案例研究 | 10 February 2026
对实时能源优化需求的增长如何促使智能能源系统投资翻番
发布者 : Akshay Pardeshi
随着全球各行各业面临能源成本飙升和日益严格的碳排放法规的双重挑战，对智能实时能源优化解决方案的需求激增。制造商、物流供应商和公用事业运营商都承受着巨大的压力，需要在不影响生产力的前提下，减少能源浪费、提高效率并实现可持续发展目标。为了应对这一迫切的市场需求，我们的客户——一家全球领先的工业自动化和控制公司——致力于使其运营和产品面向未来。为了弥补这一差距，我们帮助客户转型为基于物联网的智能能源管理系统 (SEMS)。
概述：
我们的客户是一家全球领先的工业自动化和控制公司，业务遍及70多个国家，为石油天然气、制造业、物流和公用事业等行业提供可扩展的能源和制造解决方案。2023年，随着全球能源成本飙升和监管机构收紧碳排放合规标准，客户对智能能源优化解决方案的需求日益增长。通过及时提供数据驱动的洞察，并战略性地向物联网赋能的SEMS（智能能源管理系统）转型，我们帮助客户调整其产品和服务，以满足不断涌现的新需求，并在24个月内实现了投资翻番。
故事
随着能源价格飙升至历史新高，碳排放合规压力日益增大，各行各业开始寻求更智能的方法来优化能源利用，同时又不中断生产。实时能源监测和预测性优化应运而生，成为一项至关重要的差异化优势。然而，尽管需求不断增长，许多公司却缺乏在资产层面追踪能源消耗的数字化基础设施，更遑论实时采取行动。
我们的客户是一家市值62亿美元的工业自动化公司，就是一个典型的例子。该公司传统上专注于可编程逻辑控制器（PLC）、SCADA系统和工业机器人。虽然他们的硬件提供了顶尖的自动化功能，但他们的能源洞察仍然主要受传统技术驱动，且以响应为导向。他们的客户往往没有意识到能源过度使用或效率低下，导致损失和高额账单。在一些国家，超过碳排放阈值的罚款飙升了20%至30%，这严重侵蚀了客户的利润率。
这种能源响应方面的滞后成为赢得新业务的关键障碍，尤其是在向绿色运营转型中的制造商群体中。老旧系统消耗的能源超过所需，随着时间的推移降低了投资回报率。此外，内部系统能源数据收集不一致，导致运营成本上升、停机时间和排放量增加。为了解决这一问题，该公司考虑将智能能源管理作为一项核心服务，但缺乏有效的市场洞察力和投资框架。
我们的解决方案：
为了促进结构化且风险可控的转型，我们部署了自主研发的 ENERCON 模型，该模型代表评估 (Evaluate)、规范化 (Normalize)、嵌入 (Embed)、重新分配 (Reallocate)、连接 (Connect)、优化 (Optimize) 和导航 (Navigate)，旨在平稳扩展，适用于所有复杂的运营。
- 分析市场成熟度和客户痛点：通过深入的竞争对手标杆分析、客户行为建模和宏观经济分析，我们发现工业自动化领域智能能源支出同比增长41%。我们按地区、行业和设施规模划分了能源痛点，以帮助客户精准定位高潜力投资领域。
- 规范化内部数据以进行能源诊断：我们指导该公司整合了其80多个工厂的能源数据。通过将机器级指标与生产计划、峰值负荷和停机时间进行图表化，我们帮助他们规范化了分散的数据，从而为优化建立了一个强大的基准。
- 将物联网传感器网络与基于人工智能的预测模型集成：我们与客户的工程团队紧密合作，在三个主要制造中心开发并部署了物联网传感器网络。这些传感器收集有关功耗、机器温度和空闲状态的高频数据，并将数据输入人工智能模型，从而预测使用量的增长并提出实时改进建议。
- 将资金从传统系统重新分配到SEMS：一项详细的成本效益审计显示，28%的年度支出被锁定在维护过时的控制系统上。我们建议采用分阶段的资金重新分配策略，即淘汰表现不佳的能源资产，并将资金重新投资于SEMS基础设施。在两年内，该策略帮助我们的客户在不增加总预算支出的情况下，将其SEMS支出翻了一番。
- 连接跨职能团队，助力能源决策：我们帮助客户打破了IT、运营和可持续发展部门之间的壁垒。通过集中式仪表盘和共享的关键绩效指标 (KPI)，跨职能团队能够将能源绩效与财务、运营和环境、社会及治理 (ESG) 目标相匹配。
- 利用持续反馈循环进行优化：实时数据被输入到自适应机器学习模型中。这些模型预测能耗趋势，检测低效环节，并自动做出节能决策，例如关闭闲置线路、将负荷转移到用电低谷时段或调整电机转速。
- 驾驭政策与激励环境：我们的政策顾问与客户携手合作，寻找并申请区域清洁能源激励措施、碳抵消计划和数字基础设施补助金。这使得试点项目的投资回收期缩短了 20% 至 25%。
结果
到 2025 年年中，该客户已在其 12 个最大的生产单元全面部署了 SEMS 系统，同时推出了一项面向外部客户的全新能源优化服务。成果包括：
绩效影响
- 节能成本节省：第一年每家工厂平均减少 18% 的电力支出。
- 停机时间减少：因能源过载导致的意外停机减少了 22%。
- 资产效率：经过优化调整后，老旧机器的生产效率提高了 15%。
- 预测准确率：人工智能模型以 94% 的准确率预测了高消耗事件，从而可以采取预防措施。
经济影响
- 智能能源投资增长 2 倍：客户扩大了对 SEMS 解决方案的资金投入，从 2022 年的 4500 万美元增加到 2025 年初的 9100 万美元。
- SEMS集成产品带来的收入增长了30%，尤其是在钢铁和汽车等能源密集型行业。
- 试点设施的投资回报率超过 2.4 倍，在不到 16 个月的时间内收回了投资。
环境与合规收益
- 碳排放量减少：温室气体总排放量下降了 11%，有助于实现范围 1 和范围 2 的减排目标。
- ESG 排名：ESG 评级提高了 10 分，提升了投资者的信心，并为购买绿色债券打开了大门。
大规模实施
- 7000多台工业机器配备了实时能量传感器。
- 通过人工智能优化引擎，每天分析 1400 万个数据点。
- 避免了罚款和能源过度使用，节省了 1900 万美元。
- 全球扩张：SEMS 的应用范围已扩展至巴西、德国、韩国和美国的客户工厂。
结论
全球脱碳进程已不再是合规问题，而是竞争优势。我们客户的案例展现了人工智能和物联网驱动的实时能源智能如何提升运营灵活性、盈利能力和可持续性。通过强化智能能源系统，该公司不仅满足了市场预期，更将自身打造成为面向未来的能源效率行业领导者。
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