案例研究 | 10 February 2026
即時能源優化需求的成長如何促使智慧能源系統投資翻倍
發佈者 : Akshay Pardeshi
隨著全球各行各業面臨能源成本飆升和日益嚴格的碳排放法規的雙重挑戰，對智慧即時能源優化解決方案的需求激增。製造商、物流供應商和公用事業營運商都承受著巨大的壓力，需要在不影響生產力的前提下，減少能源浪費、提高效率並實現永續發展目標。為了應對這一迫切的市場需求，我們的客戶——一家全球領先的工業自動化和控制公司——致力於使其營運和產品面向未來。為了彌補這一差距，我們幫助客戶轉型為基於物聯網的智慧能源管理系統 (SEMS)。
概述：
我們的客戶是一家全球領先的工業自動化和控制公司，業務遍及70多個國家，為石油天然氣、製造業、物流和公用事業等多個行業提供可擴展的能源和製造解決方案。 2023年，隨著全球能源成本飆升和監管機構收緊碳排放合規標準，客戶對智慧能源優化解決方案的需求日益增長。透過及時提供數據驅動的洞察，並策略性地向物聯網賦能的SEMS（智慧能源管理系統）轉型，我們幫助客戶調整其產品和服務，以滿足不斷湧現的新需求，並在24個月內實現了投資翻倍。
故事
隨著能源價格飆升至歷史新高，碳排放合規壓力日益增大，各行各業開始尋求更聰明的方法來優化能源利用，同時又不中斷生產。即時能源監測和預測性優化應運而生，成為至關重要的差異化優勢。然而，儘管需求不斷成長，許多公司卻缺乏在資產層面追蹤能源消耗的數位化基礎設施，更遑論即時採取行動。
我們的客戶是一家市值62億美元的工業自動化公司，就是一個典型的例子。該公司傳統上專注於可程式邏輯控制器（PLC）、SCADA系統和工業機器人。雖然他們的硬體提供了頂尖的自動化功能，但他們的能源洞察仍然主要受傳統技術驅動，並以回應為導向。他們的客戶往往沒有意識到能源過度使用或效率低下，導致損失和高額帳單。在一些國家，超過碳排放閾值的罰款飆升了20%至30%，嚴重侵蝕了客戶的利潤率。
這種能源響應方面的滯後成為贏得新業務的關鍵障礙，尤其是在向綠色營運轉型中的製造商群體中。老舊系統消耗的能源超過所需，隨著時間的推移降低了投資報酬率。此外，內部系統能源資料收集不一致，導致營運成本上升、停機時間和排放量增加。為了解決這個問題，該公司考慮將智慧能源管理作為核心服務，但缺乏有效的市場洞察力和投資框架。
我們的解決方案：
為了促進結構化且風險可控的轉型，我們部署了自主研發的 ENERCON 模型，該模型代表評估 (Evaluate)、規範化 (Normalize)、嵌入 (Embed)、重新分配 (Reallocate)、連接 (Connect)、最佳化 (Optimize) 和導航 (Navigate)，旨在平穩擴展，適用於所有複雜的營運。
- 分析市場成熟度和客戶痛點：透過深入的競爭對手標竿分析、客戶行為建模和宏觀經濟分析，我們發現工業自動化領域智慧能源支出年增41%。我們按地區、產業和設施規模劃分了能源痛點，以幫助客戶精準定位高潛力投資領域。
- 標準化內部數據以進行能源診斷：我們指導該公司整合了其80多個工廠的能源數據。透過將機器級指標與生產計劃、尖峰負荷和停機時間進行圖表化，我們幫助他們標準化了分散的數據，從而為最佳化建立了一個強大的基準。
- 將物聯網感測器網路與基於人工智慧的預測模型整合：我們與客戶的工程團隊緊密合作，在三個主要製造中心開發並部署了物聯網感測器網路。這些感測器收集有關功耗、機器溫度和空閒狀態的高頻數據，並將數據輸入人工智慧模型，從而預測使用量的增長並提出即時改進建議。
- 將資金從傳統系統重新分配到SEMS：一項詳細的成本效益審計顯示，28%的年度支出被鎖定在維護過時的控制系統上。我們建議採用分階段的資金重新分配策略，即淘汰表現不佳的能源資產，並將資金重新投資於SEMS基礎設施。在兩年內，策略幫助我們的客戶在不增加總預算支出的情況下，將其SEMS支出翻了一番。
- 連結跨職能團隊，協助能源決策：我們幫助客戶打破了IT、營運和永續發展部門之間的障礙。透過集中式儀錶板和共享的關鍵績效指標 (KPI)，跨職能團隊能夠將能源績效與財務、營運和環境、社會及治理 (ESG) 目標相匹配。
- 利用持續回饋循環進行最佳化：即時資料輸入到自適應機器學習模型中。這些模型預測能耗趨勢，偵測低效環節，並自動做出節能決策，例如關閉閒置線路、將負載轉移到用電低谷時段或調整馬達轉速。
- 駕馭政策與激勵環境：我們的政策顧問與客戶攜手合作，尋找並申請區域清潔能源激勵措施、碳抵消計畫和數位基礎設施補助金。這使得試點計畫的投資回收期縮短了 20% 至 25%。
成果
到 2025 年年中，該客戶已在其 12 個最大的生產單位全面部署了 SEMS 系統，同時推出了一項面向外部客戶的全新能源優化服務。成果包括：
績效影響
- 節能成本節省：第一年每家工廠平均減少 18% 的電力支出。
- 停機時間減少：因能源過載導致的意外停機減少了 22%。
- 資產效率：經過優化調整後，老舊機器的生產效率提高了 15%。
- 預測準確率：人工智慧模型以 94% 的準確率預測了高消耗事件，從而可以採取預防措施。
經濟影響
- 智慧能源投資成長 2 倍：客戶擴大了對 SEMS 解決方案的資金投入，從 2022 年的 4,500 萬美元增加到 2025 年初的 9,100 萬美元。
- SEMS整合產品帶來的收入成長了30%，尤其是在鋼鐵和汽車等能源密集產業。
- 試點設施的投資回報率超過 2.4 倍，在不到 16 個月的時間內就收回了投資。
環境與合規收益
- 碳排放量減少：溫室氣體總排放量下降了 11%，有助於實現範圍 1 和範圍 2 的減排目標。
- ESG 排名：ESG 評級提高了 10 分，提升了投資者的信心，並為購買綠色債券打開了大門。
大規模實施
- 7000多台工業機器配備了即時能量感測器。
- 透過人工智慧優化引擎，每天分析 1400 萬個數據點。
- 避免了罰款和能源過度使用，節省了 1900 萬美元。
- 全球擴張：SEMS 的應用範圍已擴展至巴西、德國、韓國和美國的客戶工廠。
結論
全球脫碳進程已不再是合規問題，而是競爭優勢。我們客戶的案例展現了人工智慧和物聯網驅動的即時能源智慧如何提升營運靈活性、獲利能力和永續性。透過強化智慧能源系統，該公司不僅滿足了市場預期，更將自身打造成為面向未來的能源效率產業領導者。
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