落实二十大纲领 | 节能降碳先进技术的应用案例分享！

  引言  

正因为如此重要，公辅车间一直通过“冗余保供”来保证能源正常供应，为了稳定供应而不惜浪费能源。因为相对直接生产损失，浪费一些能源，好像也没什么大不了。这导致的结果就是：公辅车间的能耗占了工厂整体能耗的30-50%。

于是有了年初“降能耗”的要求。

楚斌左右为难的是：不扭转供过于求的情况，不杜绝“冗余保供”的现象，能源浪费的问题根本无法解决。但是想要做到精准供应、按需供应，也绝无可能，因为缺少数据，尤其是缺少供给端与需求端实时变化的数据。

在不清楚生产车间每分钟能源需求是多少的情况下，怎么做到按需供应？沉疴难愈，不是不知道病根，缺的是药到病除的良方。

但从2021年10月开始，楚斌告别了左右为难，信心满满地完成了KPI。因为他借助“云智控”这个“好帮手”，解决了“冗余保供”这个工业领域的沉疴宿疾。

云智控能帮他24小时监测设备运行数据，发现异常立即报警，并根据供能端与用能端实时变化的数据，利用AI算法进行智能匹配控制，实现供需平衡、按需供能，真正做到公辅车间无人值守。

云智控运行1个月后，公辅车间节能率达到18.07%，减少了31.996吨碳排放。

楚斌不仅完成了公司节能降碳的任务，他自己的工作环境也改善了。

现在每天在办公室里，楚斌看着深蓝色的监控大屏，把分布在工厂里六个不同地点的公辅车间管理得井然有序。

以前可不是这样的。他需要每隔2小时去公辅车间做例行巡检，在贴着“噪声有害”标识的设备旁，待上半个小时，即便塞着降噪耳塞，也时常会感到头昏脑涨。四季分明的淮北，夏天热得蝉鸣鸟叫不止，此时公辅车间温度接近45℃，他说自己是“进了蒸笼”。

现在楚斌不需要每隔2小时就巡检一次，也不再需要定时进入一个高分贝和高温叠加在一起的“蒸笼”，公辅车间实现了按需供能、无人值守。

这个故事发生在我们的客户朋友“英科医疗”的安徽工厂，也是中国工业当前的一个小缩影。今天，中国工业进行数智化转型的各项条件渐趋成熟，而“碳达峰、碳中和”为这个过程按下了快进键。

用终局思维来看，实现双碳的最终结果，会像政策文件提出的“非化石能源消费比重达到80%以上”，并且排放的碳与吸收的碳产销平衡，达到相对“零排放”。但2020年我国非化石能源消费比重为16%，转换能源结构是一件任重道远的事情。

同样用供需关系来理解，转换能源结构主要是供能侧发力，而在用能侧，实现双碳的主要路径之一是节能降碳。

工业是节能减碳的最大主体。工业企业是中国能源消费大户，能源消费量占全国能源消费总量的70%左右，主要工业品单位能耗比国际先进水平高约30%。据BCG发布的《中国气候路径报告》显示，能源与工业部门作为最大的排放部门，2050年与现状相比能够减排接近50%。

那么具体到一家工业企业，它最大的能耗浪费在哪里？我问过很多工厂的领导，其中很多人说不清楚，因为没有数据。他们知道每个月用了多少度电，交了多少电费，但是浪费在哪里？都摇头。

因此，实现数智化转型是工业企业节能减碳的前提。只有采集了大量数据，才能充分挖掘数据价值，建立AI数据模型。在此基础之上，才能让隐藏的问题浮现出来，发现浪费点在哪里、在哪些环节，有针对性地进行节能改造，实现节能降碳。

那么，一家工业企业要进行数智化转型，应该从哪里开始？

创业之前，我在格兰仕工作了10年。创业以后，我每年大部分时间也在走访调研工业企业。

工业企业怎么进行数智化转型？这个问题，我曾经多次和客户探讨过。

我发现每次交流完怎么转型后，紧接着他们都会非常直白地问我：那转型的ROI怎么算，我出钱搞转型，什么时候能收回投资？

因此，后来在反复思考工业企业该从哪里开始数智化转型这个问题时，我发现首先得思考这个问题：一家工厂进行数智化转型的最小可行单元到底是什么？

毫无疑问，是车间。从ROI的角度来考虑，如果是单台设备的数智化，采集的数据十分有限，创造的价值也很有限；如果一开始就做整厂的数智化，投入大、难度高、周期长，ROI更难计算。

而从一个个车间开始，投入相对较少，项目周期短，转型后收益可量化，ROI十分清晰，客户才有合作的意愿。

既然工业数智化的最小可行单元是车间。那么，从什么样的车间开始做数智化，ROI才最可以量化呢？

我在观察了数百家工厂之后发现：工厂里有且仅有两大类生产车间——直接生产车间和间接生产车间，间接生产车间也就是楚斌在管理的公辅车间。

公辅车间作为整个工厂的能源供应链，也是能源网络的工业企业节点，进行数智化转型后，能清楚知道工厂每一度电、每一立方气用在哪些地方，用量分别是多少。对于工厂进一步数智化转型，积累重要的数据资产。

公辅车间是直接生产车间的前工序，前工序全部数智化了，后工序的智能化便是顺理成章的事情。

同时，当前工业企业能源浪费的主要原因是工业高耗能设备的控制及运维水平都较低。

目前我国现有在运行的泵、风机、压缩机等通用工业设备，年耗电量占全国用电量的40%左右。其中有相当一部分泵、风机、压缩机设备陈旧、运行效率低、控制水平低，每年浪费电力高达上百亿度。由这些高能耗且通用型的设备组成的公辅车间，本身就是工业节能减碳的重点。所以先从公辅车间开始数智化转型，ROI才最可以量化！

在双碳时代，数智化技术会成为中国大大小小工厂的“标配”，同时，数智化技术首先将被应用在工厂的公辅车间。

对公辅车间依赖越大的企业，越容易感受到数智化技术在双碳中的贡献。

在一颗药的生产过程中，压缩空气既是生产设备的驱动动力源，又是药品物料的转移动力源。压缩空气与药品会直接接触。

这对压缩空气的质量提出了非常高的要求：无尘、无菌、无水分，否则生产的药品就不合格。管理公辅车间空压站的尹津阳主管因此面临比其他同行更大的压力。

与其他行业的公辅车间空压站一样，尹津阳也采取了“冗余保供”的管理方式，导致能耗居高不下，药品生产成本高企。

尹津阳不得不去寻找新的解决方案。他的需求有三个：方案可以解决他的重点问题；方案的实施周期要短，能快速上线；节能收益可量化，能在2年内收回投资成本。

我们在客户的公辅车间空压站上线了“云智控”系统，从系统运行一年的数据来看，车间整体节能率达18%，减少了54.138吨碳排放。因为产能扩张，工厂用电量增加，相应地，节省的电费也越多——最终此项目ROI不到18个月。

更重要的是，系统实时监测供气质量，保证无尘、无菌、无水分的“三无”要求实时达标，并满足了制药企业对于数据可追溯的需求。

看到了云智控系统在公辅车间空压站的成果后，尹津阳让我们把公辅车间制冷站、循环水站等车间，也接进云智控系统，帮助他把整个公辅车间全部实现数智化升级转型。

公辅车间数智化转型后的成果很快被集团公司知晓，集团领导兴奋不已，双方迅速签订战略合作协议，开始在集团100余家子公司推广使用云智控系统。

这个故事，是一个典型的“以点带面”案例——先在一个车间进行试点，看到成果后，再扩大试点范围，最后开始在集团复制推广。当然，只有标准化的产品，才能支持这种批量化的复制推广。而规模效应又能进一步降低项目的投资成本，形成一个正向循环。

2016年，我跟客户聊工业物联网、聊工业数据的价值，那个时候相信我们的客户，往往都是有冒险精神的先行者。

但今天，工业企业进行数智化转型，不再是冒险，而是必走之路。

1923年，在远征珠峰前，《纽约时报》的记者曾问英国探险家乔治·马洛里，为什么要攀登珠峰？马洛里只是简单回答一句：因为山在那里。

“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。”

我们的山就在那里。