工业互联网 软件定制 案例

冷端智慧节能优化系统 — 功能概述 一、项目简介 冷端智慧节能优化系统是一套面向火电厂的冷端（凝汽器/空冷岛）实时监测与智能优化平台。系统基于工业物联网架构，通过 MQTT、OPC-UA、HTTP、Modbus、数据库、串口等多种协议实时采集机组运行数据，结合数字孪生模型与优化算法，为电厂运行人员提供 背压优化、清洁监测、防冻预警三大核心优化能力，并量化节能经济效益。系统支持集团-电厂-机组三级组织架构，具备完整的权限隔 离与数据范围管控。 --- 二、功能模块及用户价值 1. 智慧驾驶舱（SIT 监控大屏） 面向运行人员的全屏实时监控与优化指挥中心，按机组维度展示： - KPI 核心指标卡片：实时负荷、背压、环境温度、风机运行状态等关键参数一目了然 - 背压优化（压力分析）：展示最佳背压曲线与经济收益曲线，计算净收益（元/小时），推荐最优运行工况，对比实际与理论最优的 偏差，量化节能量与收益增量 - 清洁监测（清洁分析）：监测凝汽器传热系数与清洁系数，诊断端差与能耗损失，给出清洗建议并评估清洗效果，统计污垢热阻与每 日经济损失 - 防冻预警（防冻分析）：冬季空冷岛防冻策略推荐，展示各列冻结系数与风险等级，提供热力图预测，给出防冻操作建议 - 机组监测：汽轮机/凝汽器参数一览表、优化建议、节能空间评估 用户价值：运行人员无需切换多个系统，在一屏内掌握机组冷端运行全貌，快速发现异常并执行优化操作。 2. 智能告警系统 - 告警规则配置：按机组绑定测点，支持多种比较运算（大于、小于、等于、不等于、区间），四级告警等级（轻微/警告/严重/紧急 ），可附带建议操作 - 告警记录管理：实时告警列表、告警确认与处理闭环、持续时长统计、处理结果记录 - 告警通知：未读告警计数、批量已读、站内消息提醒 - 采集健康告警：数据采集链路异常独立监控 - 集团级告警总览：跨电厂告警汇总 - 策略执行率统计：以告警处理率衡量优化策略执行情况（月度指标） 用户价值：建立从发现→通知→确认→处理→统计的完整告警闭环，确保每条优化建议都得到跟踪落实。 3. 数字孪生模型管理 - 模型上传与构建：支持上传机组热力学模型文件，后台自动构建并轮询构建状态 - 模型与机组绑定：灵活绑定/解绑、复制绑定关系、模型健康检查 - Docker 镜像管理：模型以容器形式部署，支持镜像列表查看、删除、端口检测 - 模型参数缓存管理：手动刷新模型参数缓存 用户价值：每台机组的数字孪生模型可独立管理，在线更新模型不影响系统运行。 4. 数据采集管理 - 多协议采集配置：MQTT、OPC-UA、HTTP 轮询、数据库轮询、文件导入、串口通信、Kaf

蒂蒙技术 ZT-WAN 全球智连解决方案——业务与功能介绍 一、 业务概述 随着业务上云与移动办公普及，传统网络边界失效。企业组网面临“不可能三角”：专线贵且慢、传统VPN体验差、普通SD-WAN中转成本高且有安全风险。蒂蒙技术推出ZT-WAN全球智连方案，融合“零信任安全”与“SD-WAN组网”，创新引入去中心化P2P直连架构，为企业构建极致降本、自主可控的下一代企业神经网络。 二、 核心业务场景 网对网： 总部与跨国分支组网，虚拟成一张局域网，实现异地文件共享与OA/ERP实时同步。 点对网： 出差及居家员工通过全平台客户端一键接入内网，基于身份实现精细化权限控制。 网对点： SCADA中心及连锁门店边缘设备直连数据中心，弱网下保障交易与生产数据不丢包上传。 点对点： 工程师电脑直连远端PLC或工控机，无需公网IP与现场出差，运维响应提升10倍。 三、 核心功能与技术亮点 去中心化P2P直连： 通过智能调度算法，在4G/5G/宽带下直接打洞建立隧道。流量不经第三方，大幅降本且数据物理隔离，隐私安全达100%。 智能自适应引擎： 自研协议栈实时切换最优协议。QUIC弱网提速3倍抗抖动；UDP保障视频/工控毫秒级低时延；TCP确保文件同步0丢失。 零信任安全体系： 以身份为中心，设备SN+动态Token+CA证书三重鉴权；全链路AES-256及国密SM系列加密；实施微隔离，满足等保2.0。 全栈解耦控制平面： 控制层独立部署于私有数据中心或信创环境，数据层分布式弹性扩展，企业完全掌握数据主权。 IPv4/IPv6双栈并行： 解决IP枯竭，支持新旧设备混合组网，无需复杂NAT转换，降低运维复杂度。 四、 软硬一体的信创产品生态 核心枢纽 DM-KQN100： 总部级千兆旗舰网关，硬件加密加速，双机热备。 分支网关 DM-C500/C202： 支持有线/4G/5G多链路毫秒级智能备份，双频WiFi6。 工业网关 DM-A401F/A100： 自带RS232/485串口，无惧严苛工业环境，直连PLC。 全平台软件 DM-HOLD： 支持多操作系统接入与私有化控制中心，实现无感重连。 五、 核心商业价值 极致降本： 替代MPLS专线，建设成本降低80%；去中转化消除转发费，带宽复用率提升40%。 极简运维： 设备联网即自动注册，开箱即用；全网拓扑可视化大屏，支持故障自愈。 信创自主可控： 从硬件芯片到自研操作系统全栈自主，符合国家信创战略，提供安全可信底座。

软硬件协同与嵌入式： 底层硬件设计、驱动开发、固件编写。 物联网中台与PaaS搭建： 基于自研中台，为企业快速构建专属的物联网基础支撑平台。 SaaS应用与大平台开发： 微服务架构、ERP/MES定制、2D/3D数字孪生可视化大屏、多端门户开发。 核心能力：我们的物联网中台能做什么？ 我们不仅做外包，更提供经过市场验证的中台级技术输出，助力企业极速完成数字化转型： 海量设备共性接入： 平台已兼容2017种设备协议！支持Modbus、MQTT、OPC、DLT645及自研DM101等协议。非标设备可通过可视化模板在线开发，实现“万物极速互联”。 强大的数据处理与治理： 采用TDengine时序数据库、PostgreSQL关系库、MongoDB等混合存储架构。提供数据清洗、流计算、联机/脱机聚合及元数据血缘分析，让庞杂的物联网数据变成可用的数据资产。 低代码计算与控制引擎： 内置支持类C语言和JavaScript ES5语法的实时规则引擎。支持实时流计算、历史关联计算，通过事件引擎实现设备的反向精准控制与自动化流程闭环。 可视化在线业务建模： 提供拖拽式图形界面，业务人员也可快速构建业务模型与流程，大幅缩短应用上线周期。 全能API网关与大屏引擎： 提供统一API入口，支持限流、灰度发布及Restful数据开放共享；自带丰富组件的大屏引擎，轻松打造2D/3D数字孪生监控大屏。 为什么选择蒂蒙技术？ 开箱即用的底座： 直接复用我们成熟的物联网中台架构，为客户节省60%以上的底层开发时间与成本。 极致的响应性能： 依托Kafka与分布式算力，数据响应达100ms-500ms级，复杂查询<3秒。 绝对的安全与产权： 100%源码交付，支持私有化部署，知识产权绝对安全。 跨行业验证： 中台能力已在城市物联、智慧环保、园区管理、能源管控、安全生产等众多领域成功落地。 速联万物，智控生活。 无论您是需要定制一个智能硬件，还是需要搭建一套千万级并发的工业物联网大平台，蒂蒙技术全栈团队都能为您提供最专业的解决方案。

APD（Advanced Plugin-based Development Platform）是一个基于 Rust 的插件化网络协议分析与数据处理平台。立项背景是工业物联网、车联网等场景中存在大量私有二进制协议通信需求，传统方案每接入一种新协议都需从头开发通信、解析、业务三层代码，开发周期长且难以复用。平台目标是通过插件化架构将协议接入、数据转换、审查校验、转发分发等能力解耦为独立插件，实现功能灵活扩展与裁剪，无需重新编译即可动态加载或卸载插件。 核心功能模块包括：一是核心库（apd_core），提供配置管理、日志系统、消息总线、能力注册表、插件管理器等基础设施，自身不含业务逻辑；二是通信插件族，覆盖 HTTP、TCP、UDP、WebSocket、MQTT 五大协议，每个协议均实现服务端与客户端双角色，支持多实例并发；三是数据处理插件族，包含数据读取、数据生成、数据审查、数据转换、数据转发、二进制协议解析六个插件，覆盖数据全生命周期；四是工作流编排引擎，提供可视化 DAG 设计器，支持线性执行、拓扑排序并行、消息驱动三种执行模式；五是 Web 管理界面，基于 Vue 3 + Element Plus，提供仪表盘、协议配置、实例管理、工作流编排等可视化操作。 业务流程以典型 TCP 数据处理场景为例：用户在 Web 界面创建工作流工程与项目，在 DAG 画布上拖拽配置 TCP 接收节点、二进制解码节点、数据转换节点、审查节点、转发节点并连线，启动工作流后，TCP 插件接收网络数据，通过 thread_local 旁路通道传递原始字节给数据处理插件进行解码转换，审查插件校验数据质量后由转发插件路由到目标系统，全程通过仪表盘查看运行状态和执行日志。

1、解决缺陷检测难题，对于产品缺陷类别较多，而且传统视觉很难精准识别缺陷位置； 2、使用深度学习对标识好的图片做训练，导出训练模型； 3、简单写个界面调用训练好的模型，导入图片即可显示缺陷位置；

配合公司主产品实现运维管理项目，基于客户端的WPF的C/S项目，包括用户登录，角色控制，用户管理，报表统计分析，设备管理，设备实时状态查看，消息推送，消息订阅，配置管理，状态控制，与其他系统做对接等功能。

本系统为中小 IT 企业内部研发管理后台，核心解决客户需求经多层转述后信息失真、返工频繁、沟通链路混乱的痛点，仅内部员工登录使用，客户不注册账号，通过角色权限隔离规范全流程流转： 用户权限管理 划分项目经理、小组组长、开发组员三类角色，管控账号启停；记录人员擅长技术、忙闲状态，基于 RBAC 实现接口权限拦截，数据分层隔离，普通开发无法查看原始客户需求。 项目基础管理 由项目经理创建项目，填写项目名称、交付截止时间，区分待分配、开发中、迭代修改、测试完成、项目交付五类项目状态。 原始需求录入存档 项目经理线下对接客户后，完整录入客户原话、上传沟通附件，禁止私自修改客户需求内容；需求仅本项目组长可见，隔绝开发人员直接接触原始客户诉求。 任务拆解与派发 组长查看全部需求，结合组员空闲状态与技术能力拆分细分任务，填写任务内容、优先级、截止日期并分配给对应开发；开发仅能查看自身绑定任务，任务支持未开始、开发中、已提交、已驳回状态流转。 问题逐级反馈 开发人员针对自有任务提交开发阻碍问题，组长可回复指导意见，支持多条问题整合汇总后统一提交给项目经理，再由项目经理线下同步客户，杜绝越级沟通。 项目归档复盘 项目交付完成后，系统归档全部需求、任务、问题记录，支持导出 PDF 复盘文档；数据采用逻辑删除留存，便于后续追溯查看。 配套安全能力：密码加密存储、全操作日志留痕、上传文件安全校验、多表操作事务保障、全局异常统一拦截；架构预留扩展字段，可迭代工时统计、绩效考核等模块，单体架构支持后续拆分为微服务。

1.用户端 AI 定制建模模块：消费者 / 装修设计师上传空间尺寸、手绘草图或照片，系统自动参数化生成异形台盆 3D 模型，可自由调整造型、釉色、开孔位置，实现可视化按需定制，解决传统陶瓷产品样式固定、个性化改造成本高的痛点。 2.工艺合规校验模块：后台自动校验模型脱模角度、壁厚、烧制收缩率等陶瓷生产工艺参数，不合格方案一键预警并给出修改建议，避免定制图纸无法落地生产。 3.模具自适应匹配模块：AI 根据定制模型自动拆分模件、生成数控加工指令，对接陶瓷模具加工设备，替代人工手绘开模图纸，大幅缩短模具开发周期。 4.生产全流程管控模块：涵盖挤压成型、喷釉、烧制、质检、订单排产全流程数据录入与追踪，工厂管理人员可实时查看订单进度、良品率，实现数字化排产。 5.订单与财务管理模块：自动核算定制加工费、模具费、物流费用，生成订单合同，对接对公收款台账，方便校企合作、对公项目财务对账。

1. 项目背景和目标 当前，建筑运行能耗占全社会终端能耗比重居高不下，传统能源管理方式粗放，存在用能数据分散、异常发现滞后、优化依赖人工经验等问题。全国碳交易市场逐步扩容，对企业碳排放核算与配额管控能力提出硬性要求，高效机房相关标准的出台也让全年能效比（COP）成为制冷系统的关键标尺。基于这些现实需求，项目旨在建设能碳一体化管理平台，围绕节能与碳排两条主线，通过精细化监控和AI辅助寻优实现能耗下降与COP达标，同时让企业碳排放家底清楚、过程可控、披露有据，支撑绿色低碳转型。 2. 核心功能模块介绍 节能侧，平台通过施工改造对暖通空调、照明、动力等用能系统加装智能计量设备，统一监控水、电、冷热量数据，自动计算能效指标并生成评估报告。针对低效环节，AI模型结合负荷变化和设备特性给出设备选型、管路整改及控制策略调整等优化建议。机房仿真模块参照高效机房标准，可虚拟模拟不同方案运行效果，按年度自动汇总制冷量与耗电量生成COP报告，为评级认证提供依据。 碳排管理侧，平台以实时采集的水电气数据为基础，支持人工录入油品、制冷剂、外购热力等数据，形成覆盖范围一、二、三的全口径核算体系。企业可设定年度CO₂排放额度，系统持续跟踪实际排放进度，超限时及时预警。平台自动生成含排放总量、构成分布、趋势及碳强度指标的合规报告，并结余额度剩余情况给出减排建议，形成碳管理闭环。 3. 业务流程与功能路径描述 节能主线从施工改造和计量安装开始，数据通道打通后进入常态化监控，系统自动计算能效指标并生成诊断报告，指出能耗偏高的设备与时段。平台推送包含整改措施和控制参数的具体方案，由线下团队执行设备更换或参数调整。改造完成后在仿真模块中验证效果，达标后系统产出年度COP报告支撑机房评级。 碳排主线由系统自动采集实时数据，运维人员按期录入油品、制冷剂、外购热力等无法自动获取的数据项。企业年初设定排放额度及预警阈值，系统持续核算已发生排放并与额度对比，进度异常时主动推送预警。报告周期内按规范生成碳排放报告，并依据当前趋势和剩余额度给出下一步降碳建议，进入下一轮核算优化循环。两条主线共用数据底座，节能带来的用能下降直接反映到碳排结果中，形成联动促进。

ESOP系统是面向电子制造行业的**企业级智能作业指导书管理平台**，通过无纸化、结构化、智能化的方式，解决传统纸质SOP管理中存在的版本混乱、更新困难、追溯困难、执行不到位等核心痛点，实现SOP全生命周期管理和车间作业的数字化转型。

醋风味监测系统是一套面向食醋生产企业、科研机构打造，基于多维度理化指标构建的智能化专业风味分析平台。系统深度整合样品基础理化检测数据、挥发性风味物质、感官评价数据等多元信息，创新性集成风味雷达模型、陈酿动力学模型与 AAF 发酵动力学模型三大核心算法模块，打通食醋从原料发酵、陈酿储存到成品出厂全流程的数据链路。平台能够量化解析食醋风味组分构成、动态追踪发酵阶段风味物质生成规律、模拟预测陈酿过程风味演变趋势，精准识别风味缺陷、批次差异与品质波动，实现食醋风味特征可视化、品质变化可预测、生产工艺可优化，为醋类产品工艺调试、新品研发、品质标准化、风味溯源与品牌品质管控提供系统化、数据驱动的全方位风味分析与决策支撑服务。

项目目标为解决企业、个人重复复制网页公开数据的低效问题。系统支持自定义目标网页，自动批量提取文本、表格、链接等公开页面信息；内置频率限制功能，规避高频访问风险；采集结果可直接导出Excel文件。适用于行情数据、商品信息、公开资讯批量收集场景

本项目是面向制造业集团的统一智能制造平台（MOM），旨在消除多工厂数据孤岛、实现生产过程透明化、提升库存周转率与设备利用率，推动集团数字化转型。平台采用"1个集团总部 + N个工厂"的多工厂架构，集团统一管理主数据与审批流，各工厂独立运营与核算。 平台涵盖七大核心业务领域： 基础平台（PLAT）：所有系统的统一底座，提供组织架构、用户权限（RBAC + 数据权限）、工作流引擎、消息通知、主数据管理（物料/BOM/客商/科目）、日志审计等能力。 企业资源计划（ERP）：经营计划与业财一体化中枢，覆盖采购管理、销售管理、生产计划（MPS/MRP/CRP）、库存/存货管理、财务管理（总账/应收应付/成本核算），参照 SAP S/4HANA 功能模型设计。 制造执行系统（MES）：车间执行层核心，负责工单管理、派工调度、生产报工、SFC 全程追溯、SCADA 数据采集与生产过程控制。 仓储管理系统（WMS）：仓库精细化管理，覆盖入库/出库/盘点、库位管理、波次策略、拣货上架、批次与序列号管理。 质量管理系统（QMS）：全流程质量管理，涵盖来料检验（IQC）、过程检验（IPQC）、出货检验（OQC）、不合格品处理（NCR）及纠正预防（CAPA）。 设备管理系统（EMS）：设备全生命周期管理，包括设备台账、保养计划、维修工单、备件管理、点巡检及 OEE 分析。 报表与 BI：管理驾驶舱、KPI 看板、自助报表与多维分析，数据驱动决策。

最早他们在用老的台达原厂屏，但是一些操作很麻烦所以找到我们，项目拥有全新的UI和一部分原厂屏不方便做的事情。 示例图上因为有客户机密资料 关键部分已打码 1、电源和PLC直接的数据交互，在某些特定条件需要急停电源，或者给电源写功率一类的参数 2、工艺文件的本地化保存（加密后的） 3、操作日志的记录 4、实时参数的保存与导出 5、管理端（有个后台管理系统）远程操作部分参数，比如参数保存、急停等，还有数据实时上报

1、实现从现实地图要素到铁路电子地图数字化全过程。 2、实现铁路轨道、信号机等要素自动提取，北斗GIS导航数据分析算法设计。 3、铁路安全调防系统测酒、指纹打卡、面容等模块设计。 4、铁路安全调防系统，列车运行状态实时查询、历史轨迹回放、记录列车状态、报警状态提醒及记录。

本项目致力于构建一套面向复杂工业环境的具身智能无人系统集群协同平台，旨在将云端大模型的强大推理能力、边缘端具身智能的实时决策能力与多种无人系统终端的精准执行能力深度融合，打造一个能理解高层级自然语言指令、自主完成工业现场复杂作业任务的分布式智能系统。系统的核心业务逻辑遵循端边云三层协同架构。在终端层，平台集成了工业级多旋翼无人机、四足机器狗、轮式巡检机器人等异构载体，每类终端均搭载高性能嵌入式计算单元（如NVIDIA Jetson Orin或国产化瑞芯微方案）与各类传感器，包括激光雷达、毫米波雷达、深度相机、高精度RTK定位模块及多种工业检测探头，并运行实时操作系统以实现微秒级底层控制响应与多源传感器数据的前端融合。边缘层部署于现场服务器或5G基站侧，运行蒸馏压缩后的百亿级参数具身小脑模型，负责接收云端下发的全局任务规划，并将其拆解为实时的运动控制指令与局部路径规划，同时承担多机间的协同感知与动态避障决策。云端则部署千亿级参数的多模态大模型，作为系统的具身大脑，能够理解操作员以自然语言或图形化方式下达的抽象指令（例如对三号仓库泄漏阀门进行紧急处置），并通过模型微调技术适应特定工业场景的术语与工艺要求，完成复杂任务的自主分解、全局路径搜索及多智能体资源调配。 在功能实现层面，系统提供了完整的闭环作业能力。感知端通过激光雷达与视觉融合SLAM技术实现恶劣光照、粉尘或雨雾条件下的高精度三维建图与定位；识别端利用深度神经网络对工业设备状态、仪表读数、异常泄漏、火灾隐患等目标进行实时检测与分类；规划端基于大模型的常识推理与场景理解能力，生成符合安全规范的动作序列，并能够在执行过程中根据环境反馈动态调整策略。控制端则输出高频率的关节角度、推力或转向指令，确保无人机平稳悬停、机器狗复杂地形越障、机械臂精细操作等动作的顺滑与精准。集群协同方面，系统支持异构智能体之间的自主编队、任务分工与信息共享，例如无人机高空快速侦察全局态势，机器狗抵近检测地面细节，而携带机械臂的机器人则负责实际接触操作，三者通过自组网或5G链路实时交换状态数据，实现相互补位与故障冗余。当通信链路出现中断时，各终端可启用本地决策模式维持基本作业能力，待链路恢复后再进行任务同步。 对于上位机软件，平台提供基于Qt或Web技术构建的跨平台综合监控与交互中心，具备三维态势感知数字孪生界面，能够实时展示所有在网智能体的位置、姿态、电量、任务进度及传感器数据流；操作员可通过语音或文本输入自然语言指令，系统将其转化为机器可执行的计划并呈现在界面供确认；同时，上位机还集成了数据记录与回放、故障报警、远程遥控接管、系统自检与OTA升级等运维工具，并支持多用户权限管理，确保工业现场的安全合规操作。

生产计划制定：承接ERP下发的销售订单或长期计划，结合当前库存水平与生产能力，拆解并制定详细的生产任务、时间节点与数量目标。 智能排程调度：融合高级计划排程（APS）算法，综合考量设备产能、人员排班、物料状态等变量，实现有限产能下的自动排产。支持紧急插单、换模优化及动态重排，大幅缩短人工排产耗时，提升排产准确率与订单准交率。 工单全生命周期管控：覆盖工单创建、派工、首件检验、过程报工、完工入库及返工返修的全链路闭环流转。

冶炼厂关于设备的智能化控制上位机软件，主要功能包含设备的实时数据采集与显示、设备控制、设备自动化控制实现（设备全自动与半自动控制）、多台设备调度、数据存储与查询、故障提醒与查询等

1.项目背景和目标 背景：工业视觉场景（冷库安全监测、区域入侵检测、人员行为识别）普遍依赖云端 AI 方案，存在带宽成本高、延迟大、数据隐私风险等问题。端侧 AI 推理是明确趋势，但 RK3588 等边缘平台在工程化落地时面临模型部署、硬件加速、进程管理、稳定性保障等一系列工程难题。 目标：在 RK3588 平台上，从零构建一套可交付的边缘 AI 视觉推理系统，实现摄像头采集 → 硬件解码/预处理 → NPU 推理 → 结构化事件输出 → 远程运维监控的全链路产品化闭环。 2. 软件功能 核心功能模块 多源采集：V4L2 USB 摄像头、RTSP 网络流、视频文件、 硬件加速预处理：RGA 硬件加速 resize / CSC / letterbox，释放 CPU 给推理 NPU 推理引擎：RKNN 模型加载/推理、YOLO 检测类后处理适配、INT8 量化 结构化输出：JSONL 检测结果实时输出、TCP/UDS 事件流，直接对接业务系统 进程守护：mlfw-d 守护进程管理 pipeline 生命周期，异常自动重启 远程运维：Agent + tunnel-server 构建设备心跳/诊断上报链路 3.核心业务流程 命令行启动 →camera/rtsp/视频文件流 →MPP 解码 → NV12 原始帧 → RGA resize + letterbox (640x640) → RKNN NPU 推理 → 后处理 (NMS + 坐标映射) → 检测框绘制

核心功能模块包括：（1）四参数实时水质监测，温度、pH、TDS、水位同步采集，采集周期5秒；（2）智能自动控制，阈值越限自动联动气泵、水泵、投食舵机，支持本地规则和远程指令双通道；（3）微信小程序远程可视管理，实时展示水质仪表盘、ECharts历史曲线、告警中心，支持远程操控；（4）AI智能问答，基于LangChain+ChromaDB+通义千问RAG引擎，提供自然语言养殖咨询和建议。 业务流程方面，数据上行链路为ESP32传感器采集后经MQTT上传至Spring Boot后端，再推送至微信小程序可视化展示；指令下行链路为小程序或Web后台发出指令，经后端校验后通过MQTT下发至ESP32执行器；阈值告警链路为传感器越限后触发本地联动加小程序推送加AI建议生成。