本文图片来源：罗克韦尔自动化
制造业的碳足迹十分庞大，在全球温室气体排放中，制造业占据着相当大的比重。据美国环境保护署的数据显示，美国制造业的碳排放量约占全球碳排放总量的 23%。
尽管许多企业希望变得更环保，但即时满足客户和业务需求的压力，往往使可持续发展退居次要地位。不过这种状况正在迅速改变，可持续发展已成为企业降本增效、以更少投入实现更高产出的必然要求。数字化转型为此搭建了桥梁，通过数据与人工智能（AI）释放巨大潜力，优化能源与原材料使用，从而为可持续发展带来可观的投资回报率。
长期以来，企业在应用数字技术开展能源管理的过程中往往步履维艰，这是因为相关工作涉及诸多复杂环节：需要在各生产设施中统筹安装能源计量仪表并考虑其关联依赖关系，确保仪表接入网络基础设施，同时搭建满足数据采集的最低配置要求。此外，对许多企业而言，运用分析技术与AI实现能效优化似乎仍是一个遥不可及的目标，因为在整个工厂内全面打通仪表数据、搭建基础架构需要耗费大量时间。
企业可借助敏捷方法论与数据科学专业能力，将能源、生产及质量数据进行统筹分析，并通过可整合异构数据的数据科学工具，制定出既能简化能源管理，又可更快实现价值并提升可扩展性的方案。
▲制造企业可将生产效率、产品质量与能源效率同步列为核心发展目标。本文图片来源：罗克韦尔自动化
从数据入手开启能源管理之旅
这段旅程不仅始于对能源的监测，还在于利用数据对其进行优化。第一步是将能源数据与生产、产品和运营信息整合，从而明确在工厂不同区域内能源利用的方式、位置及原因。
对能源数据进行情境化处理，能让企业丰富系统和模型生成洞察的方式，深入解析影响能源成本与损耗的因素——包括生产、产品、运营及外部变量。通过整合这些数据集，企业可以更精确的理解不同原材料在各机器和生产场景下的表现，并基于此规划生产计划，从而优化生产率和提升质量。
此外，这种多维度数据的整合还有助于通过结合不同数据集的历史表现检测趋势，避免非计划停机，并提前预判机器故障或原材料损失。企业不仅能通过降低能源账单实现投资回报，还能在生产率和质量提升上获得收益。
赋能工业能源管理
为破解能源管理落地的复杂难题、加快推进进程，企业可遵循以下实施步骤：
•部署能源管理系统：第一阶段涉及部署能源管理系统，可从单台仪表层面开展，即使在仅有少量仪表的小规模场景下也能产生价值。新一代能源管理系统通常依托底层数据平台搭建，具备能源数据监测与管理的先进功能，可基于数据生成提示，挖掘能效提升与成本降低的潜在机会，进而实现显著的能源节约与运营效率提升。
•情境化处理：能源消耗需要在生产过程的背景下进行分析。这可以通过整合来自其它数据源的数据来实现，例如来自可编程逻辑控制器（PLC）和制造执行系统（MES）的运营技术数据，或来自企业资源规划（ERP）、天气和公用事业等信息技术的数据。经过情境化处理的数据能够支持强大的应用场景，比如检测能源消耗与生产吞吐量之间的异常情况、找出最具优化潜力的能源损耗区域、识别和预判内部与外部因素如何影响能源浪费、从财务角度分析能源与生产数据，并为后续的分析奠定基础。
•数据分析：实时数据与分析可优化机器和生产性能、预测能源消耗与需求，并模拟生产场景。这些数据使企业能够更有效地规划——在合适的时间生产合适的产品，使用合适的机器以最大化生产率、提高质量并降低成本。机器学习模型和预测性分析有助于在数据模式之间提取洞察，为预测性维护提供见解，并在能源和材料损失发生前识别出来。这些基于分析的方法能够在整个生产过程中，甚至是在单台设备层面，实现更优的资源分配、减少浪费并优化能源利用。
•自主优化：下一步是从分析转向AI应用，实现自主优化。向自主控制的过渡，涉及对设备参数进行AI驱动的闭环控制，例如通过模型预测控制或AI智能体，在最大限度减少运行人员干预的同时，最大化生产产量和能源效率。自主控制技术还通过实时优化促进分布式能源资源调度，更高效、经济地调配各类能源，助力迈向低碳未来。AI驱动的生产计划优化还能进一步提升效益，加快对场景变化的响应速度，并在设备运行出现问题时自动触发应对方案。
▲企业可持续发展之旅的四个组成部分，包括能源管理系统、能源情境化、数据分析与自主优化。
面向可持续发展的能源管理
将能源管理与生产过程整合，不仅能提升运营效率，还能助力实现可持续发展和环境目标。通过减少能源消耗、降低浪费并优化资源分配，企业可显著缩小碳足迹。借助整合后的能源管理系统，遵守监管标准和排放报告也会变得更加顺畅。
例如，某食品制造商通过实施这些解决方案和方法，在提升生产线产能的同时降低了能源使用。通过采用模型预测控制，该公司实现了：能源消耗减少12%；产量提升15%；质量波动降低60%。
另一案例中，某太阳能企业利用预测分析与AI模型挖掘节能潜力。该方案重点定位于造成显著损耗的光伏面板，并通过 AI 模式识别实现精准能耗计算、基于 AI 的能效衰减分析开展故障根源诊断，以及利用 AI 测算潜在发电量，解决了多项行业挑战。该项目取得了以下成效：发电损耗降低 2.5%；运维日志实现 100% 防篡改；太阳能电站运行时间提升 35%；运维人力投入减少 50%。
▲开启可持续发展之旅并非难事。制造企业可以从单个计量仪表或设备层面开始。
为能效提升铺平道路
实现能源管理变革之旅，需要思维方式和方法的范式转变。通过整合数字技术、数据分析和AI驱动解决方案，工业企业能够开启效率、可持续性与增长的新机遇。从部署先进的能源管理系统，到利用预测性分析和自主控制的力量，为企业带来了可持续发展的更多可能性。
企业可以从单个仪表或设备层面起步，从现场能耗最高的设备开始。在较小的范围内应用这些理念，价值将得到更快的验证，然后从技术和商业层面来看，向更多仪表、设备、生产线乃至厂区的规模化扩展路径也将更加轻松。
关键概念：
●数据分析是在工业环境中落实可持续发展实践的重要一步。
●将能源管理与生产过程整合，可推动运营效率与可持续发展目标的实现。
思考一下：
如何充分利用数据实现能源管理的转型？
