水泥廠 1794-OB16 用途范圍廣泛

水泥廠 1794-OB16 用途范圍廣泛

水泥廠 1794-OB16 用途范圍廣泛

面對日益嚴苛的氣候挑戰，實現“碳達峰、碳中和”已經成為推動我國可持續與高質量發展的內在要求。與之相關的是，7月11日，中央全面深化改革委員會第二次會議審議通過《關于推動能耗雙控逐步轉向碳排放雙控的意見》，提出有計劃、分步驟地推動能耗雙控轉向碳排放雙控，對統籌好發展和減排關系，加快促進經濟社會發展全面綠色轉型與高質量發展提出進一步要求。

在這一背景下，各行各業的減碳路徑與目標進一步明確，企業需要更加落地的減碳方案來厘清碳減排進度、衡量減碳結果。數據顯示，2020年我國汽車在生產環節產生的年碳排放量在0.6億～0.7億噸左右。對汽車制造企業而言，如何在確保穩定生產和經營的基礎上，全面提升能源使用效率與生產運維效率，有效減少碳排放，成為贏得競爭的關鍵。而加大數字化創新應用與加強能效管理水平，則成為重要的技術切入點和轉型著力點。

以咨詢服務為核心，EMS+打造行業能源管理解決方案

憑借在全球能源管理和工業自動化領域的深厚積淀，及自身在可持續發展方面的豐富實踐，施耐德電氣新一代數字化能效及運維管理系統平臺——能效管控加（以下簡稱EMS+），以咨詢服務為核心，為客戶量身打造能效管理體系，助力客戶實現能源數據的深度挖掘與分析，提高能源優化效率，幫助企業節能減排，降本增效。

EMS+融合AI算法，解鎖汽車行業能源管理新范式

目前，EMS+聚焦汽車制造、食品飲料、礦業建材與有色、新能源等面臨減排減碳與數字化轉型挑戰的行業，在契合其業務性質的同時，能夠帶來多種可見、可用的企業、集團級收益。特別是在汽車行業，施耐德電氣擁有豐富的行業經驗和實踐案例，通過AI算法在EMS+行業應用的落地，推動汽車行業能源效率和運營效率的雙重提升。

借助AI算法，EMS+助力企業降低公輔動力能耗。公輔車間是工廠的能源基礎設施，涵蓋空壓系統、制冷系統、循環水系統、配電系統、鍋爐系統等，數據顯示，為生產活動提供水、電、氣、冷、熱等公共輔助類動力能耗約占整廠能耗的30%-60%。施耐德電氣將AI算法融入到EMS+應用中，為某大型汽車集團提供冷機和空壓機的優化控制方案，整體降低能耗空間約為10%~15%。

AI加持，EMS+可實現能源預測，優化客戶運營，能源預測是指對各種能源的需求量及其比例關系的未來狀況的推測。對于能源指標管理，正確的能源預測是制定合理的能源消耗考核指標的基礎，也是能源管理系統順利執行的基礎。汽車行業中，單車能耗隨產量以及季節（室外溫度）的影響較大，且很難通過建立固定數理模型進行量化分析。在此情況下可利用大數據分析回歸算法對車間綜合能耗、非生產時間能耗以及電能需求進行預測，同樣可進一步基于能耗進行排產預測，并對排產計劃進行優化處理。

EMS+與AI算法融合，通過機器學習算法尋找企業生產工藝中的規律，通過運籌學算法在滿足生產安全的前提下，實現企業生產工藝中全局設備組合和參數的優解，從而幫助企業實現生產工藝流程的優化節能。EMS+在典型高能耗供應段結合AI算法，進一步圍繞生產工藝深挖節能潛力，以某大型汽車生產基地為例，在其汽車涂裝線，通過應用施耐德電氣EcoStruxure? AI引擎開發出的涂裝生產工藝車身動態感知系統和設備優化算法，達成烘干爐設備開啟/關閉時間優化，計劃停線時間優化，切實幫助該汽車生產基地實現重點工藝段節能降耗與效率提升，預計節能收益每年超百萬元，2年可以收回投資。

“雙碳”目標下，企業發展要兼顧綠色減排與降本增效。從技術路線看，建立一套可持續的能源管理體系長期規劃，通過數字化技術提高運營效率，通過綠色低碳技術實現節能減排，已成為汽車產業實現可持續與高質量發展的優解。作為全球能源管理和自動化領域數字化轉型的專家，施耐德電氣將堅持創新驅動，通過能源管理與工業自動化的融合、挖掘更多人工智能、大數據在工業場景的技術應用，結合更多數字化解決方案，幫助汽車及更多行業更快、更好地破解“雙碳”挑戰，制勝未來。

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