聚焦制造业绿色低碳转型。以 CC-Link/CC-Link IE TSN 作为数据通信底座，结合边缘 AI 分析技术，打通设备层能耗数据采集、边缘智能诊断、工艺优化闭环，实现工厂降能耗、减碳排放，为制造企业落实双碳目标提供数字化方案。
行业痛点
制造工厂内部水泵、风机、压缩机、加热炉、各类生产装备数量庞大：
大量能耗设备分散，缺少统一的数据采集通道，水、电、气能耗数据碎片化，形成数据孤岛；
依靠人工经验做设备运维与工艺调节，难以发现隐性能耗浪费；
设备异常、低效运行状态不能及时识别，持续造成能源损耗；
能耗、生产、环境数据相互割裂，很难把生产效率、能源消耗、环境负荷做综合评估；
企业需要能耗统计、碳核算，但缺少实时、完整的现场原始数据支撑。
整体方案架构
整套方案分为三层：CC-Link 工业通信网络层、边缘 AI 计算层、上层管理分析平台。
CC-Link/CC-Link IE TSN 作为数据底座 通过 CC-Link 总线采集变频器、仪表、PLC、传感器的能耗、工况、生产工艺数据；TSN 网络实现控制信号与海量能耗监测数据共网传输，把分散设备数据汇总至边缘端。
边缘端 AI 智能分析（Maisart 集约型 AI、EcoAdviser 节能诊断软件） 在边缘侧运行 AI 算法，对电流、功率、温度、运行时长等多维数据做交叉分析，自动识别设备低效运行、异常损耗，挖掘节能改善点；把生产效率、能源消耗、环境负荷统一换算成成本指标，输出优化建议。
闭环优化与上层平台 AI 输出的优化建议可以下发至现场控制系统，动态调整设备运行策略；同时将能耗统计、碳相关数据上传工厂 MES、能源管理平台，用于能耗报表、碳核算、绩效考核。
2 分 54 秒配套视频采访核心整理
网络底座价值：AI 节能分析的前提是拿到真实、实时的现场数据，CC-Link 系列网络可以高效采集分散设备的工况与能耗数据，解决数据孤岛问题，为 AI 分析提供高质量数据源。
AI 分析能力说明：EcoAdviser 节能分析软件不只是做简单数据展示，而是通过相关性分析、多维度比对，找到人工很难察觉的隐性能耗浪费；基于 E-JIT 理念，兼顾生产效率、能耗、环境负荷三者，不可以为了节能牺牲产品产能与品质CC-Li...。
落地两种模式：新建工厂可直接部署 CC-Link IE TSN 完整网络；存量工厂可通过网关利旧现有设备，完成能耗数据采集，不需要大规模更换现场硬件。
现存难点：很多老工厂仪表、传感器不完备，基础数据缺失会限制 AI 分析效果；不同行业生产工艺差异大，AI 模型需要结合行业工艺做调优。
展望：随着双碳政策推进，基于工业网络 + 边缘 AI 的节能方案会在机械、水处理、化工、半导体等更多行业推广，助力制造企业绿色制造升级。
产业小结
节能减排不只是改造硬件设备，更需要数字化手段发现浪费。CC-Link/CC-Link IE TSN 打通现场数据通路，结合边缘 AI 实现能耗诊断与工艺优化闭环，平衡产能品质与降本减碳，为制造业绿色转型提供可落地的技术路径。