通製運營系統集成實現生產站點的能源成本與碳排放優化

以統一的站點級智能,優化複雜多變的能源運營

覆蓋全廠的數字孿生能夠整合碎片化的能源數據,提供實時且基於預測的優化方案,從而改善成本、效率和排放績效

Optimize complex and volatile energy operations with unified, site‑wide intelligence
  • 可量化的能源成本與效率提升:在複雜的工業運營中,實現能源成本的即時、可衡量的降低,同時提升整體能源效率。
  • 無運營風險的減排:在不斷變化的能源條件下,實時降低溫室氣體排放,同時維持穩定、安全且不間斷的運營。
  • 更快速、更優質的運營決策:與現有系統共享專業的能源管理洞察,支持全廠範圍內的快速運營決策。
  • 跨時間維度的能源使用優化:自動優化能源供應與存儲計劃,以降低成本、提高資產利用率,並有效應對需求與價格波動。
  • 可審計的範圍1與範圍2排放管控:實現對範圍1與範圍2排放的可審計監測與優化,支持合規性、透明度及可擴展的脫碳舉措。

Details

挑戰

 

碎片化遺留數據導致能源與排放運營的複雜性,限制洞察力與優化空間

 

日益上漲、波動且複雜的能源環境

Rising, volatile, and increasingly complex energy conditions

受燃料價格波動、碳定價及複雜的公用事業合同影響,能源市場變得愈發不可預測。同時,依賴天氣的可再生能源占比增加,帶來了可變性與運營不確定性。這些因素疊加,增加了維持穩定、低成本及低排放能源運營的難度。

溫室氣體排放可見性碎片化且審計性有限

Fragmented visibility and limited auditability of GHG emissions

當數據分散在多個系統中時,對範圍1和範圍2排放進行準確計算和追溯變得十分困難。人工計算與電子表格增加了出錯風險,並使合規與審計工作耗時費力。

能源信息資產利用率不足

Increased operational complexity from renewables and uncertainty

能源管理系統中的增值洞察(如成本、效率及預測)僅限於能源系統運營,未能充分用於全廠決策。

 

解決方案

 

覆蓋整個能源系統的實時數字孿生優化

 

基於嚴謹的站點級數字孿生,實現實時與預測驅動的優化

Real‑time and forecast‑driven optimization using a rigorous site‑wide digital twin

嚴謹的站點級數字孿生能夠持續實時優化整個能源系統,同時執行基於預測的多周期調度,以在不斷變化的條件下維持可行性、韌性與經濟效益。

集成化排放監測與核算

Integrated emissions monitoring and accounting

所有能源流、關鍵績效指標及溫室氣體排放均使用經協調的站點級數字孿生進行一致計算。這提供了單一數據源,支持可審計的報告、可靠的合規性以及優化工作流的無縫集成。

與現有系統的快速信息共享

Rapid information sharing with existing systems

在能源管理系統與現有系統間建立緊密通信,實現能源管理洞察在全廠範圍內的及時共享,支持更快速、更明智的運營決策。

 

效益

 

通製持續優化運營降低成本與排放

 

即時且可持續的成本降低

Immediate and sustainable cost reduction

通製持續在更優點運行,現場可立即實現節約。自動化監測與優化可防止隱蔽的能源浪費,確保持續降低成本。

持續且可追溯的溫室氣體減排

Continuous and traceable reduction of GHG emissions

多目標優化使站點能夠明確平衡成本與減排目標。可衡量、可審計的排放改善支持在不影響運營績效的前提下,持續推進淨零排放目標。

更快速、更自信的決策,實現更優的經濟與環境成果

Faster, more confident decisions with improved economic and environmental outcomes

統一的數字孿生取代了碎片化的工具與電子表格。工程師、操作員及管理者可做出更快速、數據驅動的決策——從而提高可再生能源利用率、改善穩定性,並實現持續的成本與排放降低。

 

  • 自動化驅動的整體能源管理

    適用各產業的能源管理優化方案,透過降低能源浪費並善用再生能源,提高能源使用效率、降低成本,並維持穩定的營運表現。

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