制造能耗AI基线建模：多因子归因与节能测算

能耗成本在制造业运营支出中占比持续上升，但多数工厂仍依赖经验阈值判断能耗异常，难以区分工艺波动、设备老化与行为性浪费。数据分析实验室近期启动制造能耗AI基线建模实验，探索数据智能方法在能源精细化管理中的落地路径。实验以某中型注塑车间三个月的电表分项数据与产量数据为基础，构建“产量—温度—班次”多因子能耗基线模型，并将实际能耗与基线的偏差拆解为可解释的归因项。阶段性进展：一是基于梯度提升与分位数回归的基线模型，在留出测试集上MAPE为4.3%，明显优于传统线性回归的约9%；二是归因模块可将月度能耗偏差拆分至设备待机、工艺参数漂移等类别，试点车间据此定位夜间待机浪费，估算年节能空间约6%。下一步将引入天气与订单结构变量以提升基线的跨季节泛化能力，并在两个新车间验证模型迁移效果，沉淀可复用的能耗基线建模方法论。