和傳感器信息構建實時的工廠交互環境。
制造業應用
數字孿生在制造業的應用場景廣泛，貫穿產品設計、生產運營到維護服務的整個生命周期：
- 設計與原型驗證：在投入物理制造前，工程師可以利用數字孿生對產品設計和生產線布局進行仿真，從而及早發現設計缺陷、優化性能參數。沃爾沃汽車已在其設計、工程和制造環節中應用實時3D技術（Unity3D是此類技術的代表）。
- 流程優化：通過模擬不同的生產情景，企業可以識別生產瓶頸，優化工作流程，提高整體生產效率。
- 預測性維護：實時監控設備健康狀況，結合歷史數據和機器學習算法，預測潛在故障，從而提前安排維護，有效減少非計劃停機時間。
- 培訓與仿真：為復雜操作任務提供逼真的虛擬培訓環境，員工可以在零風險的情況下進行技能演練，提高操作熟練度和安全性。
數字孿生的層級
| 層級 | 主要能力 |
|---|---|
| 虛擬孿生 | 簡單的三維模型 |
| 互聯孿生 | 連接實時數據 |
| 預測性孿生 | 進行趨勢預測 |
| 指令性孿生 | 提供優化建議 |
| 自主孿生 | 實現自主決策與控制 |
數據集成
數字孿生的有效運行高度依賴于物聯網（IoT）、人工智能（AI）、機器學習（ML）和大數據分析等技術的支持，這些技術共同為數字孿生注入了"靈魂"。數據的質量和時效性對于數字孿生的成功至關重要，任何數據完整性問題都需要嚴格的數據管理流程來保障。缺乏高質量、及時的真實數據，數字孿生將無法準確反映物理實體的真實狀態，其預測和優化能力也將大打折扣，進而影響基于數字孿生的AR應用和決策支持的有效性。
1.2.2 增強現實（AR）：賦能遠程運營與維護（以HoloLens 2為例）
AR在制造業的應用
增強現實技術通過將數字信息（如文本、圖像、3D模型）疊加到用戶所見的真實物理世界中，為一線工人提供情境化的指導和信息支持，從而顯著提升工作效率和準確性。
微軟HoloLens 2
- 技術特性：HoloLens 2是一款先進的混合現實頭戴設備，它無需線纜束縛，支持全息顯示，用戶可以通過語音指令和手勢進行自然交互。設備具備空間映射能力，能夠理解并融入周圍的物理環境，同時集成了微軟Azure云服務，為企業級應用提供了強大支持。
- 遠程協助：HoloLens 2的核心應用之一是遠程專家協助。現場技術人員佩戴HoloLens 2，可以第一視角將設備狀況實時共享給遠端專家。專家則可以在技術人員的視野中疊加全息標記和指令，進行遠程指導，幫助快速解決復雜問題。梅賽德斯-奔馳便利用HoloLens 2為全球經銷商提供技術支持，將一線技師與后方專家團隊連接起來，加速了問題診斷與修復。
- 引導式裝配與培訓：通過在物理設備上疊加全息操作指南和分步說明，HoloLens 2能夠顯著縮短員工培訓時間，減少操作失誤。豐田汽車采用HoloLens 2結合Dynamics 365 Remote Assist，將現場服務技術人員的培訓時間縮短了50%。洛克希德·馬丁公司也使用HoloLens 2來簡化航天器裝配過程中的指令傳遞。
- 維護與維修：在設備維護和維修場景中，HoloLens 2可以為技術人員提供實時的設備數據、維修圖紙和專家指導，從而提高維護工作的效率和準確性。
開發注意事項
| 注意事項 | 目標/原因 |
|---|---|
| 保持60幀/秒刷新率 | 避免用戶眩暈 |
| 優化著色器(Shader) | 降低GPU負載 |
| 利用空間映射能力 | 使虛擬信息與現實環境精準融合 |
挑戰
| 挑戰方面 | 具體挑戰內容 |
|---|---|
| 網絡 | 帶寬不足影響實時視頻傳輸 |
| 環境 | 生產車間噪音干擾語音通信 |
| 人為與管理 | 初始設備配置和員工適應等 |
這些人為因素和環境因素，與技術本身同樣重要，成功的AR部署需要綜合考慮技術、流程與人員的協同。
1.2.3 點云處理：捕獲現實，賦能數字轉型
點云數據概述
點云數據是由大量三維空間坐標點組成的集合，這些點共同描繪了物體或環境的外部輪廓，通常通過激光掃描儀等設備獲取。
在工業元宇宙中的作用
點云技術是構建精確工業元宇宙環境的基石。它能夠捕獲現有工廠、設備和產線的"竣工"或"現狀"三維幾何信息，為創建高保真數字孿生模型、AR應用中的虛實疊加以及工廠布局規劃提供準確的地理空間數據基礎。點云技術有效地連接了物理世界與數字虛擬世界。
數據采集
點云數據的采集通常使用三維激光掃描儀，這些掃描儀可以固定在三腳架上，安裝在無人機上，或手持進行掃描，每秒可捕獲數百萬個數據點。為了確保數據的完整性和精度，掃描過程中往往需要設置基準點，并從多個不同位置進行掃描，以覆蓋整個目標區域。
處理流程 (基于點云數據處理流程圖)
點云數據的處理是構建精確三維數字孿生工廠的基礎環節，通常包括以下關鍵步驟：
- 數據采集：使用三維激光掃描儀（如FARO Premium 350）、結構光掃描儀或攝影測量技術，對工廠設備、生產線和環境進行高精度三維掃描，獲取包含XYZ坐標、RGB顏色、反射強度等信息的點云數據。
- 數據預處理：對采集的原始點云數據進行清洗和優化，主要包括：
- 噪聲過濾：采用統計濾波、中值濾波等方法去除異常點。
- 異常點去除：通過設置距離閾值，剔除偏離實際的點。
- 數據降采樣：減少點云密度，提高后續處理速度，同時保留關鍵幾何特征。
- 數據配準：將來自不同掃描位置的多站點云數據對齊并拼接成一個統一、連貫的整體三維模型。配準可以基于預設的標靶點，也可以基于點云數據自身的幾何特征進行。
- 特征提取與分割：從預處理后的點云數據中提取幾何特征，如邊緣、角點、表面法線等，為后續建模提供基礎。可采用基于距離的聚類算法（如K-means）或基于密度的算法（如DBSCAN）進行特征點提取。此步驟也可能包括分割，即在配準后的點云模型中，識別并分離出不同的物體或部件，例如設備、管道、墻體等，這是后續三維建模的重要前提。
- 模型生成：利用特征提取結果，通過泊松重建、球面波變換等網格化方法或基于分割結果創建參數化的三維模型（如"掃描到BIM/CAD"）。對于復雜場景，可采用CloudCompare等專業點云處理軟件輔助或自動完成模型生成。例如，“掃描到BIM”（Scan-to-BIM）的半自動化流程通常包括：探測樓層和平頂，探測房間，基于探測到的房間創建實體模型，最后生成墻體、樓板等BIM構件。
- 模型優化：對生成的三維模型進行優化處理，包括：
- 去除殘留噪聲點。
- 填補掃描盲區形成的孔洞。
- 調整模型細節層次（LOD）。
- 對模型進行光照和材質優化。
- 模型輸出與應用：將優化后的三維模型導出為標準格式（如OBJ、STL），以便在Unity3D等三維引擎中進行可視化與交互設計。同時，通過API接口將模型與數字孿生引擎對接，實現虛實數據的實時同步。
點云數據處理流程在工業元宇宙建設中具有重要價值，例如雅戈爾元宇宙工廠的建設就成功應用了此類流程，實現了西服工廠的1:1數字孿生復刻，支持生產全流程的模擬與檢測。它有效地連接了物理世界與數字虛擬世界，為創建高保真數字孿生模型、AR應用中的虛實疊加以及工廠布局規劃提供準確的地理空間數據基礎。
制造業應用
| 應用場景 | 描述 |
|---|---|
| 竣工文檔制作 | 為現有工廠設施創建精確的數字化存檔 |
| 設施布局規劃與優化 | 在虛擬環境中模擬設備搬遷、產線調整，優化空間利用率 |
| 機器人路徑規劃 | 基于掃描的工件輪廓，直接生成機器人的加工或操作路徑 |
| 質量控制與檢測 | 將實際產品的點云掃描結果與原始CAD模型進行對比，進行偏差分析和質量評估 |
表1：工業元宇宙核心技術概覽
| 技術 | 關鍵特性 | 主要制造應用 | 平臺/工具示例 |
|---|---|---|---|
| 數字孿生 | 實時同步、三維可視化、動態仿真、預測分析 | 預測性維護、流程優化、虛擬調試、設計驗證、員工培訓 | Unity3D, Siemens Mindsphere, GE Predix, Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE |
| 增強現實 (HoloLens 2) | 全息顯示、免提操作、空間映射、虛實疊加、遠程協作 | 遠程專家指導、引導式裝配與培訓、維護維修支持、質量檢測 | Microsoft HoloLens 2, Dynamics 365 Remote Assist, Azure Spatial Anchors |
| 點云處理 | 高密度三維數據采集、精確幾何形態表達、環境重建 | "現狀"建模、工廠布局規劃、逆向工程、機器人路徑規劃、施工監控 | 激光掃描儀 (Faro, Leica), 點云處理軟件 (Autodesk ReCap, Trimble RealWorks) |
1.3 案例聚焦：雅戈爾的工業元宇宙探索之路
公司背景
雅戈爾集團是中國服裝行業的領軍企業之一，業務涵蓋品牌服裝、地產開發、金融投資等多個領域。
智能化工廠舉措
雅戈爾自2017年起便開始積極探索傳統服裝產業向智能化工廠的轉型，其寧波西服精品生產線是早期實踐的代表。2019年，雅戈爾與中國移動寧波分公司達成戰略合作，共同推進5G智能工廠和智慧門店等項目，旨在踐行其"智能制造、智慧營銷、生態科技"三位一體的工業互聯網發展模式。其全球領先的西服智能化工廠已于2018年4月上線，襯衫和時裝的智能生產線也在此后進行調試。
元宇宙要素（推斷與潛力）
盡管現有資料中并未詳盡描述雅戈爾已建成完整的"元宇宙工廠"，但其在智能制造和5G基礎設施方面的投入，為工業元宇宙的應用奠定了堅實基礎。
| 要素 | 應用方向 | 潛力價值 |
|---|---|---|
| 數字孿生 | 生產線可視化與仿真、新產線布局模擬、虛擬培訓、3D產品配置器與虛擬展廳 | 優化生產節拍、資源配置，確保高效運作，提升客戶體驗 |
| AR/VR | 智慧門店虛擬試衣、VR旗艦店體驗 | 提升消費者購物體驗，契合元宇宙消費場景 |
| 數據集成 | A100戰略合作，業務、技術、智能化數據整合 | 構建功能完善的工業元宇宙基礎 |
挑戰與啟示
雅戈爾在邁向工業元宇宙的過程中，可能面臨與其他制造企業類似的挑戰，例如如何整合不同供應商的異構系統、如何有效管理和利用海量生產數據、以及如何培養和提升員工適應新技術的能力。資料中關于元宇宙人才培養和政策環境的討論，雖然并非針對雅戈爾的具體案例，但也揭示了行業在推廣元宇宙應用時需要關注的宏觀因素。
| 挑戰類別 | 具體挑戰內容 | 行業啟示 |
|---|---|---|
| 系統集成 | 整合不同供應商的異構系統 | 關注元宇宙人才培養 |
| 數據管理 | 有效管理和利用海量生產數據 | 關注政策環境支持 |
| 人才與技能 | 培養和提升員工適應新技術的能力 |
1.4 投資回報分析：工業元宇宙技術的價值衡量
對工業元宇宙相關技術的投資回報（ROI）進行評估，是企業決策的關鍵環節。
通用框架
基本的ROI計算公式為：ROI=(凈收益–總成本)/總成本×100%。
成本構成
- 技術采購成本：包括硬件（如HoloLens 2頭顯、高精度激光掃描儀、服務器）、軟件（如Unity3D開發許可、數字孿生平臺授權、AR應用開發工具包）等。
- 實施成本：涵蓋系統安裝、與現有企業系統（ERP、MES等）的集成（這往往是復雜且耗時的）、以及必要的網絡基礎設施升級。
- 開發成本：創建數字孿生模型、開發定制化AR應用、點云數據處理和建模等所需的人力與時間投入。
- 培訓成本：對員工進行新技術的操作、使用和維護培訓。
- 維護成本：軟件的持續更新、訂閱費用，以及硬件的日常維護和校準。
可量化的收益（附帶實例）
- 減少非計劃停機時間：通過數字孿生進行預測性維護。GE Digital報告稱，數字孿生技術幫助工業企業將非計劃停機時間減少了高達45%。
- 提升運營效率：利用數字孿生優化生產流程。麥肯錫的研究表明，數字孿生驅動的流程優化可將整體生產效率提升10-15%。
- 增強質量控制：數字孿生實時監控生產過程，減少產品缺陷。西門子在其部分制造工廠實施數字孿生技術后，缺陷率降低了50%。
- 縮短培訓時間：AR/HoloLens 2引導式培訓。豐田汽車將培訓時間縮短了50%；GE醫療則將每位受訓員工的培訓時間減少了4小時。
- 減少錯誤與浪費：AR引導式裝配和維護能夠顯著降低操作失誤率。
- 降低設備損壞風險帶來的成本節約：GE醫療通過AR培訓，將設備損壞風險相關的潛在損失降低了2000萬美元。
- 差旅成本降低：AR遠程專家協助使得專家無需親臨現場即可提供支持，從而節省了大量差旅費用。
- 加快產品上市速度：數字孿生用于產品研發和虛擬測試，可以縮短開發周期（數字孿生聯盟研究發現可縮短高達50%）；通過更優化的規劃，加速項目實施（Matterport報告稱可縮短20-30%的項目時間表）。
微軟HoloLens 2特定ROI
Forrester Consulting受微軟委托進行的一項總體經濟影響（TEI）研究預測，采用HoloLens 2的投資回報率可達177%，凈現值（NPV）為760萬美元。
表4：工業元宇宙項目ROI衡量指標
| 指標類別 | 具體指標 | 技術貢獻方式 | 數據示例/來源 |
|---|---|---|---|
| 運營效率 | 非計劃停機時間減少百分比 (%) | 數字孿生賦能的預測性維護 | GE Digital：最高減少45% |
| 整體生產效率提升百分比 (%) | 數字孿生驅動的流程優化 | 麥肯錫：提升10-15% | |
| 培訓與技能發展 | 培訓時間縮短百分比 (%) 或小時數 (h) | AR引導式培訓 (如HoloLens 2) | 豐田：縮短50%；GE醫療：每人減少4小時 |
| 質量改進 | 錯誤率/缺陷率降低百分比 (%) | AR引導式操作；數字孿生實時質量監控 | 西門子（數字孿生）：缺陷率降低50% |
| 成本降低 | 差旅成本節省金額 ($) \$ | AR遠程專家協助 \ | 基于具體案例估算，替代專家現場出差的成本 \ |
| \ | \ | 設備損壞風險降低帶來的成本節省金額 () | AR培訓減少操作失誤；數字孿生早期風險預警 |
| 產品上市速度 | 產品開發周期縮短百分比 (%) | 數字孿生用于虛擬原型和測試 | 數字孿生聯盟：最高縮短50% |
無形收益
除了可直接量化的財務回報外，工業元宇宙技術的應用還能帶來諸多無形收益。這些收益通常難以用具體的財務數字衡量，但對企業的長期發展和競爭力至關重要。
| 無形收益類別 | 具體描述示例 |
|---|---|
| 操作安全性提升 | 減少工傷事故，改善工作環境 |
| 跨部門協作增強 | 打破信息孤島，提升團隊協作效率 |
| 創新能力激發 | 提供新的工具和視角，促進創新思維 |
| 決策質量改善 | 基于更全面的信息和模擬進行決策 |
| 員工滿意度提升 | 提供更先進的工具和培訓，提升技能 |
| 企業形象提升 | 展現技術領先性和創新能力 |
施耐德電氣的視角
需要注意的是，對于某些前沿的工業元宇宙概念，其投資回報周期可能較長，未必能滿足制造業通常期望的短期回報（例如兩年以內）。然而，正如施耐德電氣所強調的，不應因此忽視其在促進協作、應用人工智能和構建產業生態等方面的長期戰略價值。
第2節：綠色智能制造：構建可持續高效未來
2.1 可持續性與智能制造的融合
綠色制造的迫切性
在日益嚴格的環保法規、消費者對可持續產品偏好的增強以及投資者對企業環境、社會和治理（ESG）表現關注度提升的共同推動下，制造業向綠色可持續方向轉型已成為大勢所趨。綠色制造不僅是企業履行社會責任的體現，更是提升經濟效益、增強市場競爭力的重要途徑。
智能制造的賦能角色
工業4.0時代下的智能制造技術，如物聯網（IoT）、人工智能（AI）、大數據分析等，為實現綠色制造目標提供了強有力的工具。智能制造不再僅僅追求生產效率的提升，更強調通過智能化手段實現對能源、物料等資源的精細化管理和高效利用。
綠色智能制造的定義
綠色智能制造是將智能技術深度融入制造全過程，以最大限度地減少對環境的負面影響、節約能源與自然資源、保障員工與社區安全為目標，同時致力于提升運營效率和經濟績效的一種先進制造模式。
2.2 關鍵技術與最佳實踐
綠色智能制造的實現，離不開一系列關鍵技術的支撐和相應管理實踐的落地。其中，全面的碳足跡追蹤為量化和管理環境影響提供了基礎；OPC UA等標準協議則為能源等關鍵數據的有效采集和利用鋪平了道路；而Tableau等可視化工具則將復雜數據轉化為直觀洞察，輔助決策。
2.2.1 全面碳足跡追蹤：方法學與數據管理
重要性
準確理解和量化企業運營及產品全生命周期的溫室氣體排放，是制定有效減排策略、實現碳中和目標的首要步驟。產品碳足跡（PCF）能夠揭示產品對氣候變化的影響程度。
方法學
- 溫室氣體核算體系（GHG Protocol）：該體系是國際上應用最廣泛的企業溫室氣體排放核算與報告標準。它將排放源分為三個范圍：
- 范圍一（Scope 1）：企業擁有或控制的排放源產生的直接排放，如工廠燃燒化石燃料、公司車輛尾氣排放等。
- 范圍二（Scope 2）：企業外購電力、蒸汽、熱力或冷氣所對應的間接排放。
- 范圍三（Scope 3）：企業價值鏈中產生的所有其他間接排放，范圍廣泛，包括購買的原材料和服務的隱含排放、產品的運輸和分銷、員工通勤、廢棄物處理、售出產品的使用等。
- ISO 14064標準：這是一套國際標準，為組織層面溫室氣體排放的量化、報告以及減排項目的審定與核查提供了指南和規范。
表3：碳足跡追蹤：GHG Protocol范圍與制造數據源
| GHG Protocol范圍 | 范圍描述 | 制造業關鍵數據類型 | 制造業數據源示例 |
|---|---|---|---|
| 范圍一 (Scope 1) | 直接溫室氣體排放 | 天然氣/燃料油消耗量、柴油/汽油消耗量（自有車輛）、制冷劑逸散量、工業過程排放量 | 能源賬單、燃料采購記錄、車輛加油記錄、設備維護記錄、生產過程數據 |
| 范圍二 (Scope 2) | 間接溫室氣體排放（外購能源） | 外購電力消耗量 (kWh)、外購蒸汽/熱力/冷量 | 電力公司賬單、熱力公司賬單 |
| 范圍三 (Scope 3) | 其他間接溫室氣體排放（價值鏈相關） | ||
| - 購買的商品和服務 | 原材料采購量、零部件采購量、外包服務支出 | 采購記錄 (ERP/SRM)、供應商發票、物料清單 (BOM)、供應商環境數據 | |
| - 資本貨物 | 新購設備/建筑物的隱含排放 | 固定資產清單、供應商提供的產品環境聲明 (EPD) | |
| - 上游運輸與分銷 | 原材料/零部件運輸里程、運輸方式、貨物重量 | 物流供應商報告、運輸合同、貨運單據 | |
| - 運營中產生的廢棄物 | 廢棄物類型、重量、處理方式（填埋、焚燒、回收） | 廢棄物處理商報告、稱重記錄、內部廢棄物管理臺賬 | |
| - 員工通勤 | 員工通勤方式、通勤距離 | 員工調研數據、公司班車記錄 | |
| - 下游運輸與分銷 | 成品運輸里程、運輸方式、貨物重量 | 銷售訂單、物流發貨記錄 | |
| - 售出產品的使用 | 產品在客戶使用階段的能耗/排放（如適用） | 產品設計參數、用戶使用場景分析、市場調研數據 | |
| - 售出產品的廢棄處置 | 產品報廢后的處理方式（回收、填埋等） | 產品生命周期評估 (LCA) 數據、行業平均數據 |
制造業數據需求
碳足跡核算對制造業數據的具體需求因范圍而異：
| GHG Protocol范圍 | 關鍵數據需求描述 |
|---|---|
| 范圍一 (Scope 1) | 鍋爐、熔爐、生產設備等的燃料消耗數據；公司車輛的燃料使用數據；空調和制冷設備中制冷劑的泄漏數據等。 |
| 范圍二 (Scope 2) | 外購電力的度數；外購蒸汽、熱力和冷量的消耗量。 |
| 范圍三 (Scope 3) | 采購的原材料和零部件的隱含碳排放；上下游的物流運輸數據；廢棄物處理數據；員工通勤數據；售出產品在使用和廢棄階段的排放數據等。 |
數據來源
碳足跡核算所需的數據廣泛分布于企業的各個運營環節和信息系統中，主要包括能源賬單、采購記錄、企業資源規劃（ERP）系統、制造執行系統（MES）、資產管理系統、供應商提供的環境數據、以及物流運輸服務商的報告等。
關鍵績效指標（KPIs）
衡量和追蹤碳排放績效的關鍵指標對于評估進展和驅動改進至關重要，主要包括：
| KPI指標 | 單位/描述 |
|---|---|
| 企業總碳足跡 | 通常以噸二氧化碳當量 (tCO?e) 為單位 |
| 碳強度 (基于產值) | 單位產值所產生的碳排放量 (例如 tCO?e / 百萬元產值) |
| 碳強度 (基于產品) | 單位產品所產生的碳排放量 (例如 kgCO?e / 件) |
| 按范圍劃分的碳排放量 | Scope 1, Scope 2, Scope 3 各自的排放量 (tCO?e) |
| 可再生能源使用比例 | 占總能源消耗的百分比 (%) |
| 廢棄物回收利用率 | 回收利用的廢棄物占總廢棄物量的百分比 (%) |
2.2.2 OPC UA：標準化能耗數據采集，提升能源效率
OPC UA概述
OPC UA（Open Platform Communications Unified Architecture，開放平臺通信統一架構）是一種專為工業自動化領域設計的、實現機器對機器（M2M）安全可靠數據交換的通信協議。其核心優勢在于平臺無關性、強大的信息模型、內建的安全機制以及良好的可擴展性，能夠支持從傳感器到云端的垂直數據集成。
在能源管理中的作用
- 標準化數據采集：OPC UA為從不同品牌、不同類型的機器設備和傳感器中采集能源消耗數據提供了一種統一、標準化的方法，打破了傳統因協議不兼容造成的數據孤島。
- 實時能耗監控：通過OPC UA，企業可以實時監控整個工廠車間的能源使用情況，精確掌握各生產單元、各設備的能耗動態。
- 系統集成：OPC UA能夠方便地將采集到的能耗數據集成到制造執行系統（MES）、數據采集與監視控制系統（SCADA）、企業資源規劃（ERP）系統以及云平臺，用于后續的能效分析、成本核算和決策支持。
技術方案
OPC UA在能源管理中的技術方案主要體現在以下幾個方面：
| 技術方案要點 | 描述 |
|---|---|
| 邊緣設備集成OPC UA服務器 | 許多PLC、智能電表、能源監測模塊等邊緣設備內嵌OPC UA服務器功能，可直接提供標準化的能耗數據接口。 |
| 控制器到控制器(C2C)通信 | OPC UA支持不同品牌PLC間的直接通信，對實現產線級能源聯動控制和優化至關重要。 |
| 能源數據信息模型 | 相關組織（如OPC基金會、VDMA）正積極制定基于OPC UA的能源數據信息模型，如《OPC UA能耗管理規范》，定義了覆蓋所有能源類型的監測及設備待機模式管理的標準模型，確保數據互操作性，為綠色智能制造提供數據基礎。 |
實施策略
成功實施OPC UA進行能源數據采集，需要周密的規劃和執行策略：
| 實施策略要點 | 具體措施與注意事項 |
|---|---|
| 定義清晰的數據模型 | 確保采集數據的語義一致性，規范能源數據的表述和交換。 |
| 實施嚴格的安全措施 | 使用TLS加密傳輸、基于角色的訪問控制（RBAC）、管理數字證書等，保障數據安全。 |
| 設計合理的網絡架構 | 將OPC UA服務器部署在安全的網絡區域，并通過防火墻與外部網絡隔離。 |
| 舊設備的兼容性處理 | 對于無法直接支持OPC UA的舊有設備，可通過集成OPC UA服務器的邊緣網關進行接入。 |
| 跨部門協作與培訓 | 確保IT、OT及生產部門的協同，并對相關人員進行OPC UA技術和能源管理知識的培訓。 |
2.2.3 可持續性可視化：Tableau碳排放與能耗監控看板
可視化的重要性
將原始、分散的能源消耗數據和碳排放數據轉化為直觀易懂的圖表和儀表盤，對于管理者快速洞察現狀、發現問題、評估改進效果以及制定科學決策至關重要。
Tableau在制造業的應用
Tableau作為一款領先的數據可視化和商業智能工具，在制造業有著廣泛的應用：
- 連接多樣化數據源：Tableau能夠連接包括數據庫、電子表格、云服務以及通過OPC UA采集的工業數據（可能需要借助如Peakboard等中間件或數據倉庫進行數據匯聚和預處理，再由Tableau進行可視化）。
- 創建交互式儀表盤：用戶可以創建用于生產監控、供應鏈分析、運營效率跟蹤等多種用途的交互式儀表盤。例如，西門子IT部門利用Tableau分析來自200多個數據源的數據，快速獲取洞察。能源巨頭ENGIE通過引入Tableau，將可視化儀表盤的開發周期從3個月縮短至2周，并賦能更多非數據專業人員進行自主數據分析。
碳排放看板
利用Tableau創建碳排放看板，可以實現以下功能和關注點：
| 功能/關注點 | 描述 |
|---|---|
| 多維度展示 | 按時間、排放源、設施、產品線等維度，可視化展示范圍一、二、三的碳排放量。 |
| 關鍵指標追蹤 | 例如碳強度、碳排放總量、以及與減排目標的對比等。 |
| 可視化技術應用 | 常用地形圖展示區域排放分布，折線圖展示排放趨勢變化。 |
| 明確核心目標 | 設計看板前應明確其核心目標，如追蹤減排進度、識別高排放環節等。 |
能耗監控看板
利用Tableau創建能耗監控看板，可以實現以下功能：
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 實時數據可視化 | 將通過OPC UA等途徑采集的實時能耗數據，以動態圖表的形式展現在看板上。 |
| 識別高耗能點 | 通過對比分析，快速定位工廠內能耗異常偏高的區域、產線或設備。 |
| 追蹤節能效果 | 量化展示各項節能措施實施前后能耗的變化，評估節能項目的實際效果。 |
最佳實踐
構建有效的可持續性數據看板，應遵循以下關鍵原則：
| 最佳實踐原則 | 描述 |
|---|---|
| 保證數據可靠準確 | 確保數據來源的可靠性和準確性是看板有效性的基礎。 |
| 清晰理解指標定義 | 清晰理解所展示指標的定義和計算方法，避免誤讀。 |
| 保持客觀中立 | 在呈現數據和分析結果時保持客觀中立，避免主觀引導。 |
| 使用清晰圖例 | 使用清晰的圖例、標簽和標題，確保信息易于理解。 |
| 注重用戶友好性 | 注重用戶界面的友好性和易用性，確保信息能夠被目標受眾有效接收和理解。 |
| 驅動持續改進 | 看板不僅僅是KPI的簡單羅列，更應成為驅動持續改進的有力工具。 |
| 加強溝通與報告 | 作為加強利益相關方溝通以及支持合規報告的工具。 |
表2：綠色智能制造核心技術概覽
| 技術 | 關鍵特性 | 主要可持續性應用 | 標準/工具示例 |
|---|---|---|---|
| 碳足跡追蹤系統 | 符合GHG Protocol/ISO 14064標準、覆蓋范圍1/2/3排放、數據驅動的量化分析 | 溫室氣體排放清單編制、產品碳足跡計算、減排目標設定與追蹤、供應鏈碳管理 | GHG Protocol, ISO 14064, 碳核算軟件 (如 Sphera, Enablon, Diginex) |
| OPC UA (用于能源數據) | 平臺無關、安全可靠、可擴展、標準化信息模型、實時數據采集 | 生產設備能耗實時監控、能源績效分析、能源成本優化、支持能源管理體系 (EnMS) | OPC UA規范, OPC UA服務器/客戶端SDK, 邊緣網關, VDMA能源管理配套規范 |
| Tableau (可持續性看板) | 強大的數據連接能力、交互式可視化、拖拽式操作、支持多種圖表類型、可分享的儀表盤 | 碳排放趨勢分析、能耗熱點圖、可持續發展目標 (SDG) 進展追蹤、ESG報告數據可視化 | Tableau Desktop, Tableau Cloud, Tableau Server, Power BI, Qlik Sense |
2.3 案例聚焦：沃爾沃的綠色與智能制造承諾
沃爾沃的可持續發展宏愿
沃爾沃集團（包括沃爾沃汽車和沃爾沃建筑設備等）已將可持續發展置于其核心戰略地位，致力于在2025年前實現全球制造網絡的碳中和，并在2040年前實現完全的氣候中和。其目標還包括在2018年至2025年間將單車全生命周期碳足跡降低40%。
具體舉措與實踐
沃爾沃在推動綠色與智能制造方面采取了多項具體措施，體現在以下幾個關鍵領域：
| 舉措領域 | 具體實踐內容 | 目標/影響 |
|---|---|---|
| 低碳材料應用 | 與SSAB合作開發無化石鋼材；Volvo CE在其Bra?s工廠批量使用低碳排放鋼材（回收鋼材，無化石電力和沼氣生產）。 | 降低整個價值鏈的碳排放，特別是鋼材占比較高的卡車產品。 |
| 可再生能源轉型 | 瑞典發動機工廠實現碳中和；美國查爾斯頓工廠安裝太陽能（目標碳中和能源比例50%）；比利時根特工廠利用風電；Volvo CE Bra?s工廠完全依靠可再生能源運營。 | 實現全球制造網絡碳中和目標。 |
| 廢棄物減量與循環 | 目標到2025年汽車和包裝中至少使用25%回收塑料；Volvo CE Bra?s工廠實現"零垃圾填埋"，處理后污泥用作肥料。 | 推動循環經濟，減少環境負擔。 |
| 創新節能技術 | 查爾斯頓工廠涂裝車間采用eCube技術（氣流系統替代水簾捕獲漆霧），顯著減少水耗和改善排放。 | 提高資源利用效率，降低環境影響。 |
| 碳足跡追蹤與管理 | 創建供應鏈網絡的數字孿生模型用于實時計算和分析CO?排放及情景模擬；實施內部碳定價機制。 | 精準管理碳排放，輔助減排決策，驅動內部減排行為。 |
| 可持續物流 | 積極推動從公路運輸轉向鐵路運輸；在卡車運輸中使用可再生燃料。 | 降低物流環節的碳排放。 |
| 電池可持續性 | 與Northvolt合資建廠減少電池物流環境影響；利用區塊鏈技術（與Circulor合作）追蹤電池原材料（如鈷）來源。 | 確保電池供應鏈的透明度和可持續性，降低電池生命周期的環境足跡。 |
主要成就
沃爾沃在可持續發展方面取得的顯著成就包括：
| 成就類別 | 具體內容 |
|---|---|
| 工廠氣候中和 | Torslanda工廠實現氣候中和。 |
| Volvo CE Bra?s工廠認證 | 獲得"氣候高效工廠"（Climate Efficient Site）認證。 |
| 低碳鋼材應用減排 | 在Bra?s工廠，鉸接式卡車中約13%的鋼材替換為低碳排放鋼材，預計年減排約13,000噸CO?。 |
2.4 投資回報分析：綠色智能制造項目的價值衡量
綠色智能制造項目的ROI分析框架與工業元宇宙類似，但更需強調長期價值和無形收益的評估。
框架
綠色智能制造項目的ROI分析可遵循以下步驟：
| 步驟序號 | 分析步驟 | 核心內容 |
|---|---|---|
| 1 | 定義項目范圍與目標 | 明確綠色項目的具體目標（如節能、減排、資源效率提升等）和邊界。 |
| 2 | 識別關鍵績效指標 (KPIs) | 選擇與目標相關的、可量化的KPIs進行追蹤。 |
| 3 | 收集基線數據 | 收集項目實施前的相關KPI數據作為對比基準。 |
| 4 | 實施綠色智能制造項目 | 按計劃推行技術改造、流程優化等措施。 |
| 5 | 持續監控與數據收集 | 項目實施后，持續監控KPIs的變化，收集實際運行數據。 |
| 6 | 計算財務影響 | 量化分析項目帶來的成本節約（如能源、原材料）和潛在收益（如碳信用）。 |
| 7 | 評估風險規避價值 | 評估項目在降低環境合規風險、供應鏈風險等方面的價值。 |
| 8 | 評估無形收益 | 識別并盡可能評估品牌聲譽提升、員工滿意度提高等無形價值。 |
| 9 | 綜合分析與報告 | 綜合財務與非財務因素，形成ROI分析報告，為決策提供支持。 |
成本構成
綠色智能制造項目的成本主要包括：
| 成本類別 | 具體構成示例 |
|---|---|
| 綠色技術投資 | 可再生能源設備（太陽能板、風機）、節能減排設備（如eCube）、低碳/無化石材料額外成本等。 |
| 碳追蹤系統建設 | 碳核算軟件、數據采集傳感器、咨詢服務費用等。 |
| OPC UA能源監控系統 | 硬件（智能儀表、網關）、軟件（OPC UA服務器/客戶端）、系統集成與配置成本。 |
| 數據可視化工具 | Tableau等軟件許可費、儀表盤開發人力成本等。 |
| 流程改造與設備更新 | 生產線調整、舊設備淘汰、新環保設備引入等相關投資。 |
| 員工培訓與能力建設 | 新設備操作、新流程執行、可持續發展理念及技能培訓費用。 |
| 合規與認證成本 | 環境認證（如ISO 14001）、產品環境聲明（EPD）等相關費用。 |
可量化的財務收益
綠色智能制造項目可以帶來多方面的可量化財務收益：
| 財務收益類別 | 具體表現與示例 |
|---|---|
| 能源成本節約 | 通過能效提升（如3M、圣戈班節能15%）和使用可再生能源，直接降低電力、燃料等費用。 |
| 資源成本降低 | 減少廢棄物、提高原材料利用率、使用回收材料，降低物料采購成本。 |
| 廢棄物處理成本降低 | 減少廢棄物總量、提高回收利用率，顯著降低廢棄物處理費用。 |
| 運營效率提升 | 應用智能技術優化生產流程，提高整體運營效率，間接降低成本。 |
| 合規成本降低 | 主動滿足或超越環保法規，避免罰款，可能降低環境責任保險等費用。 |
| 收入增加/市場份額提升 | 推出環保產品、樹立綠色品牌形象，吸引可持續性消費者，可能帶來銷售額增長和市場份額擴大。 |
| 碳交易/碳稅相關收益 | 在碳排放交易體系（ETS）或碳稅地區，減排成果可能帶來碳信用出售收入或減少碳稅支出。 |
| OPC UA帶來的財務效益 | 降低技術總體擁有成本（TCO），減少系統集成費用，提升整體設備效率（OEE）等。 |
表5：綠色智能制造項目ROI衡量指標
| 指標類別 | 具體指標 | 技術/舉措貢獻方式 | 數據示例/來源 |
|---|---|---|---|
| 資源效率 | 單位產品能耗降低百分比 (%) | OPC UA能耗監控 + 數據分析優化；節能設備應用 | 3M：節能15%；圣戈班：節能15% |
| 原材料利用率提升百分比 (%) | 智能排產、精準下料、廢品率降低 | 基于企業內部數據追蹤 | |
| 排放減少 | 二氧化碳當量減排量 (噸) | 使用可再生能源、低碳材料、工藝改進 | 沃爾沃Bra?s工廠：低碳鋼材應用年減排約13,000噸CO? |
| 碳強度（單位產值CO?排放）降低百分比 (%) | 綜合能效提升與減排措施 | 企業可持續發展報告 | |
| 成本節約 | 能源費用節省金額 ($) \$ | 能耗降低 \ | 基于實際能耗數據和能源價格計算 \ |
| \ | \ | 廢棄物處理費用節省金額 () | 廢棄物減量、回收利用率提高 |
| 合規成本（罰款、稅費）降低金額 ($) \$ | 滿足或優于環保法規要求 \ | 避免的潛在罰款或稅費支出 \ | |
| \ | 品牌與市場價值 \ | 綠色產品銷售額增長百分比 (%) 或金額 () | 消費者對可持續產品的偏好 |
| 品牌聲譽/ESG評級提升（間接財務影響） | 公眾對企業可持續發展努力的認可 | 品牌價值評估報告、ESG評級機構報告 |
無形收益（通常具有"淹沒價值"）
綠色智能制造項目還能帶來顯著的無形收益，這些收益雖然難以直接量化，但對企業長期發展至關重要：
| 無形收益類別 | 具體描述與影響 |
|---|---|
| 品牌聲譽與公眾信任度提升 | 積極踐行綠色制造，樹立負責任社會形象，贏得消費者、投資者和社區的信任與好感。 |
| 員工吸引力與滿意度提高 | 越來越多優秀人才（尤其年輕一代）傾向于選擇具良好可持續發展實踐和企業社會責任感的雇主。 |
| 創新能力增強 | 以可持續發展為導向，常能激發企業在產品設計、工藝流程、材料選擇等方面的創新思維。 |
| 風險管理能力改善 | 主動適應和引領綠色趨勢，有助于規避環境法規收緊、資源短缺等帶來的運營風險。 |
| 融資渠道拓寬與成本降低 | 良好的ESG表現日益成為金融機構和投資者評估企業價值和風險的重要依據，有助獲得更優融資條件。 |
可持續發展ROI衡量挑戰
衡量綠色智能制造項目的ROI時，企業通常面臨以下主要挑戰：
| ROI衡量挑戰類別 | 具體挑戰內容描述 |
|---|---|
| 無形收益量化困難 | 如何準確量化品牌聲譽提升、員工滿意度改善等無形收益的財務價值。 |
| 投資回報周期較長 | 某些綠色項目（如基礎能源設施改造）投資大，回報周期可能超出企業短期期望。 |
| 價值歸因復雜性 | 難以將觀察到的整體效益（如綜合成本下降）精確歸因于特定的可持續發展舉措。 |
| 數據收集與一致性 | 獲取全面、準確、一致的可持續發展相關數據本身就是一項挑戰。 |
| 外部性成本內部化 | 環境影響等外部成本的內部化程度不同，影響ROI計算的全面性。 |
綠色智能制造的價值正從單純的成本節約和合規驅動，向著提升品牌價值、吸引優秀人才和構建長期業務韌性的戰略層面演進。IT管理者在論證綠色項目ROI時，不僅要關注直接的成本削減，更要強調其對企業戰略定位、風險抵御能力以及吸引投資和人才等方面的長遠貢獻。
第3節：協同、挑戰與前行之路
3.1 相互促進：工業元宇宙與綠色智能制造的協同效應
工業元宇宙與綠色智能制造并非孤立發展的兩大趨勢，它們之間存在著深刻的內在聯系和相互促進的潛力。
- 數字孿生驅動可持續性：數字孿生技術是連接這兩大趨勢的關鍵橋梁。通過構建工廠、產線乃至整個供應鏈的數字孿生模型，企業可以在虛擬環境中模擬和優化能源消耗、資源利用效率、廢棄物產生以及產品全生命周期的環境影響。例如，沃爾沃利用其供應鏈的數字孿生模型來計算和分析二氧化碳排放，這正是數字孿生應用于綠色目標的一個典型范例。這種"孿生驅動的可持續性循環"——即通過數字孿生設計和模擬綠色方案，再通過實時數據監控和優化物理世界的實際表現，并將經驗反饋到下一輪設計中——將成為未來制造業實現持續環境績效改善的核心模式。
- AR賦能綠色運營：增強現實技術可以為綠色運營提供有力支持。例如，AR應用可以指導技術人員執行更節能的設備維護程序，輔助工人進行復雜產品的拆解以便于回收和再利用，或者在操作現場實時顯示設備的能耗數據，提升員工的節能意識。
3.2 攻堅克難：實施挑戰與戰略考量
盡管前景廣闊，但在制造企業中推廣工業元宇宙和綠色智能制造技術仍面臨諸多挑戰。
- 共性挑戰：
- 系統集成復雜性：將新興技術與企業現有的、往往是陳舊的IT和OT系統進行無縫集成，是一項艱巨的任務。
- 數據管理：確保海量工業數據的質量、安全、互操作性和有效管理，是成功的基石。
- 成本與ROI論證：高昂的初始投資和可能較長的投資回報周期，使得項目立項和預算審批面臨壓力，尤其對于基礎性的元宇宙設施建設或全面的綠色化改造而言。
- 技能缺口：企業普遍缺乏掌握數據科學、3D建模、AR/VR開發、可持續發展管理等新興領域專業知識的人才。
- 安全與隱私：在高度互聯的元宇宙環境中，保護敏感的工業數據和用戶隱私至關重要。
- 標準化與互操作性：盡管OPC UA等標準正在進步，但在確保所有系統、平臺和數據格式在元宇宙中實現無縫通信方面，仍存在挑戰。
- IT經理的戰略考量：
- 制定分階段實施路線圖：避免一步到位，優先選擇那些具有明確ROI和重要戰略價值的應用場景進行試點和推廣。
- 構建穩健可擴展的數據基礎設施：這是支撐兩大趨勢的數字底座。
- 強化網絡安全防護：針對新的攻擊面和數據泄露風險，部署先進的安全技術和策略。
- 推動變革管理與員工培訓：技術應用的成功最終取決于人的接受和有效使用。
- 促進IT、OT與業務部門的協同：打破部門壁壘，形成合力。
- 擁抱生態系統與合作伙伴關系：積極與技術提供商、行業組織和研究機構合作，共同應對挑戰，加速創新。
IT部門在這一轉型過程中的角色至關重要。它不再僅僅是技術的支持者，更要成為戰略的參與者和推動者，主導數據治理體系的建設，確保跨系統的數據互操作性，并引領企業適應新的工作模式和技術范式。
3.3 未來展望：制造業創新的下一波浪潮
展望未來，工業元宇宙與綠色智能制造將繼續深度融合，并與人工智能等其他前沿技術協同進化，共同塑造制造業的嶄新圖景。
- AI與ML的深度融合：人工智能和機器學習將在工業元宇宙和綠色制造中發揮越來越重要的作用，實現自主優化、精準預測和智能決策支持。
- 人機交互的持續革新：更自然、更直觀的人機交互界面將進一步提升用戶在元宇宙環境中的體驗和效率。
- 循環經濟的加速落地：數字產品護照、基于元宇宙的全生命周期管理等技術，將有力推動循環經濟原則在制造業的廣泛應用。
- "元宇宙即服務"與工具普惠化："Metaverse-as-a-Service"等新興服務模式以及更易用的開發工具，有望降低企業應用工業元宇宙的門檻。
- 倫理與責任并重：隨著技術的飛速發展，對技術倫理、數據主權、社會影響等方面的關注和負責任的創新將成為行業共識。
結論
技術革新及其影響回顧
數字孿生、增強現實、點云處理等工業元宇宙核心技術，以及碳足跡追蹤、OPC UA能耗數據采集、Tableau數據可視化等綠色智能制造關鍵技術，正在深刻地重塑制造業的運營模式和價值創造方式。它們共同為提升生產效率、優化資源配置、增強決策能力以及實現可持續發展目標提供了前所未有的機遇。本文通過雅戈爾在工業元宇宙（特別是其基于Unity3D+數字孿生引擎的三維虛擬工廠和HoloLens2 AR應用）的實踐，以及沃爾沃在綠色智能制造（尤其是其基于OPC UA的能耗數據采集與Tableau碳排放看板）的探索，具體展示了這些技術的應用潛力。
相互交織的未來
工業元宇宙與綠色智能制造并非相互獨立的趨勢，而是日益緊密地交織在一起，展現出強大的協同效應。數字孿生為可持續性設計與優化提供了虛擬試驗場，AR技術助力綠色運營實踐，而兩者共享的數據基礎則構成了驅動智能化與綠色化雙輪并進的核心動力。
對制造業領導者的行動倡議
面對這場由技術驅動的深刻變革，制造業的領導者需要具備戰略遠見，勇于投資于新技術和人才培養，并堅定不移地推動持續創新。只有這樣，企業才能充分發掘工業元宇宙和綠色智能制造的巨大潛力，在激烈的市場競爭中立于不敗之地。
結語
通往完全實現的工業元宇宙和真正意義上的綠色智能制造的征程仍在繼續。然而，本文所探討的技術與策略，已經為我們清晰地指明了方向——一個更高效、更可持續、更具競爭力的制造業未來，正等待著我們去共同開創。
展望未來，工業元宇宙與綠色智能制造的融合將呈現三大趨勢：
一是技術架構的標準化，工業物聯網協議（如OPC UA）與三維建模引擎（如Unity3D）的集成將更加便捷，降低企業數字化轉型門檻；
二是數據分析的智能化，機器學習與深度學習技術將更深度融入碳足跡建模與預測，實現數據驅動的減排決策；
三是應用場景的擴展化，從單廠能耗監控擴展到全生命周期碳管理，從設備維護擴展到工藝優化，從內部管理擴展到供應鏈協同。這些趨勢將推動制造業向更加高效、智能和可持續的方向發展，助力企業在全球數字化與碳中和的雙重挑戰中取得競爭優勢。
】使用Feign實現接口調用（八）)
