在工业4.0与“双碳”战略背景下，传统工厂的能源管理与生产环境优化面临新的挑战。照明系统作为工厂基础设施的重要组成部分，其能耗占工厂总电力的相当比例，且直接关系到生产安全、员工福祉与运营效率。将EIoT（能源物联网）技术应用于工厂照明系统的智能化改造，并通过先进的计算机系统进行集成，已成为实现工厂节能降耗、精细化管理与智能化升级的关键路径。
一、 系统核心架构与组成
基于EIoT的工厂智能照明系统是一个多层级的融合体系，其核心架构通常包括：
- 感知与控制层：由遍布车间的智能灯具、各类传感器（如光照度、人体移动、温湿度传感器）以及智能开关/调光驱动器构成。这些终端设备内置物联网模块，能够实时采集环境数据、设备状态，并接收指令执行开关、调光等操作。
- 网络传输层：利用工厂内已有的工业以太网、Wi-Fi，或部署专为物联网优化的LPWAN（如LoRa、NB-IoT）、Zigbee等无线网络，实现感知层数据与指令的低功耗、高可靠、广覆盖传输。
- 平台与管理层：这是系统的“大脑”。基于云平台或本地服务器的能源物联网管理平台，负责海量数据的汇聚、存储、分析与可视化。它集成了照明策略引擎、能耗分析模块、设备管理模块和告警中心。
- 应用与交互层：面向不同用户（如工厂管理员、设备维护员、高层管理者）提供Web端、移动APP、大屏看板等交互界面，实现远程监控、策略配置、报表生成和智能控制。
二、 关键智能应用场景
通过系统集成，实现以下智能化应用改造：
- 按需照明与自动调光：结合光照传感器与人体存在传感器，实现“人来灯亮、人走灯暗/灭”。在自然光充足的区域自动调低或关闭人工照明，在保证照度标准的前提下最大化节能。
- 分区分时策略控制：根据生产班次、节假日、不同功能区（如生产线、仓库、办公区）的需求，预设多样化的照明情景模式和时间调度策略，实现自动化运行。
- 能耗精细计量与诊断：每个照明回路或关键灯具的能耗数据被实时监测并上传平台。系统进行多维度（时间、区域、设备类型）的用能分析，生成能耗报表与趋势图，精准定位能耗异常与浪费点，为节能改造提供数据依据。
- 预测性维护与资产管理：系统持续监测灯具的工作状态、电流、电压等参数，预测灯具寿命，在故障发生前或光衰严重时提前预警，变“事后维修”为“预测性维护”，同时实现照明资产的数字化全生命周期管理。
- 与上层系统集成联动：智能照明系统作为工厂物联网的一个子系统，可通过标准API（如OPC UA、MQTT、RESTful）与企业的MES（制造执行系统）、BMS（楼宇管理系统）、ERP等计算机系统集成。例如，MES下发生产任务时，可自动点亮相应工位的照明；消防系统报警时，照明系统可自动开启全亮应急模式。
三、 计算机系统集成的实施要点
成功的改造项目离不开严谨的系统集成：
- 总体规划与需求分析：明确改造目标（节能率、照度提升、管理需求），勘察现有照明线路、网络与配电设施，制定分阶段实施方案。
- 网络融合与安全设计：确保物联网数据传输网络与工厂现有IT/OT网络的兼容性与隔离性，部署防火墙、加密传输、身份认证等安全机制，保障系统网络安全与数据隐私。
- 平台选型与定制开发：选择开放、可扩展的EIoT平台，或进行定制化开发，确保平台能满足工厂特定的策略逻辑、数据分析与第三方系统接口需求。
- 数据集成与接口标准化：定义清晰的数据模型与接口协议，实现照明系统数据与工厂能源管理平台、大数据分析平台的无缝对接，挖掘数据融合价值。
- 安装调试与运维培训：在保证生产不受影响的前提下进行设备安装与网络部署，完成系统联调与策略参数优化，并对运维人员进行全面培训，确保系统长效运行。
四、 改造效益与展望
实施基于EIoT的智能照明系统改造，能为工厂带来多重效益：
- 经济效益：综合节能率通常可达30%-70%，显著降低电费支出；减少维护成本，延长设备寿命。
- 管理效益：实现照明系统的可视化、可管、可控，提升管理精细化水平和运维效率。
- 环境与社会效益：直接减少碳排放，践行绿色制造；改善作业环境，提升员工舒适度与安全性。
随着5G、人工智能、数字孪生技术的发展，工厂智能照明系统将更加自主化、智能化。系统不仅能响应环境，更能通过AI算法学习生产规律与人员习惯，自主优化照明策略；通过与数字孪生工厂模型结合，实现照明系统的虚拟仿真与预测优化，最终成为构建智慧工厂、实现可持续发展的重要基石。
