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产品全称 数晰EMS能源管理系统
产品缩写 sxiai_EMS
产品类别 工厂能耗监测与节能降碳
核心能力 电/水/气/热多品类能耗实时监测、能耗统计分析与报表、能效评估与诊断、用能异常报警、节能潜力分析
适用企业 大中小型制造企业
部署方式 SaaS云端部署
适用行业 水泥、化工、钢铁、食品、电子、装备制造
客户价值 能耗成本降低10-30%,综合节能15%以上


能源管理系统 — 全方位能源数字化管理平台

10-20%综合节能率 / 全品类能源管理 / 8大功能模块 / AI智能驱动

覆盖电、水、蒸汽、压缩空气、天然气等全品类能源,AI驱动节能降碳,助力绿色工厂建设

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10-20%
综合节能率

全品类
能源管理覆盖

8大
功能模块

AI驱动
智能节能分析

产品概述

数统能源管理系统是数晰工业互联网平台的核心产品之一,专为制造业企业打造的全方位能源数字化管理平台。系统覆盖电、水、蒸汽、压缩空气、天然气、煤气、柴油、热力等全品类能源,提供从数据采集、监测分析到节能优化、报告生成的完整能源管理能力。

区别于传统能源管理系统仅提供数据展示和简单报表,数统能源管理系统深度融入AI智能分析能力。AI节能潜力测算自动识别高耗能环节和节能空间,AI能耗异常诊断实时发现用能异常并推送告警,AI能效基准对标帮助企业与行业先进水平对比找差距,AI能耗趋势预测支持精准的能源计划编制和预算管控。让能源管理从”看数据”升级为”用数据做决策”。

系统依托数晰IoT物联平台的统一数据底座,能源数据由IoT平台自动采集、实时传输,无需人工抄表。数据准确率99.5%以上,采集频率可达秒级,为企业提供高精度、高时效的能源数据支撑。同时,能源数据自动同步至碳排放管理系统和MES制造执行系统,实现能源-碳排-生产数据的贯通联动。

平台已在水泥、化妆品、化工、食品、电子制造等多个行业成功落地,服务众多大型制造企业和重点用能单位。典型客户综合节能率达到10%-20%,并成功帮助多家企业通过绿色工厂认证和国家重点用能单位节能考核。

* AI智能特色

AI是数统能源管理系统的核心差异化能力。不只是数据分析工具,更是智能节能决策引擎

* AI节能潜力测算

项目上线初期,AI引擎基于企业历史能耗数据和行业基准数据,自动测算各车间、各工序、各设备的节能潜力。生成可视化的节能潜力分布图,帮助企业明确”哪里有节能空间””最大节能机会在哪里”。测算结果可直接作为节能改造项目的投资决策依据,让企业有限的节能投入用在刀刃上。

* AI能耗异常诊断

AI引擎学习每个计量点和每台设备的正常用能模式,当实际能耗偏离正常范围时自动发出诊断告警。不仅能发现”能耗升高了”,更能分析”为什么升高了“——是设备故障导致效率下降?是生产负荷变化?还是管网泄漏?AI自动关联设备运行数据、生产排产数据,定位异常根因,大幅缩短问题排查时间。

* AI能效基准对标

AI引擎内置行业能效基准数据库,将企业各工序、各产品的单位产品能耗与行业先进水平、行业平均水平进行自动对标分析。直观展示”企业在行业中的能效位置”,识别低效工序和高耗能环节,为能效提升提供明确的方向和量化目标。支持跨厂区、跨产线的内部对标,促进企业内部能效竞赛和持续改进。

* AI能耗趋势预测

基于历史能耗数据、生产计划、季节因素、天气因素等多维特征,AI模型预测未来时段的能耗趋势。预测精度可达95%以上,帮助企业实现精准的能源计划编制、用能预算管控和购能策略优化。在电价峰谷机制下,AI预测结果可指导企业合理安排高耗能设备的运行时段,降低用能成本。

* AI能源分析助手

集成AI对话式能源分析助手,用自然语言即可查询和分析能耗数据。例如”本月哪个车间电费最高?””2号产线蒸汽用量同比变化趋势””空压机系统能效是否正常?”,AI自动检索数据、生成图表、输出分析结论。让能源管理从专职人员的能力变为全员可用的工具,车间主任、生产经理也能随时获取能耗洞察。

核心功能模块

围绕企业能源管理全流程,系统提供8大核心功能模块,覆盖能源监测、分析、优化、报告全环节:

* 能耗监控大屏

企业级能耗数据实时可视化大屏,一屏掌握全厂能源动态。展示总能耗实时值、今日/本月/本年累计能耗、各能源品类占比、各车间能耗排名等关键指标。支持自定义大屏布局,拖拽式配置,满足不同层级管理者的查看需求。

* 用量抄表管理

基于IoT自动采集替代人工抄表,支持定时自动抄表和实时采集两种模式。电表、水表、蒸汽流量计、燃气表等计量数据自动入库,数据完整率99.5%以上。支持抄表数据审核、异常数据标记和补录,确保账单数据的准确性。

* 分项分析

按车间、产线、工序、设备、能源品类等多维度进行能耗分项分析。清晰展示”每个车间用了多少电、多少水、多少蒸汽”,”每条产线的单位产品能耗是多少”。支持自定义分项维度,灵活满足不同企业的管理需求。

* 同环比分析

支持同比(与去年同月/同季度对比)和环比(与上月/上季度对比)分析。自动计算同比变化率、环比变化率,直观展示能耗变化趋势。支持同比环比联动分析,识别”是季节因素还是管理因素”导致的能耗变化。

* 占比分析

直观展示各车间、各产线、各能源品类的能耗占比分布。饼图、柱状图、桑基图等多种可视化方式,清晰呈现”电费花在哪里””哪个车间是耗能大户”。帮助管理层快速识别重点管控对象,精准投放节能资源。

* 能流图分析

以能流图(桑基图)形式展示能源从购入、转换、分配到最终消费的全链路流向和损耗分布。清晰呈现”多少能源被有效利用,多少在转换和传输过程中损耗”,帮助企业精准定位能源利用效率低下的环节,为节能改造提供方向。

* 能效对标管理

内置行业能效基准数据库,支持企业各工序单位产品能耗与行业先进值、限定值、准入值进行对标分析。支持企业内部跨厂区、跨产线对标。AI自动生成能效对标报告,标注差距最大的环节,推荐改进方向。

* 能源成本管理

支持峰谷电价、阶梯水价、季节性气价等多种计价模式,精确计算各车间、各产线的能源成本。提供能源成本趋势分析、成本构成分析、单位产品能源成本分析。在峰谷电价机制下,指导企业优化用能时序,降低用能成本。

典型应用场景

* 水泥行业

水泥行业是典型的高耗能行业,煤、电、热三大能源品类全面监测。系统能流图分析展示从煤粉制备到熟料烧成到水泥粉磨全流程的能源利用效率,精准定位热损失环节。AI节能潜力测算识别窑炉系统、粉磨系统的节能空间,综合节能率10%-15%。能耗数据自动同步碳排放管理系统,满足碳排放报告和碳交易需求。

* 化妆品/日化行业

化妆品企业纯化水系统、蒸汽灭菌设备、洁净空调是主要耗能设备。系统能效对标管理帮助企业在同行业中定位能效水平,AI能耗异常诊断及时发现设备运行异常导致的能耗升高。典型客户综合节能率达15%-20%,成功通过省级绿色工厂认证。

* 化工行业

化工企业蒸汽系统、循环水系统、冷冻系统是重点用能对象。系统能流图分析展示蒸汽管网热损失分布,AI能耗趋势预测指导生产计划排程与用能优化协同。能源成本管理精确计算各产品线的能源成本,为产品定价和利润分析提供准确数据支撑。

* 重点用能单位

年综合能耗1万吨标准煤以上的重点用能单位,系统满足国家节能监察和能源利用状况报告的合规要求。自动生成符合GB/T 17167《用能单位能源计量器具配备和管理通则》要求的能源计量数据报告,大幅减轻企业合规报送工作量。

* 绿色工厂建设

系统提供绿色工厂评价所需的完整能源数据支撑:单位产品能耗指标及趋势、能源绩效改进数据、节能降碳措施及效果验证等。AI能效基准对标帮助企业对标行业先进水平,明确绿色工厂创建的差距和改进方向。已助力多家企业成功申报省级、国家级绿色工厂。

* 多厂区集团管理

支持集团企业多厂区、多车间的集中能源管理。总部可实时查看所有厂区的能耗数据,进行跨厂区能效对标分析,识别管理水平和能效水平的差距。各厂区独立管理本厂数据,权限按角色灵活配置,满足集团化管控需求。

客户案例

* 广州某大型化妆品集团

该集团是华南地区领先的化妆品制造企业,拥有多个生产基地。基于数统能源管理系统,部署全厂能耗监测体系,接入电表、水表、蒸汽流量计等计量终端200+个,覆盖纯化水系统、蒸汽灭菌、洁净空调、空压机等主要用能设备。AI节能潜力测算识别出洁净空调系统和空压机系统两大节能方向,AI能耗异常诊断在项目上线首月即发现3处管网泄漏。

15%+
综合节能率

200+
接入计量终端

100万+
年节约成本(元)

* 某水泥企业

部署数统能源管理系统,覆盖煤粉制备、熟料烧成、水泥粉磨三大生产工序的电、煤、热能耗监测。AI能效对标帮助企业识别粉磨工序单位产品电耗高于行业先进值18%,针对性优化后显著改善。能流图分析发现窑尾余热回收效率偏低,推动余热发电项目实施。

12%
综合节能率

18%
粉磨工序电耗降低

300万+
年节约成本(元)

平台联动价值

能源管理系统在数晰工业互联网平台中承担能源数据枢纽的角色,与上下游产品模块深度联动:

← IoT物联平台
IoT平台提供电/水/气能耗数据自动采集能力,数据准确率99.5%+,替代人工抄表,能源管理的数据基础

→ 碳排放管理
能源消耗数据自动转化为碳排放活动数据,节能成果直接体现为碳减排量,能源管理与碳核算数据无缝贯通

→ MES制造执行
能耗数据与生产工单关联,精确计算每批产品的能源成本,实现能耗-产量-质量的综合分析

← 设备管理
设备能效数据反馈至设备管理系统,设备老化导致的能效下降可触发预测性维护工单

← AI知识库
节能分析报告、异常诊断经验自动沉淀为知识库内容,AI能源分析助手可调用历史经验辅助决策

AI跨域联动
AI关联能耗+设备+生产+碳排数据,发现单模块无法识别的深层节能机会,例如特定设备状态下的最优用能策略

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