截至目前，全国已建成3万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂，智能工厂梯度培育行动取得初步成效。
据统计，这些卓越级智能工厂分布在31个省份，覆盖超过80%的制造业行业大类，共建设智能仓储、在线智能检测、产品数字化研发设计、智能排产调度、质量追溯与分析改进等优秀场景近2000个，工厂产品研发周期平均缩短28.4%，生产效率平均提升22.3%，不良品率平均下降50.2%，碳排放平均减少20.4%，提质增效降碳成效显著。
基础级智能工厂在环保领域的应用主要体现在通过自动化、数据采集、物联网（IoT）和初步智能化技术，优化生产流程、降低资源消耗、减少污染排放，并推动绿色制造。以下是其主要应用方向：
通过传感器和IoT设备实时采集生产线、设备的能耗数据（如电力、燃气、水等），结合数据分析优化设备运行参数（如温度、压力、转速），减少能源浪费。
基于环境光线、人员活动等数据，自动调节车间照明和空调系统，减少无效能耗。
在废气、废水排放口部署传感器（如PM2.5、VOCs、COD、pH值检测仪），实时传输数据至中央系统，确保排放达标。
利用AI图像识别或气体传感器检测化学品泄漏、管道破损等风险，及时触发警报并启动应急处理。
智能分拣与回收在废弃物处理环节引入机器视觉和自动化分拣设备，提高可回收物（如金属、塑料）的分拣效率，降低填埋/焚烧比例。
通过数据追踪生产过程中的边角料或副产品，匹配内部或外部资源化需求（如废热用于供暖、废渣制建材）。
数字化工艺仿真利用数字孪生技术模拟生产流程，优化工艺参数（如减少溶剂使用量、缩短反应时间），降低污染产生。
基于生产计划与能源价格波动，动态调整设备运行时段，优先使用清洁能源（如光伏发电）。
自动生成环保报告
整合排放数据、能耗记录等信息，自动生成符合政府监管要求的环保报告，减少人工填报错误。
供应链绿色化
通过物联网追踪原材料来源，优先选择环保供应商，并监控运输过程中的碳排放。
生命周期评估（LCA）
通过数据平台分析产品从原料到废弃的全生命周期碳排放，识别高污染环节并改进。
物流优化
利用智能算法规划运输路线，减少空载率和燃料消耗。
基础技术：传感器、SCADA系统、边缘计算、轻量级数据分析工具。
挑战：初期投资成本较高、中小企业数据整合能力不足、需配套员工培训。
基础级智能工厂通过“数据驱动决策”和“自动化控制”，在环保领域实现源头减污、过程控污、末端治污的闭环管理。其核心价值在于以低成本、高效率的方式推动工业绿色转型，为后续高阶智能化（如AI深度优化、碳中和工厂）奠定基础。
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