行业背景

随着我国“双碳”战略的深入推进和“无废城市”建设的全面展开，废旧纺织品（织物）的回收再利用已成为循环经济的重要组成部分。据统计，我国每年产生数千万吨的废旧纺织品，但目前的规范化回收率仍不足20%。大量废旧织物被混入生活垃圾填埋或焚烧，不仅造成资源浪费，也带来了环境压力。为此，各地布设了智能废旧织物回收箱，旨在构建高效、透明、便捷的回收网络。

然而，随着回收箱点位和数量的激增，传统的粗放式人工管理模式（如定时巡检、被动响应）已无法满足精细化、智能化运营的需求。如何实现高效运维、精准调度、数据可视和防止资产流失，成为行业发展的核心挑战。

痛点分析

管理效率低下： 依赖人工定期巡检，无法实时知晓各回收箱的装满状态，“空箱”现象导致人力、车辆资源浪费。

数据统计困难： 回收量、投放频次等核心运营数据依赖人工记录，数据不准确、不及时，难以进行科学分析和。

故障响应滞后： 设备自身故障（如称重传感器失灵、箱门异常）往往在巡检时才发现，维修周期长，影响设备正常使用和用户体验。

解决方案

对此，数之能通过云端部署“设备运维管理平台”，通过接入智能回收箱内摄像头、红外传感器、电池传感器等设备，能够实时监测各个回收箱的料位、电压、电流、开关及视频信息，从而及时安排人员物力进行清料、维修等工作，确保设备运行安全，废旧织物的处理效率得到不断提升。

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实现功能

在电子地图上全局显示所有回收箱的位置分布、数量类型、实时状态等信息，并在监测到异常数据时自动告警，通过微信、短信、邮件等方式进行通知。

检测到设备故障信息自动生产运维工单，并可跟踪整个处理流程，如操作日志、处理进度、审核反馈等，实现设备全生命周期管理，提升设备在线率和完好率。

统计各区域、各点位的日/月/年回收量、回收频次、用电量、维护频率等数据，生成多维度可视化报表，方便了解运营成效和居民投放习惯，制定科学合理决策。

实现数据通过API数据接口对接到市政部门、环保部门等平台，为政策制定与效果评估提供真实数据；提升城市垃圾分类与“无废城市”建设的管理水平。