随着工业4.0和数字化转型的浪潮推进，国药集团作为我国医药行业的领军企业，积极探索新技术在传统业务流程中的应用。其中，蒸汽表内网图像识别案例结合CMS（内容管理系统）的智能化改造，成为企业提升运营效率的典范。
一、项目背景与需求分析
国药集团的生产基地广泛使用蒸汽表监测能源消耗，传统人工抄表方式存在效率低、易出错、数据滞后等问题。为解决这一痛点，集团决定引入图像识别技术，通过内网部署实现蒸汽表数据的自动采集与处理，并与现有CMS系统集成，实现数据的统一管理和分析。
二、技术方案与实施过程
1. 图像识别技术应用：采用深度学习模型，针对蒸汽表盘图像进行训练，实现了高精度的数字识别功能。模型能够适应不同光照、角度和表盘老旧程度的影响，识别准确率达到98%以上。
2. 内网部署与数据安全：所有图像识别服务均部署于企业内网，确保数据不出本地，符合医药行业对数据安全的高标准要求。识别结果通过加密通道传输至CMS系统。
3. CMS系统集成改造：在原有CMS系统中新增蒸汽表数据管理模块，支持识别数据的自动录入、历史查询、异常预警等功能。同时开发了可视化看板，方便管理人员实时监控能源消耗情况。
三、应用成效与价值体现
1. 效率提升：人工抄表工作量减少90%以上，数据采集频率从每月一次提升至每日多次，极大提高了数据时效性。
2. 准确性改善：避免了人为抄写错误，数据一致性和可靠性显著提升，为能源成本核算提供了精准依据。
3. 管理优化：通过CMS系统的数据分析功能，发现了多个生产环节的能源浪费问题，并据此制定了优化措施，预计年节约蒸汽成本约15%。
四、经验总结与未来展望
国药集团蒸汽表图像识别案例的成功实施，证明了传统工业设备与人工智能技术结合的巨大潜力。CMS系统作为数据中枢，发挥了关键的集成和管理作用。未来，集团计划将这一模式推广至水表、电表等其他计量设备，并探索与ERP系统的深度整合，打造全流程的智能能源管理系统。
这一案例不仅为医药行业提供了可复制的数字化转型样板，也为传统制造业的智能化升级指明了方向。
