当企业决定对其运营进行数字化转型时，主要目标通常是通过提高产量和吞吐量、降低材料损耗和减少设备停机时间来降低成本。因此，制造设备和工艺主要针对吞吐量和产量进行优化。
使用工业 4.0 技术评估能源效率的需求变得越来越迫切，尤其是因为工业消耗了近 41.8% 的电力i，这对于运营成本来说是一个不小的数字。这种成本意识由来已久，从 1998 年到 2018 年ii，美国制造商成功地将其制造能耗降低了 26%，同时将制造总产出提高了 12%。
然而，该行业面临新的双重挑战：满足不断增长的能源需求，同时限制碳排放，而碳排放甚至不是原材料转化为成品的一个组成部分。在美国，能源部 (DoE) 正在宣传和支持能源绩效在提高成本竞争力方面的重要性iii。与此同时，欧盟已提议更新其能效指令 (EED)，以符合新的 2030 年目标。EED 通过要求能源审计iv，推动终端使用部门的能源节约，包括建筑、工业和交通。希望降低成本和确立绿色证书的企业正在获得 ISO 50001 的运营认证，该认证要求使用能源管理系统 (EMS) 和能源审计。
虽然高效设备和可再生能源无可替代，但智能制造提供了多种工具，可用于监控、评估和管理能源使用情况，从而进一步优化能耗方面的运营。
能源监控和传感器
制造运营中的传统能源监控方法可以总结如下：当制造商不能确信地将能源消耗信息与运营信息相关联时，他们从公用事业账单中了解他们的能源成本，因此对能源效率几乎没有控制。
提高工厂能效的最直接方法是监控和了解资产（包括工艺设备和电源）的运行情况。通过智能使用联网的传感器，可以准确告知 EMS 和分析部门每项电力资产的能源使用情况。完成这项工作的传感器的主要类型包括功率计，或者是电压和电流传感器，以实现更大的灵活性。来自后者的信息组合为电压 × 电流 × 时间，以获得能量值。
收集过程条件数据的其他传感器，如温度、压力和气体流量传感器，可告知组织实现最佳过程参数所需的能量。这使他们能够制定关键绩效指标，并做出更好的运营预测。
电能质量
监控工艺流程中特定点或每台设备的能耗，可以揭示供电质量的相关信息。例如，工业电机向电源提供电感负载，使电流滞后电压，从而降低功率因数 (PF)。低 PF 意味着需要提供高得多的伏安（电压 × 电流）或视在功率，以获得所需的以千瓦为单位的实际功率，从而完成实际工作。
如果功率因数没有得到校正，每当设备状态发生变化时，设施就会出现电压波动和谐波噪声。无功负载在空载条件和较低能效下也会吸收无功功率。另一个问题是，功率因数和谐波会随着设备的运行状态和无功负载的相互作用而变化。
解决方案在于检测工厂车间出现低 PF 的位置和运行条件。这与数据分析相结合，可以确定合适的无功元件，如无功元件，以及在需要的地方甚至在需要的时候添加。
来自大数据分析的见解
能源监控系统从能耗数据中获取的价值比其他方式更大。结合分析工具和人工智能 (AI)，通常基于云，可以揭示功耗和过程参数的模式和趋势，并使之具有可操作性。好处包括：
1.电力优化：大规模电力消费者通常根据他们在一个计费周期内的最大需求来支付计费率。短期能源消耗高峰会导致不成比例的高成本。来自能源管理系统的见解允许设施通过“调峰”来优化功耗。例如，可以通过修改生产流程来降低多台机器同时启动所需的涌入电流来实现。
2.设施管理：监测数据有助于远程设施管理，向生产计划人员通报实时状态，包括检测正常运行时间和停机时间。
3.故障检测：能源监控和结果数据分析还可以提供有关设备健康状况的重要信息。例如，异常的能源消耗模式表明不安全的操作条件或即将发生的设备故障。到目前为止，有计划的停机维护对运营效率来说要好得多。
4.过程重新校准：因为高吞吐量通常会损害可靠性和能效，所以数据分析可以帮助优化吞吐量，以实现与其他因素的合理权衡。过程重新校准可以提高产量和生产力，同时降低能耗。
此列表代表动态评估、调整和收益，因为设备的电力负荷并不是固定的。它随着工艺参数的变化而变化；为满足需求、上市时间期限或竞争压力而定期增加吞吐量；正在进行的设施扩建和现代化；新工艺开发；以及能源效率标准的变化。如果没有持续和不断发展的分析，就很难维持效率认证和目标能源成本。
智能升级运营
“智能工厂”一词会让人联想到充满传感器的资产、边缘分析、机器学习、机器人自动控制以及人工智能驱动的趋势分析和模拟。这使得企业决策者担心数字化转型的资本支出需求。
然而，升级现有设施以收集能源数据相对容易实现。即使是当今制造业中普遍使用的半自动机器人，也可以提供与过程信息相关的能源数据。
电流和电压传感器模块很容易固定在设备上。信号调理和模拟/数字转换器以及 5G 网络可以迅速将操作技术硬件与部署在现有 IT 基础设施上的 EMS 工具连接起来。
尽管人们总是希望获得更高的能效，但这并不是部署工业 4.0 的主要原因。然而，来自低成本、易于实施的解决方案的能源监控和分析能力是企业数字化转型的理想起点。来自此类部署的新智能可以显著节省能源费用，并使审计和认证设施更容易达到能效标准。
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i国际能源署。“2021 年世界能源主要统计数据。”www.iea.org/reports/key-world-energy-statistics-2021/final-consumption
ii美国。国际能源署。（12 月。2021).“2018 年制造业能耗调查。”www.eia.gov/consumption/manufacturing/pdf/MECS%202018%20Results%20Flipbook.pdf
iii美国能源部高级制造办公室。www.energy.gov/eere/amo/advanced-manufacturing-office
iv欧洲委员会。“能源效率指令。”energy.ec.europa.eu/topics/energy-efficiency/energy-efficiency-targets-directive-and-rules/energy-efficiency-directive_en