利用工业 4.0 的进步解决可持续性问题

如今，工业领域的公司开始越来越重视提高可持续性绩效。除了越来越多的行业解决政府法规和执行董事会的期望以适应更环保的运营外，他们的许多工人，尤其是千禧一代，都强烈希望在他们生活的各个方面实现绿色生产：在家、旅行，并在工作中。 “绿色”是一种运动。

许多公司现在非常关注可持续发展目标的脆弱平衡，同时考虑人、地球和利润。工业 4.0 技术正在改变游戏规则，打破长期以来的现状，提供洞察力和指导以提高可持续性绩效，尤其是在生产层面。

事实是，数十年来，数字工具一直在帮助企业实现可持续发展，主要关注能源效率、污染控制和价值链优化。现在，重新努力的目标是跨业务和价值链，需要更好的可见性和洞察力才能取得成功。

许多组织已经在使用各种数字工具来减少能源消耗或生产中可能产生的浪费。然而，企业通常以美元或其他当地货币来衡量成功。如今，衡量成功的标准正在从财务衡量标准转变为现代技术可以提供的更具体的排放或效率衡量标准。

随着当今物联网领域的无数创新，公司必须找到一种解决方案，不仅可以洞察二氧化碳 (CO2) 排放，还可以洞察与不同工艺选项相关的特定排放或废物。例如，公司要求在其操作仪表板上提供二氧化碳指标，以更好地确定过程排放影响，或寻找生产中的用水效率。运营商需要找到能够提供这些测量结果的解决方案。

追踪技术

先进的排放跟踪技术直接测量输出，跟踪然后将这些排放与特定流程相关联，使组织能够调整运营活动或流程设计。例如，在具有多个步骤的非常复杂的过程中，很难看到整个排放曲线，因此，如果以控制 CO2 为任务，则很难确定哪些过程是最大的贡献者。

如果您看不到它，则无法对其进行调整。跟踪解决方案提供了整个过程的范围，提供了对 NOx、SOx 和许多其他污染物排放的看法。这种洞察力有助于工程师和操作员了解他们的活动如何影响环境指标。

过程模拟

但排放跟踪只是能源管理方程式的一部分。流程仿真和建模工具可以帮助产品开发人员发现和优化本质上产生更少浪费的新流程，同时从一开始就设计关键安全性能。

这些解决方案有助于提高工厂的安全性和绩效，不仅减少能源使用和生产浪费，而且保持稳定运行。它可以节省时间（节能），并使工厂操作员能够评估工厂条件和这些条件下的许多不同场景，以帮助支持整体能源和废物管理。

多变量分析

此外，在线多变量分析解决方案可帮助操作员在潜在问题发生时予以纠正，从而及早发现生产问题，并在批次作为工业废物丢失之前进行回收。一个很好的例子可能是识别进入生产过程的原材料变化。

该技术不会完全破坏最终产品，而是会提醒操作员注意这些差异，因此过程中的调整可以提供优质的最终产品。此类分析还有助于纠正因操作异常而导致的不合格生产条件，

除了洞察能源排放，多变量分析还为企业提供基于数据的决策，帮助领导者决定生产什么产品、何时生产这些产品以及如何针对可变条件进行调整，从而同时提高生产质量和能源效率.

高质量的生产降低了开发不可用、不合格产品的风险。当一家公司生产特殊产品时，如果该批次生产不正确，则该产品被视为浪费。因此，组织为改善向客户销售的产品所做的任何事情都会自动减少浪费。因此，在某种程度上，盈利能力与可持续性息息相关，而现代技术支持高效运营，从而带来更高的盈利能力。

不幸的是，质量生产的主要障碍和造成材料浪费的因素是计划外变量。流程制造——因为它通常非常复杂，包含多个组件——非常容易受到不受控制的变量的影响，无论是天气还是可变的原材料。

人们要破译这些违规行为并做出适当的调整来解释这些违规行为既耗时又不可能。智能技术不仅可以洞察可变性，还可以为操作员和工艺工程师采取行动或进行调整以挽救最终产品提供指导。

人工智能

从历史上看，生产中最大的不受控制的变量之一是设备故障。人工智能正在帮助扭转这一观念。通过使用历史数据分析和导致不同结果的过程条件的上下文知识，人工智能可以整合这种洞察力，对资产行为做出准确预测。

例如，人工智能和先进技术可以提供有关生产的警告，在故障发生前数周或数月检测到故障。然后，操作员可以计划在发生故障之前闲置设备，从而消除潜在的危险工作情况和因故障而导致的相关排放。预测性维护还有助于能源管理避免损失和可能的产品损失，这两者都不会影响底线。

在考虑如何进行废物管理时，无论是产品方面还是能源使用，现代技术对于在该领域取得进展是非常宝贵的。这些技术增加了高效、思维敏捷的工程师或操作员的能力，使他们能够从整体上了解如何调整操作以确保生产操作。技术为工程师和操作员提供了一个一致的视角，通过它可以在制造过程的所有阶段做出更明智的决策。