工厂迈向能源优化的第一步：数据可见性
能源费用占典型制造公司运营成本的很大一部分。但更令人担忧的是，随着生产需求变得更加复杂，设备老化且效率降低，这些成本继续增加。
根据2025制造业 能源消耗调查，仅在美国，2018至2022年间的能源消耗就增加了6%。该报告还显示，工业部门消耗了美国所有能源的32%，其中大部分用于制造业。
没有一家工厂愿意在公用事业上投入超过必要的资金，尤其是当有这么多其他投资机会提供更好的回报时：研发、招聘和培训、自动化和技术等。
除了希望控制能源成本外，工厂还面临着来自消费者、利益相关者和监管机构的越来越大的压力，要求优先考虑可持续性和能源效率。
了解能源消耗也是建立有竞争力的定价的关键组成部分。了解您生产的每种产品或批次的能源投入有助于更清楚地了解真实生产成本，以便您可以设置准确反映费用的价格。
鉴于这些事实，能源优化成为制造商的首要任务也就不足为奇了。但是，在迈向卓越运营的旅程中，请确保您不要将投资放在分析之前。为了有效地优化能源使用，您必须确定您的工厂消耗了多少能源，以及这些能源的去向。
大多数工厂在试图了解能源消耗时都错过了目标
可见性是实现能源优化的第一步。您必须有权访问有关机器级性能和能源使用模式等内容的精细数据。但是，您如何才能获得这些见解呢？
查看工厂的水电费账单并不能提供完整的消耗情况。它仅代表整个设施的使用情况。它无法告诉您：
- 峰值发生的地点、时间和方式
- 存在效率低下或减少能源损失的机会的地方
- 能源的使用地点或用途
- 消耗如何与运营（生产计划、停机时间、维护等）相关联
- 哪些机器或过程消耗的能源最多
一些工厂通过查看有关能源使用的数据来进一步进行分析，但团队通常会查看历史消耗信息：有关几周或几个月前发生的事件的数据，此时为时已晚。此外，这些数据通常与生产和维护数据隔离开来。如果不 将这些数据点整合在一起，就很难了解生产计划或设备性能如何影响能源使用。
即使您可以通过将历史能源使用数据与生产和维护数据进行比较来识别可能的模式或趋势，这些信息也是过时的信息，可能无法反映当前的运营状况。根据这些数据做出决策可能会导致不准确的假设。
只有通过分析近乎实时的数据，您才能主动：
- 应对因生产计划、设备性能等变化而导致的使用快速变化
- 检测并应对突然出现的峰值
- 识别并解决设备故障
- 优化运营效率低下，例如干燥过程耗时过长
- 衡量变更的影响，以评估策略是否有效
最后，一些工厂负责人认为，专注于管理峰值能源需求将有效地导致能源优化。但是，忽视非高峰期的低效率会节省大量资金。例如，您将无法识别：
- 在闲置期间运行的设备
- 进程在停机期间不必要地运行
- 系统在低生产时间满负荷运行
这些策略都无法提供降低机器和流程能耗所需的 近乎实时的可见性 。
近乎实时的数据如何将能源意识转化为运营成功
如果不分析近乎实时的能耗并将其与运营数据和机器级性能指标进行比较，您将无法知道哪些设备在高效运行或哪些过程在浪费能源。那么，您如何知道从哪里开始进行改进以促进能源优化呢？
无论您选择部署哪种传感器、平台或软件，Belden的完整连接解决方案都可以帮助您无缝连接全厂范围内的资产和系统，从而有效地跟踪和管理能耗数据。这可能包括发电站和生产线等关键领域的数据，以及来自特定能源密集型流程和系统的数据，如空气压缩机、电机、搅拌机、圆锥研磨机或滚轮。
一旦一切连接起来，我们可以帮助您获取有关设施不同部分的能耗和电力使用情况 的详细数据 。这为您提供了所需的可见性，以了解每个位置、每个区域、每个流程甚至每个设备的能源消耗情况，以便您可以做出有关升级和优化的明智决策。
通过连接这些能源数据点，我们将帮助您识别效率低下的地方，以便您确切地知道在哪里以及如何优化消耗。从那里，您可以制定全面的优化计划，以降低成本，最大限度地减少浪费并提高运营效率。根据您的发现，您的策略可能包括升级到更高效的电机、优化生产流程或解决数据揭示的低效率问题。有了这些数据，您可以确信自己正在做出有影响力的决策，以改善能源优化。
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关于作者
Sam Veng于2022年加入Belden，带来了他在工业自动化领域10多年的经验。作为一名数字自动化顾问，他到访客户现场进行工作流程审核并确定数字化转型的机会。他还擅长帮助客户通过数字化解决方案从数据中获得见解和性能提升机会。