数字化赋能制造业低碳转型的路径及建议

0
2022-06-28 来源:赛迪智库
当前,我国制造业发展受到能源、资源等因素制约,低碳发展任务艰巨。数字化是改造传统制造业并使其实现低碳转型的重要手段。赛迪研究院节能与环保研究所认为,当前数字化赋能制造业低碳转型主要有四条路径:赋能产品生命周期管理与碳足迹追踪分析评价,赋能生产过程控制降低能耗物耗,赋能能源管理与碳排放监测管理,赋能供应链资源回收利用。基于此,提出了推动数字经济与制造业低碳转型在更广范围、更深程度上加速融合的三点建议。

制造业低碳转型亟需数字化赋能
     
资源、能源和环境对我国制造业发展制约增强。从国内发展需求看,现阶段我国工业化、城镇化成熟度较低,意味着在未来相当长一段时期,我国能源消费总量还将处于递增阶段,依然有继续增长的内在动力。这一发展势头也增加了我国通过“调结构降强度”减碳的难度。从对外贸易形势看,提供绿色低碳的工业产品已成为国际潮流和趋势。未来,碳关税等绿色贸易壁垒将成为限制我国工业产品出口的重要手段。从制造业自身产业化水平看,制造业发展正面临不少问题,比如,如何化解产能过剩,单位碳排放高的产品总量大、占比高,高效资源优化利用,产品质量升级和产品结构转型升级等。这些问题可概括为“资源、能源与环境”对制造业的约束与制约问题。
 
数字化赋能制造业低碳转型具有精确性、时效性以及全流程系统性的优势。习近平总书记在中央政治局第三十四次集体学习时指出,“要推动数字经济和实体经济融合发展,把握数字化、网络化、智能化方向,推动制造业、服务业、农业等产业数字化,利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造,提高全要素生产率,发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用。”推动数字经济与传统产业融合发展是把握产业变革新机遇的战略选择,也是推动我国经济高质量发展的重要方向。数字化在制造业低碳转型中具有多重优势:可实现工业碳管理关键数据的采集、处理、分析和专业应用,并保障数据获取与传输的高效性与准确性;可助力制造业实现“源头-过程-末端”的系统性全流程控碳;可助力企业提升自主碳排放管理能力,这也是企业进行碳排放管理行之有效的工具;可为各级政府监测企业能源消耗、碳排放乃至制造业整体运行情况提供大数据监测手段。目前国际上已有借力数字技术加速低碳转型的研究和探索。根据全球电子可持续发展推进协会(GeSI)的研究,未来十年,数字技术通过赋能智能制造、智慧能源等行业,可减少全球碳排放的20%。美国在推进净零排放目标过程中高度重视数字技术的融合应用,包括发布数字化方向碳中和标准、为开发减碳模型提供资金支持等一系列政策工具。

数字化赋能制造业低碳转型的主要路径
     
路径一:赋能产品生命周期管理与碳足迹追踪分析评价。产品生命周期管理是将原材料的开采、设计、制造、运输、销售直到用后废物处臵的碳排放进行量化,支持流程及工艺优化,对产品进行生态设计,以降低碳排放的决策分析工具。生命周期评价报告是国际通用产品绿色水平证明材料,将会成为工业产品出口应对绿色贸易壁垒和碳关税的重要依据文件。赋能机理:全生命周期评价过程有赖于海量数据的收集、计算与评估结果的积累。运用大数据技术计算分析产品碳足迹、建立产品全生命周期碳排放基础数据库,提高数据的可靠性、计算的便捷性,进而提高生命周期评价结果的可信度和应用性能。例如,建材行业是我国较早应用数字化全生命周期管理工具的行业。目前在用的建材行业绿色制造集成应用大数据平台,基于对行业来源分散、格式多样的海量数据进行采集、存储,并借助碳计算模型进行关联分析,计算出生产每立方米保温材料、每吨水泥的碳排放量,与生产工艺改进后的碳排放进行比较。通过对比优化方案,从而为企业明确减排步骤提供技术支持,为探索企业绿色诊断奠定基础,对建材行业淘汰落后、低碳转型有着积极的促进作用。

路径二:赋能生产过程控制,降低能耗物耗。石油化工、冶金、建材、采矿等流程制造业普遍存在能耗大、产品质量较差、生产工艺落后、自动化水平较低,以及信息集成度低、综合竞争力较弱等问题。赋能机理:运用人工智能、工业机器人等技术优化工艺流程和物料调度,对生产设备的操控及其互联互通进行改善,进而实现生产过程的优化控制,推动产线智能化升级,降低能耗和物耗。数字技术的应用还可提高设备利用率,降低生产成本,现已成为相关行业实现改造升级和可持续发展的必然选择。例如,在冶金行业,基于辨识模型与深度学习相结合的矿浆品位智能检测技术、矿浆粒度智能检测技术, 以及矿浆酸碱度智能检测技术赋能选矿设备,可提高矿浆浓度、粒度和物位等参数的检测与控制精确度。辽宁排山楼金矿将其引入并使用后,精矿品位提高2%,物料消耗减少20%,使原有设备的节能活力被重新激发出来。
路径三:赋能能源管理与碳排放监测管理。制造业能源管理的难点在于能耗计量点多且分散在各生产车间、能源介质种类多,导致通过人工获取的能耗计量不及时、效率低,无法对数据进行有效分析。赋能机理:基于工业互联网的数字化能碳管理系统,自动采集水、电、气、热等能源介质消耗氨及碳排放数据,进而智能辨识和分析生产中存在的能效改进机会点, 定期给出准确直观的图表分析结果,并形成合理的优化用能方案。以能碳管控系统在某化工企业的应用为例。通过对装臵-管线-罐区-管线-进出厂点的生产流程进行数据建模,实时采集数据,监控原料转化率、温度、压力、时间、物料流量,以及热交换器传热系数、各装臵效率、压差等,进而实现能耗预测和碳排放监测,并运用人工智能算法进行分析,形成能源优化方案,指导生产用能,可有效降低能耗1%-3%,效率提升70%,实现了能源管理的系统性和制度化。
 
路径四:赋能供应链资源回收利用。我国传统工业废弃物回收行业目前普遍存在资源报价不透明、交易信息流通性差、产业管理不规范、废旧资源加工设备不合格、废旧资源循环利用率低等问题,工业资源综合利用率仍有大幅提升空间。赋能机理:数字化赋能供应链资源回收是通过运用人工智能、物联网、大数据等数字技术,搭建覆盖面更广的废旧资源信息服务平台,衔接后续的资源处理与再利用产业链上下游行业,将废旧资源的交易信息快速推广、匹配、对接和成交,形成有序的废旧资源回收处理链。数字化赋能资源回收利用有助于提升再生资源的分拣效率和分类准确性,链接再生资源回收利用产业链上的产废方、流通环节及利废方等多元主体,促进再生资源回收信息更加透明,进而推动资源回收利用行业实现智能化绿色化协调发展。例如,废钢回收大数据平台,其具有定位导航、预约回收、智能判级分拣、物流追踪及资源循环利用知识推送等功能,不少用户在平台上获 取了公开透明的价格信息,使得废钢质量大幅提升,进而促进了短流程炼钢工艺的高质量发展。

几点建议
加快培育数字化节能降碳第三方服务主体,丰富数字技术服务供给。增强数字化节能降碳产品供给能力,最大限度地发挥供给端的牵引作用,促进数字技术进一步拉动制造业低碳转型。一是支持信息技术企业创建节能服务公司,提升技术创新水平,培育和推广一批符合高耗能企业节能降碳需求的数字化平台、系统解决方案、产品和服务。二是组织供需对接。建立数字化节能降碳可信服务商、优秀数字化节能降碳产品与服务评价体系,征集、培育和推广一批技术力量强、服务效果好、深受企业欢迎的数字化节能降碳服务商、优秀数字化节能降碳产品与服务。通过在线直播、视频展播、线上对接等形式,实现数字化节能降碳产品和服务展示互动与对接交易。
 
加速推进数字化全面平衡发展,弥合不同规模企业间的数字鸿沟。一是降低数字技术使用门槛和成本。从推动中小企业数字化发展、网络化协同、智能化升级三个方面,推动企业数字化转型。面向中小企业提供成本低、见效快、适用性强的节能降碳数字化解决方案。二是不断夯实中小企业数字化服务基础。支持传统产业集群搭建“虚拟”产业平台,鼓励培育虚拟产业集群,建设中小企业数字化公共技术服务平台,组织发布数字化转型典型经验和案例,优化中小企业数字化服务。
 
明晰碳排放数据采集标准和使用规范,充分发挥数据在赋能制造业低碳转型中的潜力。研究制定数字化赋能节能降碳标准体系,明确数据采集主体,制定能源使用和碳排放监测数据的采集流程和使用规范,建立各利益相关者的协调机制,确保数据的真实性和唯一性。加大数据安全风险防范和数据产权保护力度,为数据有序流动、促进低碳转型提供有效的制度保障。
本文刊于《赛迪前瞻》第733期
 
 
作者:赵卫东 赛迪学者节能与环保研究所所长
 

  

相关新闻

版权声明

1、凡本网注明“来源:中国轻工业网” 的作品,版权均属于中国轻工业网,未经本网授权,任何单位及个人不得转载、摘编或以其它方式使用。已经本网授权使用作品的,应在授权范围内使用,并注明“来源:中国轻工业网”。违反上述声明者,本网将追究其相关法律责任。
2、凡本网注明 “来源:XXX(非中国轻工业网)” 的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于信息之传播,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。
3、如因作品内容、版权和其它问题需要同本网联系的,请于转载之日起30日内进行。
4、免责声明:本站信息及数据均为非营利用途,转载文章版权归信息来源网站或原作者所有。

返回顶部
Baidu
map