北京麥斯時代以ThingWorx為核心構建全流程追溯體系，為儲氫瓶頭部企業生產注入 “數字基因”。

挑戰

●   人工追溯效率低，問題定位耗時

●   關鍵工序參數人工監控易偏差

●   全生命周期追溯標準嚴苛

●   多型號生產工序切換易出錯

解決方案

●   基于ThingWorx打造全追溯體系

●   部署OPC Router集成全車間設備數據

成果

●   質量追溯效率大幅提升

●   100% 滿足GB/T 35544等合規要求

●   工藝違規率下降，質量一致性提升

●   樹立氫能裝備數字化追溯行業標桿

行業爆發期，儲氫瓶安全管控遇難關

當前，全球氫能產業正處于爆發式增長的關鍵階段。與此同時，2025年10月發布的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》中提出前瞻布局未來產業，明確將氫能等方向作為培育新增長點的重要領域。而儲氫瓶作為氫能儲運的核心設備，其安全性與質量可靠性直接關系到產業鏈的命脈。某頭部氫能儲氫瓶企業面臨著一系列發展挑戰：

①質量追溯效率亟待提升：過去儲氫瓶質量問題追溯，高度依賴人工排查，單瓶追溯耗時較長，制約質量改進效率；

②工藝一致性管控嚴苛：儲氫瓶生產涉及纏繞、固化、水壓測試等多道關鍵工序，對纏繞角度、固化溫度、壓力參數等要求極高，人工監控易出現超差偏差；

③合規性要求升級：儲氫瓶作為特種設備，需滿足車用壓縮氫氣鋁內膽碳纖維全纏繞氣瓶（GB/T 35544）型式試驗、ISO 9001質量管理體系認證等標準，全生命周期數據可追溯需求迫切；

④柔性生產需求凸顯：隨著氫能應用場景多元化，儲氫瓶型號、壓力等級日益豐富，工序切換易現跳站、錯配風險。

打造“一瓶一碼”的全追溯數字網

近期，羅克韋爾自動化與北京麥斯時代簽署系統集成商授權協議，并展開了深度合作。在本項目中，雙方強強聯手，在數字化解決方案落地、技術整合等層面，為該頭部儲氫瓶企業提供技術支持，以進一步提升企業的生產管控水平，助其在激烈的市場競爭中保持優勢。

針對氫氣瓶生產的場景特殊性，羅克韋爾ThingWorx工業物聯網平臺能自動生成X-R控制圖等分析工具，實時監控工序穩定性、預測潛在波動，為工藝一致性帶來質的提升。同時，ThingWorx采用AES-256（高級加密標準）加密存儲、TLS 1.3（傳輸層安全標準）加密傳輸，異地災備保障（RTO≤2小時），十分適配敏感的儲氫容器數據應用。

最終，項目成功構建了新一代的“一瓶一碼一報告”的全流程追溯體系，并為每只儲氫瓶都賦予了唯一標識，即以二維碼或RFID為載體的“數字身份證”，綁定從原料入庫、生產工序到成品交付的全生命周期數據，更實現了諸多功能：

■   數據中樞貫通：部署OPC Router中央通訊平臺，無縫集成車間 PLC、傳感器、檢測設備、企業資源計劃系統（ERP）/制造執行系統（MES）系統，實現了關鍵工序段數據的實時采集和統一匯聚。

■   可靠數字賦能：依托企業級高可用架構（HA）與云端/邊緣靈活部署，實現了99.99%的業務連續性保障，即使在復雜工況下，儲氫瓶的生產數據采集、工序合規性校驗、實時質量監控也能持續穩定運行。

■   智能質控把關：通過ThingWorx配置關鍵參數閾值，包括纏繞角度等，實時監控生產過程，超限即刻觸發聲光報警與郵件通知，并自動生成分析工具監控工序穩定性，提前預警潛在波動。

■   柔性工序管理：支持通過Excel模板或前端界面動態配置生產流程，快速適配不同型號儲氫瓶的工藝切換，避免工序跳站、參數錯配風險，保障操作規范性。

樹立安全標桿，安全合規全升級

目前，羅克韋爾攜手北京麥斯時代，已幫助該客戶實現了儲氫瓶生產全流程的數字化管控，讓高壓容器的誕生過程，轉化為了可量化、可預測、可決策的數字基因庫。

北京麥斯時代項目負責人表示：“項目中，我們深度融合了ThingWorx的數字化能力與儲氫瓶生產工藝特性，打造的智能追溯系統不僅是質量管控的工具，更為建設透明化、高可靠、零缺陷的儲氫容器智造工廠提供了參考范本。”

這套全流程、零斷點、強合規的智能追溯系統，讓該客戶收獲了諸多價值，實施成果也獲得了其高度認可：

■   在質量追溯效率方面，憑借ThingWorx的正反向追溯功能，質量問題追溯時間從4小時縮短至3分鐘，輸入瓶體唯一序列號，即可秒級定位問題工序及同批次影響范圍，做到精準召回，降低質量損失。

■   在合規性保障層面，全生命周期數據鏈完整覆蓋原料批次、工藝參數、設備狀態、質檢記錄等關鍵信息，幫助該企業100% 逐瓶滿足GB/T 35544型式試驗追溯要求，全生命周期數據鏈通過國家氣瓶型式試驗認證。

■   在生產穩定性方面，系統實現了工藝參數的實時監控與異常的自動攔截，參數違規率下降95%。

未來，羅克韋爾將繼續深化ThingWorx在氫能裝備領域的應用，在綠色制造、智能決策等方向探索更多可能，為行業數字化轉型樹立更多標桿。