1 园区智慧低空停机坪及智慧管理建设投资运营计划书 编制单位：北京天域飞行科教技术有限公司 日期：2025 年 6 月 6 日 一、项目背景与目标 1.1 建设背景 政策驱动：国家层面大力推动低空经济发展，2024 年《无人驾驶航 空器飞行管理暂行条例》明确鼓励“在产业园区试点无人机物流、应急救 援等应用”；地方政府积极响应，如深圳市发布《低空经济产业创新发展 实施方案》，支持智慧园区低空基础设施建设。 万架次，成为区域低空经济应用示范项目。 2 生态构建：通过开放平台吸引第三方无人机企业入驻，形成“基础设 施+服务运营+数据共享”的低空经济生态圈。 二、系统架构设计 园区低空服务运营管理架构 基础设施层：包含楼顶无人机停机坪、多机位起降平台、智能充电桩 矩阵等硬件设施，实现无人机的起降、充电与物资存储。 智能调度层：基于 AI 算法的低空运营平台，具备飞行计划报备、路 径优化、动态空域管理、设备监控等功能，对接民航 提供决策支持，并开放 API 接口接入第三方服务。 三、建设内容与设备清单 3.1 核心设施配置 项目 技术参数 数量 单 价 （ 万 元） 总 价 （ 万 元） 3 楼 顶 无 人 机停机坪 面积 200 ㎡，抗风等级 8 级，配备自动 照明系统、RTK 高精度定位、防滑耐磨 涂层，承重 5 吨/㎡ 1 座 180 180 多 机 位 起 降平台 智能调度系统（支持 10 架无人机并发起

现场生产管理 – 生产详细信息 纸卷详细物 理信息 纸卷订单信息 … “ 信息监控” 智能显示 实时流程图 在一个画面上显示每个机器 的仪表盘 层层深入的细节显示： · 库存 · 停机时间 · 消耗 · 质量 · 订单 · 报警 … 以此监视生产线状 态 … 自动加载设定值 产品规格 产品规格和配方的管理 从 MES 获 取发送到 HMI 帮助操作员生产产品而 不仅是提供信息 原因树－－管理经验的学习与累积 标准停机查询 1 、开始日期 / 时间，结束日期 / 时间，正常运转时间，停机时间，停机位置，停机类型，停 机原因（层级） 2 、显示列自主定义 3 、不同颜色代表停机处理不同状态 4 、多种原因综合处理时的原因分解 5 、原因按层次逐级分析与处理 ©2010 GE Intelligent Platforms 停机分析查询（ Excel Report1 Report1 ） ©2010 GE Intelligent Platforms 停机概要查询 (Excel Report2) ©2010 GE Intelligent Platforms Web 报 表 Web 报告 - 停机原因分析：位 置 Web 报告 - 停机原因分析： 原因 Web 报告 - 停机原因分析：组 员 Web 报告 - 设备性能分析：产 品 Web 报告 - 设备性能分析：人

无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区批量作业访问  无最终用户访问  I/O 敏感，日终批量 ETL  以 ELT 形式通过 HiveSQL 执行  与主题区 / 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群 （ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  贴源数据模型  不保存历史  非结构化数据的结构化处理 （包括文本检索、语义分词、图像识别、音频识别等）  与主题区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ HDFS ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 主题区 / 高时效区批量作业 访问  业务人员执行历史数据查询  MapReduce 分布式计算， HDFS 命令实现 Hadoop 集群内 归 档 ， Sqoop 实现数据库归 档 ，通过 Hive 提供历史查询  独立的 Hadoop 集群（ HDFS+Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  数据按照 HDFS 文件存储  数据文件按照数据区划分目录，建议保留 7 年  其他各数据区历史数据  按数据生命周期规划归 档 平台过期数据，支撑历史数据查询 大数据区 历史归 档 数据区

使用容器技术减少应用程序的 停机时间 40% 高达 无服务器架构提高了功能部署频率 41% 高达 采用按价值计费模式显著改善 总体拥有成本 39% 高达 查看全文 价值支柱 3 增强安全和韧性 在云端强化您的安全态势 由安全漏洞、硬件故障、软件缺陷或人为失误 导致的意外停机可能代价高昂。最近一项调查 显示，五分之一的受访者报告称，他们最近一 次停机造成的损失超过 100 万美元。7 中断成本，通过消 除许多遗留系统中存在的漏洞来提高运营韧性 并增强网络安全的稳健性。云服务还为零信任 架构和高级威胁检测能力奠定坚实基础。 Uptime Intelligence，2025 年年度停机分析 Known，云端迁移的商业价值，2025年 亚马逊云科技助力企业从以下四个关键领域提升运营韧性： 基础设施： 通过我们高度韧性的基础设施，防 范硬件故障、自然灾害和电力中断。 运营： Intelligence，2025 年年度停机分析 如何估算商业价值 您可通过评估减少停机时间、增强安全性和简化运营等核心指标， 计算亚马逊云科技为您释放的运营韧性效益。 例如，可以首先估算业务中断所造成的成本，以及网络事故可能 带来的潜在成本。最近一项调查显示，基础设施故障的平均成本 通常超过 10 万美元 10。 通过对比您企业每年因突发停机和网络攻击所产生的成本，并计 算其中有

数字孪生平台 工厂 3D 数字孪生可视化及数采系统属于生产运营管理系统，实现对工厂生产运营以及产线设备、设备运行数据的目视化管理。利用全产线 3D 建模， 将设备运行状态、设备停机时间、生产线监控、 T/Time 、异常波动预警和品质控制等映射到模型，还原产线运行场景，实时展示全面的产线运行状态。整 合物联网技术，链接设备数据、工艺参数、产量等数据，实现产线设备作业管控，指 生产质量提高和生产成本降低等改善活 动。 设备级监控 铆钉、阀片、限位器、视觉前、铆接、视觉后、定心机、 Rotor 热装、加磁机、 3 点焊接机等设备 实时数据 秒级更新、展示设备状态、停机时间、 T/TIME 等数据 异常告警 设备异常时，场景告警弹窗实时出现，告警列表自动更新 自动统计 自动统计循环节拍，实时统计、计算生产实绩、工程不 良率、生产达成率等数。 工厂数字孪生平台 数字孪生平台 工厂数字孪生平台 品质控制子系统 虚拟设备与实体设备状态同步，通 过接收经过数据处理的实体数据， 做出相应动作，实现动作同步 自动筛选、计算统计数据，以最佳 方式显示设备停机时间和节拍时间， 对比目标，使设备问题显而易见 通过对核心检验工程加装按钮终端， 实现人机交互，实时上传品质数据 平台快速统计工程不良数量和不良 原因，同步展示到电子看板 实时计算不良品占比，辅助管控品

荷 侧 非市场化用户 国网代理用户 市场化用户 ■ 超短期负荷预测 ■ 非旋转备用机组 ■ 日前市场备用、调频容 量 ■ 必开必停机组 ■ 电网安全约束 ■ 日前负荷预测 ■ 非旋转备用出清结 果 ■ 备用和调频需求 ■ 必开必停机组 ■ 电网安全约束 现货市场各类出清的边界和使用数据 社会福利最大化 电能 + 备用 + 调频统一出 清 滚动 机组组合 机组组合 + 点对网外来电 + 跨省外 来电 ( 等于 ) ( 用电侧 ) 省内计划负荷 + 省内市场负荷 + 跨省外送电 + 网损 机组设备性能约束 ( 最大 / 最小出力、爬坡率、 最 小开机 / 停机时间等 ); 输电容量约束； 旋转备用需求约束 优化目标： ( 售电收入 - 购电费用 ) 最大化 ·--------------- 约束边界 … ------------ 经济调度 出力曲线 辅助服务容量 非定价机组 节点和节点电价 机组设备性能约束 ( 最大 / 最小出力、爬坡率、 最 小开机 / 停机时间等 ); 输电容量约束 旋转备用需求约束 优化目标：全网购电成本最低 ---------------- 约束边界 … --------------- 实时市场出清优化的目标和约束边界

物理城 物联感知 全要素表达 ADS-8 · 二次雷达 · 低 轨 卫 星 5G-A.. 道路 停机坪 空域感知 环境感知 规律规则映射 实体对象映射 同 生 共 长 虚 实 映 射 模拟仿真 空间计算 联感知 航道感知 航空数据 低空通信 地物高程 个 个 空间智能赋能低空空域建设 型接入平台中，实现低空要素数字化。 ≤20 ≤100 ~1,000 独立区域 如独立绿地建筑 交通枢红 例，与其他交通 物联数据 设施模型 低空空域要素数字化 大型停机场 · 加大版垂直停机站，集合其他运输 方式 航线数据 入 空域数据 GISTC 按空间释放 事训练 民航空地 高度： 0-4200 米 三维 GIS 分析赋能航线生 成 GISTC 成熟阶段 光环曲线之：成熟期 成长阶段 光环曲线之：复苏期 GISTC 图例 P15 低空空域数字孪生平台 GISTC P16 智能服务共享引擎 配套运行设备 信息基础模型 气象网 停机坪 数据存储系统 拓展应用 低空检测平台 通航飞行计划 低空情报服务 现代空管系统 区域信息管理 应用层 平台层 物联层 数据层 网络层 物理设 施层 仿真模拟使能引擎 水面无人船舶

必要时，预留足够应对时间 给一线人员在故障前做出应对 维护方式 根据零部件的平均损坏率进行维护， 不考虑实际运行状态 根据设备的实际运行状态 决定维护方式及关注点 维护成本 维护成本高， 停机停产时间较长 维护成本低， 停机停产时间较短 使用场景 无法准确获得单体 设备运行状态时 单体设备状态可获知时 预测性维护与预防性维护虽然只有一字 之差 ，在理念上却截然不同。预防性维 护不考虑系统设备当前的运行状态和健 人工智能 (AI) / 机器学习 (ML) • 核心算法， • 用于数据模式识别、故障预测和 RUL 评估。 AI+ 设备管理（预测性维护）——综合价值 综合价值 大幅减少因故障导致的停机时间和维修 费用； 减少不必要的维护活动； 有助于企业合理安排生产计划，提高 生产线的稳定性和连续性； 及时发现潜在问题并采取预防性措施。 预警和故障定位 减少维护成本 提供实时机床健康状态信息 设备 IOT 平台 生产监控及分析 知识经验库闭环 故障模式识别 剩余寿命预测 维护决策 量化收益 设备综合效率 (OEE) 非计划停机 产能提升 维修成本 业务价值 18% 8%+ 25%+ 健康评分 模型库及自动更新 40% 减少故障停机损失 减少人工巡检工作量 降低维护成本 降低安全风险 浙江申轮——减速机基于振动的轴承故障预测分析（二） 2 ）采购振动传感器与振动分析

区块链技术实现对原材料的实时跟踪，从而提高供应链的 透明度和可靠性。这种数字化的供应链管理有助于减少库 存积压、优化物流，并提高整体运营效率。同时，预测性维 护技术的应用，利用传感器和数据分析预测设备故障，进一 步减少了停机时间和维护成本。 尽管食品饮料行业生产企业在数字化方面取得了显著进 展，推进这些技术和系统的过程中也不可避免地遇到了一 些复杂挑战。技术的快速发展和应用需要企业在不断变化 的环境中做出灵活调整，而这些调整往往伴随着技术整合 人工智能（AI）进行数据分析、机器学习优化生产流程，以 及采用更先进的机器人和自动化设备提升生产效率。 预测性维护：将广泛应用预测性维护技术，通过实时监 控和数据分析，提前识别和解决设备潜在问题，从而减少 故障停机时间和维修成本。 个性化和定制化： 个性化产品：未来的生产企业将更加注重个性化和定制 化，利用数据分析和智能制造技术满足消费者日益增长 的个性化需求。例如，通过定制化生产线快速响应市场 上对特定口味或功能的需求。 定目标生产率准确计算OEE KPIs，以便跟踪各生产线设 备的性能。 设备利用率跟踪和监控 通过创建不同状态及其附带原因的电子记录来跟踪设备 利用率。利用事件，如设备启动/停止或维护停机，定义 了状态变化。这些事件可以从控制系统自动捕获，也可 以由生产操作员手动输入系统，或两者结合使用。 生产线瓶颈确认 生产线的性能受到瓶颈设备的限制，但瓶颈的位置对操 作员来说并不明显，并且可能会因生产的物品或设备故

谈 手工数据采集 生产 统计员搜集纸张 ePICOR 以前的管理 ERP 生产计划 当前产量 报废原因 停机时间 停机原因 手工输入 生产 ePICOR 高级监控 和分析 生产现场 简单监控 智能制造的三个阶段： ERP 集 成 工厂包含的主要信息 ※ 厂房、设备、工具 ※ 人员 ( 生产、技术、管理 CAP Lot B3-SBC-221277 停工原因 None 零件号 SBC-221277 Red 确认声音 原因 班次 作业 时间 计数 时间 计数 输入停机原因 PCMIU(01) 回 × 销售渠道管理 销售员管理 销售活动管理 商机与报价 电子商务 工厂分析 OEE 分析 质量分析 能源分析 订单管理 采购管理 存货管理 仓库管理 产品数据管理 生产管理 数据采集 质量不良 停机求助 智能生产装备 身份识别 供应 商关 系管 理 办公 自动 化 OA 智能 设备 能源分析测量与监控 工业网络 工业交换机 智能物流装备 防火墙 信息安全