发电厂4.0:拥抱下一代技术以提高可持续性

工业4.0将如何提高可持续性

随着世界继续面临气候的不确定性，工业企业正在寻找方法，以确保它们在保持盈利的同时尽可能可持续发展。许多公司都在努力实现可持续发展的目标，同时保持盈利能力，这在一定程度上是通过将人工智能(AI)和机器学习融入运营。

随着消费者和世界领导人向企业施加压力，要求它们寻找“更绿色”未来的解决方案，企业对可持续发展的意识越来越强。企业在实现可持续发展的方法上存在很大差异。要看到真正的成功，了解项目目标并平衡“三个p”:人、地球和盈利能力是至关重要的。排放和废物的产出是首要考虑的问题，目前正在朝着循环经济的方向努力。收入和盈利能力也很重要，所以任何长期的绿色努力都必须考虑到这一点，不能妨碍生产。

最后，提前计划痛点是非常重要的。有多种情况会导致停机和产品损失，这导致了资产密集型行业的能源浪费和排放增加。制定一个确保运营尽可能顺利和高效运行的计划意味着企业可以更好地避免损失。在工业环境中，解决最大痛点——生产和能源浪费——最可靠的方法是进入工业4.0，并在运营中引入和实施数字技术。

随着数字技术越来越多地引入运营，它们将以何种方式提高能源可持续性?

工业过程需要高能量投入。据美国能源情报署(U.S. Energy Information Administration)的数据，大宗化工行业占美国工业能源使用量的比重最大，为28%，其次是炼油行业，为18%。这就是为什么确保流程的运作和效率是控制能源输出的关键。然而，效率往往受到不可预见的变量的影响，如波动的温度、原料变化和设备问题。在运营中应用先进的数字技术不仅可以优化这些变量，还可以发现新的效率，最终影响能源使用和公司的底线。

数字技术提高了整个作业周期的效率，从而提高了能源利用率。先进的、可预测的供应链调度技术可以确定过程中可能导致计划外停机的问题，从而在问题影响运营之前就消除问题。预测(有时提前几周)的能力确保了操作的顺利进行，这样能源就不会浪费在效率低下的流程上，从而减少了能源输出和排放。

你认为哪些技术对可持续发展的影响最大?工业4.0将增加操作的可视性——从预测性维护到增强现实——并将导致从规划和操作到报告的效率提高。人工智能技术为技术人员提供了他们需要的洞察力，通过整合机器学习等之前流程的经验，使他们能够做出明智的即时决策，从而改善操作，减少停机时间。

此外，随着企业认识到做出提高可持续性和积极影响底线的决策所需的远见价值，采用人工智能的预测性维护将会扩大。

可持续性可以通过减少能源消耗或减少浪费所节省的资金来衡量。先进技术的引入为运营商打开了一扇门，可以将衡量标准扩展到可持续性的其他方面。

下一代工具可以很容易地被采用——并增加显著的价值

发电厂已经高度“感知”，这意味着大量的数据被不断地收集和存储。然而，我们的研究显示，只有20%到30%的数据被直接用于决策，而从传感器收集的数据可以得到更好的优化。

下一代的价值可能将建立在这个信息基础上。操作人员可以采用分析支持的方法来找到工厂绩效的唯一数据预测器。在这些发现的基础上，通过工程和运营洞察来扩展这些发现，可以优化之前未确定的价值驱动因素。例如，快速的机器学习算法已经可以识别出最佳参数，以增加联合循环燃气轮机的输出和热率。先进的模式识别方法可以识别和预测维修需求，并主动推荐有重点的预防性维护。

针对机组效率、灵活性和可操作性的优化模型可以进一步帮助运营商将设备运行到理论上的性能极限。结果可能包括通过增加电力可用性和减少燃料消耗来减少碳排放来改善底线。

尽管近年来发电厂取得了相当大的进步，但它们仅仅触及了数字化所能实现的表面。高效、有弹性的数字化运营是下一个常态下成功的关键。那些没有充分利用数据的企业面临落后的风险——即使是在经济稳定时期。大流行期间所经历的变化为公共事业公司提供了采用新的运营模式的机会，使其能够更快地作出决策，增加结构灵活性，并吸引新的人才。

由于向可再生能源过渡是一个复杂的过程，化石燃料发电目前仍将是一种常态。然而，化石燃料工厂可以通过不断改进运营来支持这种转变。在用尽了传统的性能改进手段之后，下一代数字解决方案可能会成为新的增长领域。