项目背景

北冶集团是一家大型金属材料深加工企业，能源消耗占总成本的比重长期高达18%以上，存在能耗结构复杂、用能效率低、统计数据滞后等问题。为响应“双碳”目标与提升资源配置能力，集团决定启动能源系统的智能化升级工程，打造覆盖生产、运输与辅助系统的多维度能耗监控与分析平台。

核心做法

项目以“全面感知+分级分析+动态预警”为原则进行设计部署。首先在关键设备和生产单元部署物联网传感器，实现实时数据采集，并构建能源数据中台统一接入各类系统能源参数。引入AI模型对用能行为进行模式识别与异常检测，系统可自动识别能耗异常波动并提示对应责任工段或设备组。在管理层面，建立以单位产品能耗、工段能效、班组用能差异等为维度的绩效分析机制，将能源绩效纳入日常考核体系。平台配备多视角动态看板，支持跨部门、跨班次实时协同处理。

取得成效

系统上线首年，整体能源使用效率提升17.6%，年能源成本减少约1200万元人民币。单位产品电耗下降12.8%，天然气利用率提升9.3%。原本需每月汇总的能源数据改为分钟级自动归集，监控频次提升至每日5次以上，有效缩短问题识别与响应周期。员工对能耗控制目标的认知与执行力同步增强。

经验启示

工业企业的能源智能化管理不仅依赖硬件投入，更依赖于数据流的穿透力和组织对指标的敏感度。本案例表明，通过构建端到端能源监控链条，并结合AI识别与绩效机制，传统重工企业亦可实现可观的节能降本成果。