
适应 AI 与能源需求的工厂设计
从零开始设计,旨在整合 AI、能源转型并符合 ESG 标准的工厂。

设计面向未来的工厂
为什么工厂设计正成为一项战略决策。

现代制造业不再仅仅由产能定义。随着 AI 应用的加速、能源系统的演进以及 ESG 要求成为投资决策中不可或缺的一部分,工厂设计必须超越传统模式。
在 NTB 工业园,工厂被设计为面向未来的平台 —— 从零开始构建,旨在支持 AI 整合、能源转型和 ESG 合规。这种方法使制造商在当下高效运营的同时,在未来数年保持适应性、可扩展性和韧性。
为什么传统工厂设计不再适用
传统工厂设计已不再符合现代制造业的需求。
未针对 AI 做好准备
- 固定布局限制了自动化、AI 采用和数据驱动的操作
- 智能制造所需的数字和数据基础设施不足
- 引入 AI 和先进自动化时升级成本更高
未针对能源转型做好准备
- 严重依赖传统能源
- 对可再生能源整合和储能的准备有限
- 能源效率低下,增加了长期运营成本
未针对 ESG 做好准备
- 缺乏能源和排放的可视化管理
- 难以满足可持续性、报告和合规性要求
- 随着 ESG 标准成为全球供应链的强制要求,风险更高
NTB 面向未来的工厂设计方法
在 NTB 工业园,工厂设计始于长期的准备就绪性。
与其在建设后才调整工厂,我们从最早的规划阶段就嵌入了 AI 整合、能源转型和 ESG 考量。
内置而非外挂
- AI、能源和 ESG 就绪性已整合到基础设计中
- 降低了改造成本和未来的运营中断
为变革而设计
- 支持自动化、AI 和不断演进的生产模式的灵活布局
- 可随技术和产能增长而扩展的基础设施
能源与 ESG 就绪
- 能源效率和排放可见性已内置于基础设施中
- 支持全球供应链的可持续性和合规要求
能源就绪型工厂设计
旨在支持能源转型、提高效率和保障长期运营稳定性的工厂。

为能源整合而建
已为可再生能源和现场发电做好准备
基础设施已为储能和未来电网整合做好准备
优化效率
节能设计可降低长期运营成本
规划布局和系统以最大限度减少能量损失和低效现象
运营韧性
减少对传统电源的依赖
在能源波动加剧的情况下提高能源稳定性
支持不断演进的脱碳和可持续性要求
AI 就绪型工厂设计
旨在支持 AI 应用、自动化和数据驱动制造的工厂。
为无缝 AI 整合而设计
- 支持自动化、机器人和 AI 生产的灵活工厂布局
- 为未来的智能制造应用做好准备的基础设施
设计即数据就绪的基础设施
- 贯穿工厂运营的强大数字和数据基础设施
- 支持实时数据流和系统整合的高容量连接
园区内数据中心优势
- 可使用工业园区内的现场数据中心基础设施
- 降低 AI 驱动系统和实时操作的延迟
面向未来技术的可扩展性
- 旨在随着数据、AI 工作负载和生产复杂性的增加而扩展
- 降低 AI 驱动系统和实时操作的延迟
设计即符合 ESG 与合规要求
从第一天起就旨在支持可持续性、透明度和监管合规的工厂。
环境就绪性
- 支持碳减排路径的节能设计
- 为排放监测和资源效率做好准备
- 与可再生能源和脱碳倡议保持一致
社会与运营标准
- 安全、规划良好的工厂环境,保障员工福祉
- 旨在满足现代运营和安全预期的基础设施
治理与数据透明度
- 支持 ESG 和可持续性报告的数据就绪基础设施
- 提高能源使用、排放和运营绩效的可见性
- 支持不断演进的监管和合规要求
探索现成工厂选项
从面向未来的设计原则到现有的制造空间。
我们的工厂在规划时充分考虑了 AI 就绪性、能源韧性和 ESG 合规性 —— 让制造商能够更有信心从概念走向运营。

AI 和自动化就绪的布局
节能且支持可再生能源的基础设施
数据和 ESG 就绪的运营
适用于不同生产需求的可扩展选项
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