數據要素如何助力能源管理與節能減排？

製造業數字化轉型進入深水區，除了聚焦「研產供銷服」等核心場景之外，能源管理和節能減排也逐漸成為企業挖掘數據要素價值的關注重點。能源管理不僅僅是簡單的成本削減，更是推動企業技術創新和產品升級的動力。

製造業是能源密集型行業，能源成本往往佔據總成本的重要部分，有效的能源管理能夠幫助企業精確定位能源浪費的痛點。而數據要素，作為數智化時代的核心資源，能夠以其獨特的潛力和價值，引領起能源管理和節能減排領域的深刻變革。通過優化生產流程、更新節能設備和技術改造，實現能源的高效利用，從而大幅降低能源成本，提升整體運營效率。

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數據要素的重要性在於能優化能源管理的效率與精準度

降本增效之路上，能源消耗的管理是永恒的話題。在傳統能源管理中 ， 由於缺乏有效的數據支撐，往難以實現能源消耗與管理的精準把控，具體體現在數據採集不準確、析能力缺失、監控維護滯後等障礙，製約企業提升能源效率、實現節能減排目標。

第一，在數據採集方面，傳統能源管理依賴人工記錄，這種方式容易出現誤差，數據的完整性、準確性和及時性無法保證。各生產環節的數據分散在各個系統，傳統採集方式缺乏有效的集成和共享機制，形成的信息孤島無法掌控能耗的全局視圖。

第二，傳統能源管理方案往往缺乏高級數據分析能力和決策依據。傳統方案中，往往很難從海量數據中提取有價值的信息，例如能源消耗模式、效率瓶頸等。由於分析能力有限，在製定能源管理和節能減排策略時，管理層往往依賴直覺和經驗，而非數據驅動的深度洞察，缺乏有效的決策依據，這可能導致決策的盲目性和低效性。

第三，監控與控制存在滯後性。傳統系統時被動式管理，通常是在問題發生後才被注意到，例如設備故障引起的能耗浪費，而不是通過實時監控提前預警並採取預防措施，這樣只能做到事後的處理。同時由於缺乏遠程監控和智能診斷功能，設備維護往往採用定期檢修的方式，這樣不僅效率低下，維護成本也居高不下。

然而，數據要素的應用使得這一目標變得可能。例如，在電力行業中，通過分析歷史用電數據，可以預測未來的用電需求，優化發電計劃，減少不必要的能源消耗，從而降低排放。此外，數據要素還能促進可再生能源的整合與優化分配，比如智能電網利用大數據分析預測風力和太陽能的發電量，確保電力系統的穩定性和可靠性，實現清潔能源利用率的最大化。

數據要素的重要性在於它能優化能源管理的效率與精準度。通過疊加物聯網、大數據分析、人工智能等技術，數據要素能夠實現對能源消耗的實時監測和智能分析，幫助企業掌握能源使用情況，識別潛在浪費點。

圖：企業能源管控簡略流程

例如，某電子元器件製造業企業通過部署傳感器網絡收集生產線上的能源消耗數據，結合AI算法進行分析，成功優化了設備運行參數，減少了約15%的能源消耗。這種精準的數據驅動方法，使得能源管理不再是粗放式的估算，而是基於實證的精細化操作，極大地提升了能源利用效率。下面我們將通過具體案例來分析數據要素對於企業能耗管控的應用價值。

某鋼結構製造企業能源管理實踐案例

某大型現代化鋼結構製造企業是世界500強企業，年產鋼結構超20萬噸。但在能源管理層面，曾面臨的業務痛點和難題如下：

1. 人工巡檢效率低、成本高：空壓站房距離生產車間距離遠，人工巡檢、抄表工作量大，工廠安排每4個小時進行一次巡檢，排查意外情況並抄錄設備運行數據；

2. 用氣波動大 ， 能耗浪費嚴重：空壓站房共有4台250kW螺杆空壓機，生產高峰期時需開起3台螺杆機，設備開機後很難再根據生產用氣需求變化來隨時關機。壓力波動較大，造成產氣量遠遠大於用氣需求量，造成管道高壓浪費或者設備卸載浪費；

3. 設備使用壽命被縮短，增加採購成本：人工操作設備，固定開關機，常開的設備，設備磨損較嚴重，縮減設備使用壽命。夜間無人值班，設備常開，導致頻繁加卸載，設備平均加載率只有66.67%。

針對上述痛點，該企業所採用的蘑菇物聯解決方案的思路是從工廠公輔車間的角度切入，通過對「水電氣冷熱」這五大類公共輔助能源的管理，著眼於企業生產效率和產量的提升，幫助企業降低能源消耗的成本。

這個切入點有幾個好處， 第一是應用場景的標準化程度高，水電氣冷熱是大部分現代工業企業都需要的，像空壓站和中央空調這類設施的結構或設備部署的標準化程度相對來說比產線工藝、管理流程等要高很多，進行能源管理的難度相對來說會低一些。

第二是公輔車間能耗佔比高 ， 節能的收益也大。公輔車間的能源損耗佔比整體大概40%-60%，是能耗大戶，其中的一些設備（空壓機、壓縮機、變頻機等等）也是工信部節能督查的重點，做好這些設備的運維、控制、管理，效果也比較可觀。

第三是數據採集質量相對來說比較可控。採集哪些數據、如何保證數據質量、採集之後數據如何應用分析，這些在公輔車間內的干擾因素要比生產線少一些。像鋼鐵這類流程製造的生產線流程一環扣一環，如果整個流程其他的短板比較多，針對某一兩個點的優化其實收益並不明顯。公輔車間自身內部場景比較閉環，邊界也較為清晰。

蘑菇物聯的雲智控服務於製造工廠公輔車間的解決方案，採用「雲網邊端」的技術架構，用先進AIoT技術替代「人工經驗管理和控制」，實現該鋼結構製造企業公輔車間的安全供氣、無人值守和節能降碳。

圖：公輔智能化平台架構

公輔車間能源管理技術架構包括採集層、邊緣層、平台層和應用層。其中採集層能實現站房所有設備的物聯，擁有多種參數採集能力，支持數據秒級採集、無線傳輸、分析計算。邊緣層的智能邊緣服務器部署在各公輔車間內，集成LoRa基站、4G路由器、計算和控制模塊、人機交互界面。平台層承擔設備數據的存儲、監測與分析功能，可部署在公有雲、私有雲或者混合雲上。應用層利用邊緣計算+雲計算+AI節能算法，通過異常兼容、備用機制、失效保險三重保障機制，以滿足生產需求為前提，實現按需供能、節能降碳。

安全供氣上，雲智控實時採集工廠生產車間用氣數據和空壓站供氣數據，利用工業AI技術分別建立數據模型，預測用氣需求變化，實時控制設備啟停運行，調節設備運行參數，實現供需平衡，保障安全供氣。

無人值守上，雲智控實時監測設備運行數據，工程師在手機、電腦上實現

在線點巡檢，並且能遠程控制設備啟停，提高了站房管理效率；同時設備運行狀態也被實時監測，一旦設備溫度達到安全上限，會自動切換備用機，解決了以前設備經常出現高溫跳機的故障問題，且不需要人工操作。

而在節能降碳方面，方案根據生產車間用氣需求變化情況來靈活控制空壓機啟停運行，把壓力帶從1.29bar縮窄至0.9bar，並且將設備平均加載率提到至87.6%，實現整站節能降碳。不僅如此，工程師還在全面監測站房數據的基礎上發現了站房「隱藏」的問題，對設備及輸氣管道做了有針對性的改造。雲智控上線且節能改造完成後，經數據測算，空壓站單位能耗節能率最高可達35.3%。

圖：雲智控公輔系統的搭建

蘑菇物聯、虎嗅智庫

該方案核心競爭力一方面在於具備近萬種參數採集能力，能連通20+類設備種類，支持超1500種工業通訊協議的秒級採集、無線傳輸、分析計算等。另一方面是能落地的AI算法模型，基於大數據的智能算法準確性會更高，採用60餘種工業大數據AI算法模型能精準識別工藝現狀及供需差異，實現智能控制、供需平衡，保證ROI。

此外，低代碼開發技術的aPaaS平台也是亮點之一。平台實現的不僅是對單台設備或單個車間數字化改造，而是整個公輔能源車間（空壓站、製冷站、循環水站）的數字化改造以及整廠能源管理，解決採集監測分析，又可支撐後續節能優化控制。

以方案落地角度來看，不管是鋼鐵、汽車，還是其他製造領域，都需要公共輔助源，針對公輔車間打造的解決方案在可複製性和通用性方面比較強，此案例對於其他領域的企業也更具參考價值。總體規劃上，其強普適性可實現從分廠1到分廠N的橫向複製，也可採用先分後總或先總後分的建設思路。

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