能碳智腦：鋁業多廠區全車間能源“一盤棋”管控實踐

無法及時發現能量在使用過程中的跑冒滴漏和異常用能等問題，存在能源使用浪費的情況。

一方面，沒有準確的能耗量化數據，就無法建立科學、客觀的績效評價體系。各生產車間、用能部門、關鍵設備等考核對象的實際能耗水平、節能潛力、能效達標情況，都只能停留在 “定性描述" 層面，無法轉化為可對比、可追溯、可考核的量化指標。這會導致能耗考核淪為形式：節能成效顯著的部門得不到準確的業績認可，高耗能、低效率的環節也難以被定位和問責，終削弱全員節能降耗的積極性，阻礙節能改造方案的落地推進。

另一方面，人工統計方式的局限性進一步加劇了管理難度。傳統模式下，工作人員需要從分散的電表、水表、燃氣表等計量器具中手動抄錄數據，再逐一整理、核對、匯總。不僅要面對海量的基礎數據，還要處理不同計量點的單位換算、數據補錄等繁瑣工作，不僅工作量巨大、耗時耗力，還易因人為疏忽出現數據錯漏、統計偏差。這種方式不僅無法保障數據的及時性和準確性，更難以滿足常態化、精細化的能耗考核需求，甚至會因數據滯后，導致能源管理決策失去有效的數據支撐。

單位能耗是衡量單款產品能源利用效率的核心指標，其缺失意味著企業無法清晰界定不同生產線、不同工藝環節、不同規格產品的能源消耗占比。

一方面，企業難以針對高耗能產品制定靶向性的節能改造方案，既無法識別生產流程中 “隱性耗能" 的瓶頸工序，也無法量化評估技改項目的節能效益，導致能源浪費問題長期存在。

另一方面，生產成本的核算失去了關鍵依據，企業無法準確分攤各產品的能源成本，容易出現定價策略偏差 —— 部分高能耗產品因成本核算不全而定價偏低，壓縮利潤空間；部分低能耗產品則可能因粗放的成本分攤而喪失市場競爭力。

與此同時，能源成本在生產成本中的占比持續走高，企業卻難以通過管控實現降耗減支，終陷入 “能耗不清、成本失控、利潤縮水" 的惡性循環。

打通各車間、各廠區的能源數據鏈路，實時監測蓋化、腐蝕、純水等車間的水、電、氣消耗數據，生成可視化報表。一旦出現能耗異常，系統自動預警，助力管理人員快速定位問題。

實現分車間的能源績效評定，能夠為企業能源管理 KPI 考核體系搭建起數據驅動、準確量化的核心支撐，推動節能責任從 “模糊分攤" 轉向 “清晰到人"，從 “被動執行" 升級為 “主動優化"。

分車間能源績效評定的核心，是基于各車間的生產工藝特性、產能規模、設備配置等基礎條件，建立差異化的能耗績效指標體系。通過部署精細化的能源計量監測設備，實時采集各車間的電、水、氣等各類能源消耗數據，結合車間的產量、產值、生產時長等生產數據，核算出單位產品能耗、萬元產值能耗、工序能耗等核心績效指標。同時，還可以納入能源利用效率、節能改造完成率、異常能耗預警響應速度等輔助指標，形成多維度、立體化的績效評定模型。

不同車間、產線能源報表對比

提供電、水的消耗量及對應的費用數據，了解整個企業能源費用成本的詳細分布情況。

不同能源類型消耗統計

多方位掌握產品單位成本，為改善工藝提供依據，結合節能改造的實施，實現單耗下降約8%。

單位產值能耗數據比對

降本見效：這些改變看得見