数据驱动的机电产品低碳设计与制造研究综述与展望

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.001

中国机械工程 ›› 2026, Vol. 37 ›› Issue (4): 764-779.DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.001

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数据驱动的机电产品低碳设计与制造研究综述与展望

王黎明¹^,²(), 肖兴源¹^,², 李方义¹^,²(), 汪晓光¹^,²^,⁴, 李剑峰¹^,²^,³, 聂延艳³, 刘伟彤¹^,², 李柳沅¹^,², 王忆同¹^,², 王泊云¹^,², 崔羽齐¹^,²

^1.山东大学机械工程学院, 济南, 250061
^2.山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室, 济南, 250061
^3.山东大学工程训练中心, 济南, 250002
^4.中国机械工业联合会, 北京, 100010

收稿日期:2025-11-03 出版日期:2026-04-25 发布日期:2026-05-11
通讯作者: 李方义
作者简介:王黎明，男，1986年生，教授、博士研究生导师。研究方向为绿色设计与制造、生命周期评价和智能优化算法。E-mail： liming_wang@sdu.edu.cn
李方义^*（通信作者），男，1969年生，教授、博士研究生导师。研究方向为绿色低碳设计、再制造、生物质基绿色产品开发等基础理论方法和应用技术。E-mail： lifangyi@sdu.edu.cn。
基金资助:
国家科技重大专项(2024ZD0713801);山东省泰山学者青年专家计划(tsqn202408007);山东省自然科学基金-青年基金(ZR2024QE206)

Overview and Prospects of Data-driven Low-carbon Design and Manufacturing of Electromechanical Products

WANG Liming¹^,²(), XIAO Xingyuan¹^,², LI Fangyi¹^,²(), WANG Xiaoguang¹^,²^,⁴, LI Jianfeng¹^,²^,³, NIE Yanyan³, LIU Weitong¹^,², LI Liuyuan¹^,², WANG Yitong¹^,², WANG Boyun¹^,², CUI Yuqi¹^,²

^1.School of Mechanical Engineering，Shandong University，Jinan，250061
^2.Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacture of Ministry of Education，Shandong University，Jinan，250061
^3.Engineering Training Center，Shandong University，Jinan，250002
^4.China Machinery Industry Federation，Beijing，100010

Received:2025-11-03 Online:2026-04-25 Published:2026-05-11
Contact: LI Fangyi

摘要/Abstract

摘要：

碳足迹数据是量化机电产品全生命周期碳排放、驱动制造业低碳转型的核心依据。聚焦于碳足迹数据从获取到应用的全流程，系统综述了其相关研究方法。梳理了多源异构碳足迹数据的获取技术与数据质量评估体系，解决数据“如何来”的问题。围绕“如何用”，重点阐述了数据驱动技术在低碳设计和制造中的应用，包括基于数据的碳足迹关联建模、智能预测、低碳设计方案生成与多目标决策方法，数据驱动下的制造能耗预测、低碳工艺规划与车间智能调度策略。最后分析了低碳设计和制造在数据完整性及系统集成性方面面临的挑战和未来研究方向，为机电产品绿色低碳发展提供理论参考。

关键词: 碳足迹, 数据驱动, 低碳设计, 低碳制造

Abstract:

Carbon footprint data served as the core basis for quantifying the full life-cycle carbon emissions of electromechanical products and driving the low-carbon transformation of the manufacturing industries. Focusing on the whole processes of carbon footprint data from acquisition to application， the relevant research approaches were systematically reviewed. The acquisition technologies for multi-source heterogeneous carbon footprint data and the data quality evaluation system were organized， addressing the question of "how data comes". Focusing on “how to use”， applications of data-driven technologies in low-carbon design and manufacturing were elaborated， including data-based carbon footprint correlation modeling， intelligent prediction， generation of low-carbon design solutions， and multi-objective decision-making methods， as well as data-driven manufacturing energy consumption prediction， low-carbon process planning， and intelligent workshop scheduling strategies. Finally， challenges and future directions for data integrity and system integration in low-carbon manufacturing were discussed， offering theoretical references for the green and low-carbon development of electromechanical products.

Key words: carbon footprint, data-driven, low-carbon design, low-carbon manufacturing

中图分类号:

TH122

王黎明, 肖兴源, 李方义, 汪晓光, 李剑峰, 聂延艳, 刘伟彤, 李柳沅, 王忆同, 王泊云, 崔羽齐. 数据驱动的机电产品低碳设计与制造研究综述与展望[J]. 中国机械工程, 2026, 37(4): 764-779.

WANG Liming, XIAO Xingyuan, LI Fangyi, WANG Xiaoguang, LI Jianfeng, NIE Yanyan, LIU Weitong, LI Liuyuan, WANG Yitong, WANG Boyun, CUI Yuqi. Overview and Prospects of Data-driven Low-carbon Design and Manufacturing of Electromechanical Products[J]. China Mechanical Engineering, 2026, 37(4): 764-779.

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链接本文: https://www.cmemo.org.cn/CN/10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.001

https://www.cmemo.org.cn/CN/Y2026/V37/I4/764

图/表 10

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[86]	WANG Y， CHEN Y， WEN C， et al. The Process Planning for Additive and Subtractive Hybrid Manufacturing of Powder Bed Fusion （PBF） Process［J］. Materials & Design， 2023， 227： 111732.
[87]	ZHANG Y， ZHANG S， HUANG R， et al. A Deep Learning-based Approach for Machining Process Route Generation［J］. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology， 2021， 115（11）： 3493-3511.
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[91]	NIKOUEI M ALI， ZANDIEH M， AMIRI M. A Two-stage Assembly Flow-shop Scheduling Problem with Bi-level Products Structure and Machines’ Availability Constraints［J］. Journal of Industrial and Production Engineering， 2022， 39（6）： 494-503.
[92]	胡炳涛，钟锐锐，冯毅雄，等. 人-信息-物理互联环境下数字车间制造能力建模与自适应调度［J］. 机械工程学报， 2025， 61（3）： 23-39.
	HU Bingtao， ZHONG Ruirui， FENG Yixiong， et al. Digital Shop Floor Manufacturing Capability Modeling and Adaptive Scheduling in Human-cyber-physical Interconnected Environment［J］. Journal of Mechanical Engineering， 2025， 61（3）： 23-39.
[93]	AMIRI F， SHIRAZI B， TAJDIN A. Multi-objective Simulation Optimization for Uncertain Resource Assignment and Job Sequence in Automated Flexible Job Shop［J］. Applied Soft Computing， 2019， 75： 190-202.
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	ZHANG Shuai， WANG Jun， ZHANG Wenyu. Uncertain Remanufacturing Re-entrant Flexible Job-shop Scheduling［J］. Computer Integrated Manufacturing Systems， 2025， 31（7）： 2529-2542.
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	LI Jun， LUO Jiliang， LI Xuhang， et al. Scheduling Method of Robot Flexible Flow Shops Based on Petri Nets and Supervised Learning［J］. Control Theory & Applications， 2025， 42（5）： 1008-1016.
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	碳排放数据库名称	典型应用场景	局限性
国内	中国产品全生命周期温室气体排放系数库	􀳅提供材料与能源排放因子，用于机电产品生命周期评价、材料选择及设计阶段碳足迹评估。	􀳅行业覆盖不全，部分新兴行业缺数据； 􀳅更新频率低，时效性不足。
	中国碳核算数据库（CEADs）	􀳅提供行业和区域碳排放强度数据，用于估算机电产品制造阶段能源消耗与碳排放水平。	􀳅公开版数据截止2018年； 􀳅企业级微观数据缺失。
	天工数据库	􀳅支持机电产品供应链碳排数据追溯，可用于产品碳足迹核算及低碳设计决策分析。	􀳅数据来源依赖企业自报，精度待验； 􀳅覆盖企业数量有限。
	中国多尺度排放清单模型	􀳅提供区域和行业排放清单数据，可用于机电产品生产布局、区域制造碳排放分析等。	􀳅需结合本地数据校准； 􀳅高频动态监测能力弱。
	全球实时碳数据（Carbon Monitor）	􀳅提供能源与交通等领域的动态排放数据，用于分析机电产品制造相关能源系统的碳排放变化趋势。	􀳅依赖统计模型估算，实测数据少； 􀳅发展中国家数据误差大（±10%~20%）。
国外	IPCC碳排放因子数据库	􀳅提供国际通用排放因子，用于机电产品碳足迹核算和生命周期评价中的基础参数。	􀳅默认因子未体现区域差异； 􀳅更新周期长（5~10年）。
	国际能源署（IEA）	􀳅提供全球能源消费与碳排放数据，用于分析机电产品制造能源结构及低碳制造路径。	􀳅工业过程排放覆盖不足； 􀳅部分国家数据为估算值。
	世界银行（WB）	􀳅提供国家层面碳排放与经济数据，用于机电产品产业碳排放比较及政策分析。	􀳅数据颗粒度粗（国家/年）； 􀳅企业级核算不适用。
	美国环境保护署（EPA）	􀳅提供设施级排放监测与报告数据，可用于制造工厂碳排放管理与低碳制造评估。	􀳅仅限美国本土数据； 􀳅国际应用需重新校准。
	气候观察（Climate Watch）	􀳅提供全球气候政策与排放数据，可用于机电产品低碳技术发展趋势与政策环境分析。	􀳅部分国家数据滞后； 􀳅无法支持产品级LCA。

	碳排放数据库名称	典型应用场景	局限性
国内	中国产品全生命周期温室气体排放系数库	􀳅提供材料与能源排放因子，用于机电产品生命周期评价、材料选择及设计阶段碳足迹评估。	􀳅行业覆盖不全，部分新兴行业缺数据； 􀳅更新频率低，时效性不足。
	中国碳核算数据库（CEADs）	􀳅提供行业和区域碳排放强度数据，用于估算机电产品制造阶段能源消耗与碳排放水平。	􀳅公开版数据截止2018年； 􀳅企业级微观数据缺失。
	天工数据库	􀳅支持机电产品供应链碳排数据追溯，可用于产品碳足迹核算及低碳设计决策分析。	􀳅数据来源依赖企业自报，精度待验； 􀳅覆盖企业数量有限。
	中国多尺度排放清单模型	􀳅提供区域和行业排放清单数据，可用于机电产品生产布局、区域制造碳排放分析等。	􀳅需结合本地数据校准； 􀳅高频动态监测能力弱。
	全球实时碳数据（Carbon Monitor）	􀳅提供能源与交通等领域的动态排放数据，用于分析机电产品制造相关能源系统的碳排放变化趋势。	􀳅依赖统计模型估算，实测数据少； 􀳅发展中国家数据误差大（±10%~20%）。
国外	IPCC碳排放因子数据库	􀳅提供国际通用排放因子，用于机电产品碳足迹核算和生命周期评价中的基础参数。	􀳅默认因子未体现区域差异； 􀳅更新周期长（5~10年）。
	国际能源署（IEA）	􀳅提供全球能源消费与碳排放数据，用于分析机电产品制造能源结构及低碳制造路径。	􀳅工业过程排放覆盖不足； 􀳅部分国家数据为估算值。
	世界银行（WB）	􀳅提供国家层面碳排放与经济数据，用于机电产品产业碳排放比较及政策分析。	􀳅数据颗粒度粗（国家/年）； 􀳅企业级核算不适用。
	美国环境保护署（EPA）	􀳅提供设施级排放监测与报告数据，可用于制造工厂碳排放管理与低碳制造评估。	􀳅仅限美国本土数据； 􀳅国际应用需重新校准。
	气候观察（Climate Watch）	􀳅提供全球气候政策与排放数据，可用于机电产品低碳技术发展趋势与政策环境分析。	􀳅部分国家数据滞后； 􀳅无法支持产品级LCA。

方法类别	数据特征	适用场景	优点	局限性
基于重用	历史工艺案例数据、零件特征数据、CAD/CAM模型数据。	相似零件或加工特征较多的机加工、模具加工等场景。	能快速生成工艺方案，充分复用已有工艺知识。	依赖历史案例，适应新结构零件能力有限。
基于规则	工艺规则、加工参数、设备能力及时间/成本/碳排放约束数据。	工艺规则明确、知识体系成熟的制造过程。	可解释性强，符合工程经验。	规则构建复杂，难以描述复杂非线性关系。
基于机器学习	历史工艺数据、设备状态数据、能耗及环境数据。	数据基础较好的智能制造或数字化产线。	能挖掘复杂数据规律，优化能力强。	依赖数据规模与质量，可解释性较弱。

方法类别	数据特征	适用场景	优点	局限性
基于重用	历史工艺案例数据、零件特征数据、CAD/CAM模型数据。	相似零件或加工特征较多的机加工、模具加工等场景。	能快速生成工艺方案，充分复用已有工艺知识。	依赖历史案例，适应新结构零件能力有限。
基于规则	工艺规则、加工参数、设备能力及时间/成本/碳排放约束数据。	工艺规则明确、知识体系成熟的制造过程。	可解释性强，符合工程经验。	规则构建复杂，难以描述复杂非线性关系。
基于机器学习	历史工艺数据、设备状态数据、能耗及环境数据。	数据基础较好的智能制造或数字化产线。	能挖掘复杂数据规律，优化能力强。	依赖数据规模与质量，可解释性较弱。

数据驱动的机电产品低碳设计与制造研究综述与展望

Overview and Prospects of Data-driven Low-carbon Design and Manufacturing of Electromechanical Products

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[3]	郭飞燕1, 张辉2, 宋长杰1, 张硕1. 机理与数据融合驱动的复杂航空复材部件关键装配误差元素辨识方法[J]. 中国机械工程, 2025, 36(07): 1530-1543.
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