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數(shù)字化使能雙碳治理

茶棚小二a ? 來源:Thoughtworks ? 作者:Thoughtworks ? 2022-12-03 15:31 ? 次閱讀
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2015年誕生的《巴黎協(xié)定》將人類連接成命運共同體,對環(huán)境改善做出承諾,也讓我們國家走上了“碳達峰”、“碳中和”(雙碳)的治理之路,并且提出了3060的目標 —— 2030年碳達峰、2060年碳中和。

在各家企業(yè)紛紛將雙碳治理提上戰(zhàn)略發(fā)展日程之時,其落地執(zhí)行的挑戰(zhàn)也是巨大的:一方面大量企業(yè)在過去的生產制造過程中極少有碳排放意識,無法進行有效的碳足跡跟蹤;另一方面在產品生產和制造流程的眾多環(huán)節(jié)中,如何有效進行減排規(guī)劃也讓很多管理者感到迷茫。

面對挑戰(zhàn),雙碳治理中數(shù)字化的重要性和必要性也逐步成為共識 ——只有通過數(shù)字化的手段才有可能實現(xiàn)針對復雜業(yè)務環(huán)境下的全面碳管理,也才有可能逐步建立雙碳的治理體系。在這樣的共識下,我們已經(jīng)看到一些頭部企業(yè)在碳管理的關鍵領域邁出了重要一步,如能耗管理,構建數(shù)字化平臺,將碳排放的實時跟蹤逐步納入整個生產制造過程,甚至于上下游經(jīng)營活動的能耗數(shù)據(jù)也逐步涵蓋。這樣的數(shù)字化平臺正在幫助這些企業(yè)建立清晰直觀的碳排放定量認知。

然而,我們也看到絕大多數(shù)的企業(yè),特別是在制造業(yè),還沒有能夠真正理解如何建立數(shù)字化使能的雙碳治理機制,還寄希望于能夠通過一兩次大改造就全面碳達標。數(shù)字化時代帶來了流變性已經(jīng)是不爭的事實,對于雙碳這項長期工作,我們也必須構建持續(xù)的治理機制,讓雙碳治理成為企業(yè)追求高質量、可持續(xù)發(fā)展的有機組成部分,甚至于通過雙碳領域的創(chuàng)新,強化自身市場的競爭力。

由此,我們提出CarbonOps理念和治理框架(如圖一所示),幫助企業(yè)踐行基于協(xié)作的雙碳治理體系化實踐,通過專注于改進組織內雙碳管理者和碳排放者之間數(shù)據(jù)流的可視化、集成化和自動化,從而推動企業(yè)在雙碳領域建立持續(xù)改進機制,最終讓碳排放成為企業(yè)經(jīng)營的關鍵要素。

(圖一:CarbonOps示意圖,將碳排放治理構建到整個研、產、供、銷、服的過程中去。)

雙碳治理的雙流協(xié)同

借鑒精益強調端到端價值流協(xié)同和持續(xù)改進的治理思想,CarbonOps關注雙碳管理者和碳排放者之間Carbon流和Ops流的雙流協(xié)同。

Ops流:碳足跡數(shù)據(jù)可視流

碳足跡流現(xiàn)狀 AS IS:以客戶為中心,梳理面向客戶的端到端業(yè)務價值流,再從價值鏈的起點到終點梳理每個業(yè)務活動上的碳排放,現(xiàn)狀碳足跡流隨之產生。梳理時可以采用類似服務藍圖的工具,將碳排放相關的現(xiàn)有數(shù)據(jù)可視化出來,并且識別出缺失的關鍵業(yè)務活動碳排數(shù)據(jù)。

借助已有的定性經(jīng)驗和現(xiàn)有數(shù)據(jù),形成碳足跡曲線,識別碳排放量的高峰點,進而幫助大家共識高優(yōu)先級的減碳機會點。


(圖二:某制造企業(yè)碳足跡流示意)

從企業(yè)碳治理的可控程度出發(fā),上述制造企業(yè)碳足跡流(如圖二所示)也存在不同的范圍劃分:

  • 范圍1,是指產生自企業(yè)擁有或者控制的燃料直接產生的溫室氣體排放;
  • 范圍2,是指企業(yè)外購的二次能源所產生的間接排放;
  • 范圍3,是指企業(yè)所處價值鏈上產生的其他溫室氣體間接排放。

這樣的三個范圍劃分(如圖三所示)是國際共識的企業(yè)碳足跡統(tǒng)計需要考慮的。處在降碳處理初期的企業(yè)通常會將重點放在范圍1和范圍2上,從而能夠快速制定企業(yè)切實可落地的減碳舉措。隨著越來越多企業(yè)對雙碳意識的加強,大家的關注點開始聚焦在上、中、下游價值鏈上的合作伙伴,提倡共同減少范圍3的碳排放,而范圍1、2則作為最基本的要求。


(圖三:碳治理的三個范圍)

碳足跡流的數(shù)據(jù)可視化:借助數(shù)字化技術的手段,對碳足跡流進行全面的數(shù)據(jù)采集、儲存、清洗、加工等,特別是要彌補缺失的關鍵業(yè)務活動碳排數(shù)據(jù)??梢酝ㄟ^碳流數(shù)字化圖表可視化展示,從而使企業(yè)對碳排數(shù)據(jù)、變化趨勢精準掌握,進而用建模的方式精準識別重點減排路徑,為企業(yè)建立科學減碳計劃和碳排放基線。

在價值流基礎上,首先應關注內部生產和服務環(huán)節(jié)在碳治理范圍1和2的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)對于企業(yè)來說更容易采集和獲取。通過對范圍1和范圍2的碳足跡的跟蹤,逐步構建相關的數(shù)字化平臺,完善相關的數(shù)據(jù)基礎設施。范圍3的碳排放數(shù)據(jù),則需要通過數(shù)字化平臺的持續(xù)完善,去對接價值鏈上的合作伙伴,從而獲取更多的相關數(shù)據(jù)。

Thoughtworks技術團隊幫助一家紡織行業(yè)進行供應鏈減排,該企業(yè)在2020年制定了2025可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,并承諾在2035年實現(xiàn)碳中和目標。Thoughtworks對該企業(yè)4大業(yè)務線的43個關鍵業(yè)務環(huán)節(jié)進行梳理,建立了基于該企業(yè)價值網(wǎng)絡的全局建模,并構建了碳排放數(shù)據(jù)管理和智能決策平臺,可以對相關參數(shù)進行調整和模擬。通過數(shù)學建模、機器學習等技術擬合排放、利潤、成本之間的動態(tài)平衡關系,構建了一個可視化的支持最大投資回報率的智能減碳路徑?jīng)Q策體系,幫助客戶高層將碳排放納入到業(yè)務戰(zhàn)略中。

真正的碳足跡技術在全球也正在形成相關的生態(tài),甚至于在一些過去被認為是低碳的領域,比如軟件開發(fā),也在推動更為系統(tǒng)性的碳足跡認知,從IT系統(tǒng)規(guī)劃、軟件架構設計、軟件研發(fā)、運維、數(shù)據(jù)中心運營等全路徑來打造綠色軟件運營體系。Thoughtworks開源的云碳足跡工具CCF和AWS的計算優(yōu)化服務,密切監(jiān)測云上碳足跡,進而采取適當?shù)男袆觼斫档湍茉聪?,將云基礎設施的成本降低。

Carbon流:碳減排持續(xù)改進流

持續(xù)減碳規(guī)劃:通過碳足跡流的現(xiàn)狀分析,借助Thoughtworks的精益價值樹工具,對雙碳治理的愿景、目標、投資和舉措進行滾動規(guī)劃。

  • 最頂端是愿景,描述企業(yè)在3~5年希望在雙碳治理上想要達成的理想狀態(tài),是總體指導方向,所有雙碳投資都應為其做出貢獻。
  • 第二層是目標,描述組織達成雙碳治理愿景所要達成的經(jīng)營目標,體現(xiàn)組織的雙碳競爭策略和發(fā)展策略。
  • 第三層是投注,描述為達成某個目標,當前能想到的最好的點子或創(chuàng)意,是一個假設,有待驗證和調整。
  • 第四層是舉措,定義為落實一個投注所要進行的具體行動,比如:能耗和碳足跡流數(shù)據(jù)可視化、外購可再生能源等。

其中目標、投注、舉措上都需要有關鍵成功度量MoS,即業(yè)務相關的成效結果指標。下圖(如圖四所示)是一個雙碳治理規(guī)劃的精益價值樹案例,虛線框標注項是優(yōu)先級較高的,主要是從高價值和緊迫性的排序維度來考慮。


(圖四:雙碳治理規(guī)劃的精益價值樹示意)

減碳建模設計:對雙碳治理精益價值樹中的高優(yōu)先級舉措,進行專題的拆分并進行建模設計。比如:“能耗和碳足跡流數(shù)據(jù)可視化“舉措,可以按場景拆分成設備數(shù)據(jù)采集、蒸汽線路數(shù)據(jù)采集、循環(huán)水系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、物流運輸倉儲數(shù)據(jù)采集等專題;”降耗和雙碳智慧診斷和分析“舉措,可以按數(shù)據(jù)采集場景進一步拆分成設備、能源工藝處理、供應鏈減碳等專題。

對于通過設備預測性維護降碳的專題,Thoughtworks 幫助一家全球知名的潤滑油供應商構建了一套基于物聯(lián)網(wǎng)和機器學習技術的實時潤滑油狀態(tài)監(jiān)測模型系統(tǒng)。它可以通過早期定位異常的根因,指導一線工作人員及時排除故障,更換潤滑油,以避免摩擦磨損故障的發(fā)生,實現(xiàn)設備預測性維修,同時達到了減碳的目的。

成效度量體系:雙碳治理精益價值樹中對目標、投注和舉措設計了關鍵成功度量指標MoS。對舉措拆分出來的專題,也要設定成功的衡量標準,以幫助不斷重檢建模設計和后續(xù)的敏捷試驗。

MoS可以從企業(yè)價值、客戶價值和社會價值三個價值成效維度進行度量指標設計,比如:數(shù)據(jù)安全率100%、依據(jù)碳排放因子計算出來的碳排放量準確率100%、計劃內停機預測準確率達到90%以上、總成本節(jié)省30%、碳排放降低30%等。

減碳敏捷試驗:碳減排不是一蹴而就的,存在很多不確定性,特別是對于中小型企業(yè),很難一次性拿出一大筆錢做雙碳治理,所以減排的落地執(zhí)行可采用敏捷的方式,建立一個個小的減排迭代試驗。

特別是涉及到巨大的設備投資,建議采用PoC試驗和最小可行產品MVP的敏捷減碳方式。例如,在前述的案例中,Thoughtworks 通過三至五個月時間,幫助潤滑油供應商孵化出工廠設備監(jiān)測服務,快速驗證技術與業(yè)務模式的可行性。

在該IoT PoC方案提出并獲得客戶認可后,快速進入實驗室驗證階段,首先將脈沖網(wǎng)關連接到某云IoT PaaS平臺完成IoT通路驗證,接下來驗證了網(wǎng)關能正確讀取供應商傳感器的數(shù)值。在實驗室驗證取得成功后,團隊開始在測試工廠部署傳感器,再基于傳感器與產線的關聯(lián)關系構建數(shù)據(jù)結構。

PoC試驗雖然暴露了一些應用局限性,但產生的認知獲得了客戶的認可,這正是對敏捷的以客戶為中心、以價值為驅動、快速反饋響應理念的踐行。隨后的MVP方案部署在多個工廠運行,采集了數(shù)百萬條來自真實客戶的指標數(shù)據(jù),更重要的是獲得了很多來自一線的反饋和建議,做定期的價值成效分析,小步快跑朝著正確的方向不斷迭代演進、持續(xù)學習和不斷創(chuàng)新。

這種敏捷試驗方式同樣適用于較為重型的制造業(yè),先從投資回報率最高的、最簡單的減排舉措做起。比如,第一個迭代,先做簡單的設備改造,通過增加電機變頻器調節(jié)電機運行頻率,進行節(jié)能降碳;后期迭代通過數(shù)據(jù)應用進一步優(yōu)化,加裝震動及溫度傳感器信號上傳到IoT平臺,通過機器學習的AI技術與MES[^1]訂單排產與工藝參數(shù)相關聯(lián),優(yōu)化工藝參數(shù),深挖潛在能耗;再往后的迭代,監(jiān)測電機運行狀況,接入IoT設備預防性維護模塊,提前預測電機故障降低損失,結合MES平臺同步優(yōu)化運行能耗。

面向可預期的未來,企業(yè)擁有了可視化碳足跡流數(shù)據(jù)平臺,并且具備了數(shù)字孿生技術的廣泛應用能力,可以在虛擬世界中對減碳模型進行虛擬仿真驗證,根據(jù)返回來的碳排數(shù)據(jù)不斷敏捷迭代調優(yōu)減排路徑,節(jié)省下真實世界中物理測試的成本,以更快速度實現(xiàn)減碳技術的創(chuàng)新,讓設計減碳、工藝減碳、智能排產減碳等成為生產制造的日常工序。

雙流協(xié)同、雙流合一

Carbon流和Ops流相互影響、相互促進。通過Carbon流的不斷迭代優(yōu)化,Ops流的運作效率、運作環(huán)境和運行流程得以極大改善,促進雙碳目標的達成,并且催生出新的商業(yè)模式和產品的創(chuàng)新,為客戶設計生產出更加綠色環(huán)保屬性的低碳產品,甚至于開拓出新興市場。Ops流依據(jù)雙碳階段性目標給Carbon流不斷提出新的改進挑戰(zhàn),從而形成了持續(xù)的雙碳治理協(xié)同機制。

雙碳治理的協(xié)同關鍵

一、通過碳數(shù)據(jù)可視化促進量化認知

在企業(yè)日常生產經(jīng)營活動中進行全價值鏈的碳數(shù)據(jù)可視化,將碳排數(shù)據(jù)融入企業(yè)數(shù)字化管理中,通過運用數(shù)字技術與重點碳排放領域深度融合,減少能源和資源消耗,促進傳統(tǒng)企業(yè)經(jīng)營活動中的能源優(yōu)化、成本優(yōu)化、風險預知與輔助決策等,在整體上實現(xiàn)節(jié)能增效提質。

二、通過碳足跡流定位場景化減排

通過實時可追溯的碳數(shù)據(jù)流,精準定位企業(yè)價值鏈的降碳重點,然后制定針對性減碳措施。特別是對重點碳排放環(huán)節(jié)并進行詳盡監(jiān)控,充分使用新設備、新技術對企業(yè)內部環(huán)境進行節(jié)能降碳改造,建立有針對性的場景化減碳措施。同時為后續(xù)建設提供可靠數(shù)據(jù)依據(jù),從源頭上降低碳排放。

下圖案例(如圖五所示),是Thoughtworks為一個制造業(yè)客戶識別出來的全生命周期減排場景,從綠色產品設計、綠色供應鏈、綠色生產管理到綠色產品交付。

(圖五:全生命周期減排場景示意)

三、通過運營數(shù)據(jù)閉環(huán)推動持續(xù)改進

根據(jù)減碳規(guī)劃和模型設計,識別關鍵指標;設計減碳成效度量體系,確保每一個度量的數(shù)據(jù)能夠盡可能準確和自動采集,形成日、周、月不同周期維度的展示報表和報告;結合基線指標對降碳數(shù)據(jù)持續(xù)綜合分析,并結合定性反饋洞察指標變化的原因,評估減碳收益;指導下一步的減碳策略。通過這樣四步循環(huán),形成PDCA持續(xù)改進。

雙碳治理的未來展望

雙碳治理是企業(yè)必然的長遠戰(zhàn)略之一,通過CarbonOps理念和治理框架,我們希望傳遞符合于數(shù)字化時代的雙碳治理思想:

  • 雙碳治理不是一蹴而就的物理投入,而是一個伴隨著新技術應用的、持續(xù)改進的碳生態(tài)建設。
  • 雙碳治理不是某個管理部門的責任,而是企業(yè)高質量可持續(xù)發(fā)展的關鍵。
  • 雙碳治理并不止步于監(jiān)管合規(guī),更是企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的創(chuàng)新賽道。

CarbonOps理念和治理框架在落地執(zhí)行時,需構建雙流協(xié)同、雙流合一的持續(xù)治理機制,除此之外,還需要建立雙碳組織保障機制,建議由企業(yè)高層直接掛帥,由專職、專人或團隊負責,打破部門墻從組織級進行系統(tǒng)規(guī)劃,將碳排舉措嵌入企業(yè)商業(yè)模式與戰(zhàn)略中,上下形成合力齊心加速降碳,3060未來可期!


總編:

肖然:Thoughtworks創(chuàng)新技術總經(jīng)理、全球數(shù)字化轉型專家、中國企業(yè)敏捷教練聯(lián)盟秘書長

作者:

  • 白玉:Thoughtworks首席咨詢顧問、高級碳資產和能源管理師
  • 李圣恩:Thoughtworks高級咨詢顧問、高級碳排放、碳資產和能源管理師、一級建造師、制造行業(yè)專家
  • 朵寶林:Thoughtworks資深咨詢顧問、高級碳資產和能源管理師、制造行業(yè)專家
  • 屈小翔:Thoughtworks資深咨詢顧問、高級碳排放、碳資產和能源管理師、制造行業(yè)專家
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    《工業(yè)企業(yè)和園區(qū)數(shù)字化管理中心建設指南》發(fā)布 安科瑞管理系統(tǒng)助力綠色智造新時代 ——政策落

    一、政策引領:數(shù)字化管理成工業(yè)轉型核心任務 近日,工信部正式印發(fā)《工業(yè)企業(yè)和園區(qū)數(shù)字化
    的頭像 發(fā)表于 07-18 15:25 ?749次閱讀
    《工業(yè)企業(yè)和園區(qū)<b class='flag-5'>數(shù)字化</b><b class='flag-5'>能</b><b class='flag-5'>碳</b>管理中心建設指南》發(fā)布 安科瑞<b class='flag-5'>能</b><b class='flag-5'>碳</b>管理系統(tǒng)助力綠色智造新時代 ——政策落

    政策下園區(qū)管理破局之道:安科瑞數(shù)字化管理系統(tǒng)的專業(yè)實踐

    一、政策驅動與行業(yè)痛點 在 "" 目標及工信部《工業(yè)企業(yè)和園區(qū)數(shù)字化管理中心建設指南》政策推動下,工業(yè)領域正面臨能源管理范式轉型。當
    的頭像 發(fā)表于 05-30 15:52 ?736次閱讀
    <b class='flag-5'>雙</b><b class='flag-5'>碳</b>政策下園區(qū)<b class='flag-5'>能</b><b class='flag-5'>碳</b>管理破局之道:安科瑞<b class='flag-5'>數(shù)字化</b>管理系統(tǒng)的專業(yè)實踐

    工業(yè)企業(yè)和園區(qū)該如何應對數(shù)字化管理要求?

    政策背景 2025年3月,工業(yè)和信息部印發(fā)《工業(yè)企業(yè)和園區(qū)數(shù)字化管理中心建設指南》(工信廳節(jié)〔2025〕13號) 《指南》是對工業(yè)企業(yè)和園區(qū)開展
    的頭像 發(fā)表于 05-23 17:24 ?785次閱讀
    工業(yè)企業(yè)和園區(qū)該如何應對<b class='flag-5'>數(shù)字化</b><b class='flag-5'>能</b><b class='flag-5'>碳</b>管理要求?

    智能決策+可視管理中心如何實現(xiàn)精準計量與動態(tài)預警?

    工信部印發(fā):工業(yè)企業(yè)和園區(qū)數(shù)字化管理中心建設指南 技術支持 安科瑞 程瑜 187 0211 2087 為加強工業(yè)節(jié)能降管理,推進數(shù)字
    的頭像 發(fā)表于 05-22 09:41 ?693次閱讀
    智能決策+可視<b class='flag-5'>化</b>:<b class='flag-5'>能</b><b class='flag-5'>碳</b>管理中心如何實現(xiàn)精準計量與動態(tài)預警?
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