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能源消耗在线监控，成本管控数字驱动
在制造业的数字化转型进程中，设备的智能化程度越来越高，设备的开动率，设备能源使用情况、消耗能源与产量是否匹配，能源消耗是否存在异常等是企业需要时刻关注的重要课题，能源消耗的在线监控，深入分析数据之间的内在联系以及潜在规律，使能源使用更加有效合理，将成本控制、先进管理理念融入到数字化的应用中，实现设备能源指标实时监控，数据异常预警，管理完全闭环，从而推动设备能源实现数字化运营转型。
一.企业简介
扩能车架厂于2022年建成投产，占地面积8.7万平方米，是陕西重型汽车有限公司骨干生产单元之一。主要设备包括纵梁辊压成型生产线、纵梁电泳及立库系统、总成立库、机器人铆接岛等，是智能化程度高，国内大型重卡车架制造基地，2023年成功入选国家级智能制造示范工厂。
二.业务背景
痛点：
节能问题、环保问题日益突出，尤其是车架厂多智能化设备的大环境下，对能源行业提出了更高也更明确的需求，新技术、新概念的引入刻不容缓。如何实现能源系统全要素的数字化和虚拟化，全状态的实时化和可视化以及后续运行管理中的协同化和智能化是当下的重点和难点。
难点：
1、 车架厂能源消耗量年消耗约1500万元，因无历史数据，能源预算、KPI指标均为理论计算，是否合理且完成无法衡量，只能事后发现问题。
2、 能源消耗与产量的匹配性是否合理无法评定，非生产用能是否能关尽关，无法直观掌控，。
3、 设备能源用能异常是否不能及时发现，日常通过人工抄表进行能耗消耗数据的提取，存在工作量大且不及时等问题。
4、 设备能耗消耗涉设备类型多、通讯接口不统一，部分数据无法采集。
5、 各单元设备能源消耗无法进行精准跟踪、评价。
三.解决方案
1、现场安装了38个计量采集点位，涵盖电、压缩空气、天燃气、水等4种能源。
2、根据网络数据传输距离，采用不同的通讯方式采集数据。
3、搭建数据中心服务器，接收和存储计量传感器采集的数据。
4、FINEBI与数据中心服务器直连，为数据监测、统计分析提供数据支持。
6、 将采集到设备数据进行有效的整理、清洗、建立数据库。
7、 搭建数据分析模版，通过FBI工具进行数据的分析，实时采集数据展示。
8、 能源消耗问题点识别，在能耗消耗最大的纵梁生产板块建立纵梁生产模型，实现大能耗点管理提升。
四.信息化建设成果
4.1成果总结
4.1.1建设成果
（1）实现设备能源消耗数据、财务指标和管理指标不同维度能耗统计分析。
（2）能源数据实时采集、形象化动态呈现，帮助管理人员实现实时监控、过程管控, 节能、用能心中有数。
（3）通过数据分析，寻找生产排产经济批量点，为生产提供用能指导，助力成本费用控制。
（4）通过看板展示，将关键业务节点数据，分模块建立看板，进行数据的集中展示。
（5）建立能源消耗数据监测、数据分析及统计模型，建立能源管理数字化平台。
（6）看板随数据提交实时更新，以供设备管理人员、设备操作人员和管理者及时把控设备能源运行状态。
（7）将各设备数据与系统对接，集中处理、汇总分析各环节数据，让数据流动起来，提高数据利用率。
4.1.2整体价值
（1）搭建能源计量物联网平台，能源计量体系实现100%数字化。
（2）用能异常反应时间缩减7天，及时捕捉异常数据，从事后分析原因制定措施转变为过程监控、实时控制。
（3）通过分析制定解决措施，预计每月降低用能成本3.4万元。
（4）通过云端数字化及设备互联，打破数据孤岛，彻底取消各类表单的人工输入电脑的工作，整体运营管理效率提升12%。
（5） 精准确定用能成本经济批量点，指导和监督生产经济用能，降低单车用能成本6%。
（6） 成本运行模式由计划和能耗成本匹配进行双重保障。
4.2 典型场景
数据实时采集，定时上传，有效监控
痛点：
电泳是能源消耗较大的一个单元，设备能源消耗的数据无法正常采集，仅靠人为感官控制，问题发现较之后，对滴、冒、跑、漏及能源使用不当等情况无法直观掌握，发现问题滞后，导致能源损失。
解决过程：
增加采集点位：在电能，蒸汽等点位增加智能数据采集电表等计量采集点位。
数据互通：搭建设备互联互通接口，通过接口每日将采集数据传递至数据库。
数据呈现：将实时采集的数据，通过搭建好的模型，按照特定的逻辑规定进行数据可视化的展示，使用情况精准展示。
模块价值：
实现数据自动化采集，为企业数字化和智能化转型提供支撑；使用自动化代替人工的方式，在能源管理上不断向智能化迈进；数据实时从设备采集更加及时和准确，为分析的准确性提供重要支撑；培养了设备互联技术人才和数据治理人才；实现了现场业务的实时展示和异常预警，为业务精准管控提供了支撑。
五.信息化建设总结
5.1总结
能源消耗由计划驱动的散点式生产组织模式，转变为在能耗大数据驱动下的成本运行型模式。设备能源消耗在线监控模型分三部分进行建设，第一部分为数据采集：应用线下数据与设备采集数据两种数据收集模式；第二部分为数据存储：建立车架厂数据库，对两种数据进行实时存储，第三部分为数据分析：应用帆软工具，对数据进行全方位，多维度的分析，为能源整体运营提供决策支持，同时总结出数据应用的铁三角理念“呈现事实、解释变化、调试未来”。
5.2 经验心得
1、项目实施前的业务需求调研要充分，对要解决的问题点和达到的目标一定要明，这是项目有效开展及持续应用的前提。
2、业务需求清楚后就需要对支撑业务的数据进行摸底，明确数据的来源，统一数据格式，明确数据类型。
3、数据采集方式和数据采集频率与现场实际消耗之间的关系模型要充分讨论，要达到数据呈现事实且不占用过多资源的效果。
4、整体项目规划过程要涵盖业务管理提升的思想，应用数据解释变化，从变化寻找突破点的基本方法。
5、利用数据呈现的业务趋势指导业务单位的过程管理，为业务管理提供动态方向，更精准的实现管理提升。
6、在使用过程中要不断与业务进行对接，动态呈现维度和展示方式，为业务发展不断提供支撑。 | 
