面对日益严苛的气候挑战，实现“碳达峰、碳中和”已经成为推动我国可持续与高质量发展的内在要求。与之相关的是，7月11日，中央全面深化改革委员会第二次会议审议通过《关于推动能耗双控逐步转向碳排放双控的意见》，提出有计划、分步骤地推动能耗双控转向碳排放双控，对统筹好发展和减排关系，加快促进经济社会发展全面绿色转型与高质量发展提出进一步要求。
在这一背景下，各行各业的减碳路径与目标进一步明确，企业需要更加落地的减碳方案来厘清碳减排进度、衡量减碳结果。数据显示，2020年我国汽车在生产环节产生的年碳排放量在0.6亿～0.7亿吨左右。对汽车制造企业而言，如何在确保稳定生产和经营的基础上，全面提升能源使用效率与生产运维效率，有效减少碳排放，成为赢得竞争的关键。而加大数字化创新应用与加强能效管理水平，则成为重要的技术切入点和转型着力点。
以咨询服务为核心，ems+打造行业能源管理解决方案
凭借在全球能源管理和工业自动化领域的深厚积淀，及自身在可持续发展方面的丰富实践，施耐德电气新一代数字化能效及运维管理系统平台——能效管控加(以下简称ems+)，以咨询服务为核心，为客户量身打造能效管理体系，助力客户实现能源数据的深度挖掘与分析，提高能源优化效率，帮助企业节能减排，降本增效。
● 以咨询服务为核心：在企业减碳的过程中，由于所处的行业、发展阶段、减碳目标不尽相同，需要根据自身的情况具体分析。施耐德电气ems+以咨询服务为核心，通过搭建基于行业特性和业务场景的能源管理体系，结合用户需求深入挖掘数据价值，助力实现能源效率的可持续优化和高效运营。
● 行业特点：不同行业之间对于能源消耗、利用效率的分析和管理有非常大的差异，ems+依托施耐德电气丰富的行业经验，依据不同的行业属性，提供基于各类行业和应用的分析功能模块，同时也提供多个行业专属功能包，供客户按需选用。
● 定制化交付：ems+根据用户不同的行业特点和管理手段，提供不同程度的定制化解决方案，保证用户最终使用的系统符合其运营习惯，真正让企业各个团队使用起来，最终达成节能收益。一般情况下，ems+定制化内容的规模占整个项目的40%~60%左右。
ems+融合ai算法，解锁汽车行业能源管理新范式
目前，ems+聚焦汽车制造、食品饮料、矿业建材与有色、新能源等面临减排减碳与数字化转型挑战的行业，在契合其业务性质的同时，能够带来多种可见、可用的企业、集团级收益。特别是在汽车行业，施耐德电气拥有丰富的行业经验和实践案例，通过ai算法在ems+行业应用的落地，推动汽车行业能源效率和运营效率的双重提升。
借助ai算法，ems+助力企业降低公辅动力能耗。公辅车间是工厂的能源基础设施，涵盖空压系统、制冷系统、循环水系统、配电系统、锅炉系统等，数据显示，为生产活动提供水、电、气、冷、热等公共辅助类动力能耗约占整厂能耗的30%-60%。施耐德电气将ai算法融入到ems+应用中，为某大型汽车集团提供冷机和空压机的优化控制方案，整体降低能耗空间约为10%~15%。
ai加持，ems+可实现能源预测，优化客户运营，能源预测是指对各种能源的需求量及其比例关系的未来状况的推测。对于能源指标管理，正确的能源预测是制定合理的能源消耗考核指标的基础，也是能源管理系统顺利执行的基础。汽车行业中，单车能耗随产量以及季节(室外温度)的影响较大，且很难通过建立固定数理模型进行量化分析。在此情况下可利用大数据分析回归算法对车间综合能耗、非生产时间能耗以及电能需求进行预测，同样可进一步基于能耗进行排产预测，并对排产计划进行优化处理。
ems+与ai算法融合，通过机器学习算法寻找企业生产工艺中的规律，通过运筹学算法在满足生产安全的前提下，实现企业生产工艺中全局设备组合和参数的最优解，从而帮助企业实现生产工艺流程的优化节能。ems+在典型高能耗供应段结合ai算法，进一步围绕生产工艺深挖节能潜力，以某大型汽车生产基地为例，在其汽车涂装线，通过应用施耐德电气ecostruxure™ ai引擎开发出的涂装生产工艺车身动态感知系统和设备优化算法，达成烘干炉设备开启/关闭时间优化，计划停线时间优化，切实帮助该汽车生产基地实现重点工艺段节能降耗与效率提升，预计节能收益每年超百万元，2年可以收回投资。
“双碳”目标下，企业发展要兼顾绿色减排与降本增效。从技术路线看，建立一套可持续的能源管理体系长期规划，通过数字化技术提高运营效率，通过绿色低碳技术实现节能减排，已成为汽车产业实现可持续与高质量发展的最优解。作为全球能源管理和自动化领域数字化转型的专家，施耐德电气将坚持创新驱动，通过能源管理与工业自动化的融合、挖掘更多人工智能、大数据在工业场景的技术应用，结合更多数字化解决方案，帮助汽车及更多行业更快、更好地破解“双碳”挑战，制胜未来。
欢迎点击下方链接，了解更多关于施耐德电气ems+的详细信息。
https://www.schneider-electric.cn/zh/work/services/local/software-community-ems.jsp
（施耐德电气供稿）
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