使用智能技術來降低能源消耗對于制造業(yè)來說并不新鮮，但在現場實施這些技術的挑戰(zhàn)長期以來一直是采用的障礙。
在制造領域，使用智能制造流程可以實現凈零排放所需的16%的碳減排，這相當于14億噸二氧化碳，相當于1.4億輛汽車的排放量。
考慮到這些非同尋常的數字，人們必須問，在一個十多年前首次創(chuàng)造“工業(yè)4.0”這個短語的行業(yè)中，為什么智能技術沒有得到普遍部署？事實上，據報道，目前只有1%的制造業(yè)使用聯網技術。
制造業(yè)采用智能技術最常見的障礙是缺乏對這些工具的易用性的理解。工業(yè)4.0的起源于2011年德國漢諾威工業(yè)博覽會上使用。
而智能工廠被認為是未來工廠，與真實的制造場所幾乎沒有相似之處。今天，我們了解到數字化并不需要對整個工廠進行大修，而且通常是通過可擴展的物聯網技術和大數據逐步實現的。
使用物聯網獲取數據
每個制造廠每天都會產生大量的數據。毫無疑問，數據是制造商努力減少碳排放的最有價值的資產。然而，許多制造商并沒有充分利用這一資產。如果沒有全設施的數據來證明，有多少能源被使用以及在哪里使用，制造商如何開始他們的節(jié)能之旅？
一個常見的誤解是所有設備都必須智能才能成功生成數據。實際上，即使使用數十年歷史的舊機器運行的設施也有可能從其生產線中提取數據；業(yè)內人士都知道，這些工廠遠比2011年漢諾威設想的未來智能工廠更為普遍。
這可能需要傳感器和智能軟件的結合，這取決于設備的年齡和原始設備制造商（OEM）以及所使用的通信協議等因素，但這是可能的。
深入了解設施的能源消耗是識別痛點的關鍵。人們可能會發(fā)現，對生產的幾個部分進行小的調整可以顯著減少碳排放。然而，個別設備也有可能提供最大的改進空間。從這些領域獲取數據對于減少單個機器的能源使用至關重要，并且有多種技術可以使制造商做到這一點。
能源與經濟
考慮到制造商在新冠期間面臨的挑戰(zhàn)和損失，在創(chuàng)造恢復所需的利潤之后，是否存在減少碳排放成為次要優(yōu)先事項的風險？在一項調查報告中發(fā)現，有49%受訪者預測航空航天制造業(yè)最多需要三年時間才能恢復到2019年的水平。同樣，幾乎每個國家的汽車制造業(yè)都經歷了汽車銷量下滑。
盡管在投資新工具和加工工藝時必須始終考慮制造業(yè)經濟性，這是真實和有效的，但正確的技術可以幫助增加利潤，同時減少能源。
自工業(yè)4.0這個詞首次被創(chuàng)造以來已經過去了十多年，它已經成為制造業(yè)詞匯中根深蒂固的。然而研究表明，盡管這項技術可以帶來令人印象深刻的節(jié)能機會，但許多制造商未能利用這些工具。為了實現世界碳排放目標，制造商必須有意識地努力減少能源消耗。
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