汽車企業能耗管理是指對生產/辦公用電、用水、壓縮空氣、蒸汽等能耗的計量、歸檔、分析等管理。企業能耗數據管理的傳統方式是人工抄表，抄表的數據再由工程師統計分析后轉化為電子版，無法在過程中對能耗數據進行及時、有效的管控。

當前汽車企業的能源管理面臨著：信息采集難，汽車制造是離散型工廠，設備類型多，存在多協議不兼容的問題;單向供能管理，由于管理方式老舊，不能與生產過程建立聯動;數字化程度低，無法做到實時、精準了解各層級單位的用能情況，不能發現能源管理瓶頸，無法為能耗降準提供有利方法。

亟需通過數字化的能耗管理方法來扭轉汽車企業能源粗放式管理，實現精準管控、科學管控。因此，落地實施能耗數據監測與優化場景勢在必行。

實施步驟

綜合考慮能耗計量點位規模、建設類型(新建、改造)以及企業生產計劃情況，汽車能耗數據監測與優化場景實施過程可參考如下步驟：

(1)明確系統功能：能源管理系統可通過電腦無障礙訪問;能耗異常消耗信息可通過郵件、短消息自動推送;企業級能耗報表一鍵生成;最終實現用能趨勢時時更新直觀展示。

(2)明確系統邊界及范圍:明確能源計量類型、計量深度，最低應滿足ISO50001能源體系要求。

(3)設計能耗數據采集策略:為確保能耗計量網絡的穩定性，根據各用能單位分布，設置集中子站點。

(4)基于設定的系統架構和系統功能開發能耗管理系統。

實施基礎

(1)軟件基礎

企業已有的軟件基礎或新建軟件系統，應具備實現數據采集與處理、能源監控與分析、能源優化與調度、以及可視化展示的功能。

(2)硬件基礎

1)計量表計：優先梳理各類能源計量網絡圖、能流圖，根據提前策劃好的計量網絡圖，明確計量儀表配置明細，采購、安裝能耗數據采集儀表，儀表計量精度滿足國標要求。

2)數據服務器：根據能耗數據采集頻次、數據存儲、用戶訪問處理能力，配置能耗管理服務器，且服務器軟/硬件配置需滿足企業信息安全策略需求。

3)網絡系統：根據工廠用能點位分布范圍，設置區域數據邊緣服務器，包含智能表計上的采集模塊、無線信號接收模塊、交換機、邊緣設備等。

(3)能耗數據邏輯

1)各用能單位能流圖應該清晰、明確，在能耗系統中對基礎能耗數據底層邏輯進行設定，并可根據需求進行調整。

2)能耗數據應呈現出明確的層級關系，可利用層級間的數據來驗證計量數據準確性。

典型案例：機械九院能耗數據監測與優化路徑

機械工業第九設計研究院股份有限公司始建于1958年，是我國專業從事汽車工廠規劃、設計和建設的甲級設計研究院。

1.場景建設總體框架

機械九院通過搭建智能工廠能源管理與優化系統為汽車企業提供一套可行的、環保的、高效的能源管理解決方案，主要內容包含數據采集與分析模塊、能源管理系統、智能決策支持系統、系統集成與優化模塊等。

(1)數據采集與分析模塊：通過各類傳感器、監測設備實時采集工廠內的生產數據、能源消耗數據等，通過大數據分析技術對這些數據進行挖掘和分析，為后續的能源管理與優化提供數據支持。

(2)能源管理系統：基于數據采集與分析結果，搭建能源管理系統，實現對工廠內各類設備的能源消耗進行實時監控、預測和優化調度，降低能源消耗，提高能源利用效率。

(3)智能決策支持系統：引入人工智能技術，為能源管理系統提供智能決策支持，包括能源消耗預測、設備運行優化建議等，幫助企業實現精細化管理。

(4)系統集成與優化：將上述各個部分有機結合，形成一個完整的智能工廠能源管理與優化系統，實現系統間的無縫集成和協同工作，為企業提供全方位的能源管理解決方案。

軟硬件解決方案

(1)軟件架構：能源管理與優化系統的軟件架構主要包括數據采集層、業務應用層和展示層，如圖4所示。

圖4 軟件系統架構

1)數據采集層是整個軟件架構的基礎，通過傳感器、儀表等設備實時采集工廠內的電力、燃氣、水等能源消耗數據，通過物聯網技術傳輸到數據平臺，然后進行數據清洗、去噪、異常值處理等預處理，為后續的分析和優化提供可靠的數據基礎。

2)業務應用層對采集到的數據進行實時監控和分析，通過數據挖掘和機器學習技術，對工廠的能源使用進行優化和調度。能源監控與分析是能源管理與優化系統的核心，在發現異常情況做出報警的同時分析歷史數據找出能源消耗的規律和趨勢，并與其他企業或行業的數據進行對比分析，為能源優化提供更多依據。針對分析結果，通過調整生產工藝、設備運行參數、照明等因素，降低能源消耗，提高能源利用效率，確保工廠在各種條件下的穩定運行。

3)展示層將能源管理的結果以直觀的形式展示給管理人員。通過圖表、報表、移動設備等形式，展示工廠內的能源消耗情況、優化效果等信息。

網絡基礎

上述軟件系統架構的實現，需要基礎網絡、專有網絡、物聯網等硬件技術的支持。

1)基礎聯網：通過互聯網實現各用能節點與能源管理系統等之間的數據傳輸和通信。

2)專有網絡(VPN):通過建立專用的網絡安全通道，實現各用能節點與能源管理系統之間的數據傳輸和通信。

物聯網(IoT)

通過部署各種傳感器和控制器，實現對用能耗數據的實時采集和傳輸，以及對能源設備的遠程監控和管理。

業務流程

能耗數據監測與優化場景落地實施后業務流程如下：

(1)生產計劃與排產：基于歷史數據和趨勢分析，預測未來能源需求，根據設備、人力和其他資源情況，制定生產計劃。

(2)生產執行與指標：在生產過程中，收集生產量、能耗、設備運行狀況等數據，評估生產過程的生產效率、能源效率、設備利用率等各項性能指標，根據指標制定改進措施，提高生產效率和能源效率。

(3)能源檢測與檢驗：根據能源的類型和規模，以及設備的種類和狀態，選擇適合的檢測設備和技術。收集生產執行過程相關數據，進行檢測與檢驗，并輸出檢驗報告。

(4)智能分析與優化：使用數據挖掘、機器學習、人工智能等數據分析方法，對數據進行深入分析。根據分析結果制定相應的優化策略，并進行持續的監控與優化。

機械九院通過能耗數據監測與優化場景的實施，在減少能源浪費方面，通過對生產過程的精確監控與優化、對設備運行狀態的實時監測和調整，降低能源浪費約8%;故障排查效率也有所提升，通過對能源計量表及產線階段時間的能耗分析，可實現設備、產線故障排查效率顯著提升，進而使管理效率提高約12%;投資回報率方面，由于能源浪費的降低和管理效率的提高，顯著提高本場景的投資回報率約20%。