在制造业中减少温室气体排放 (GHG) 的方法不止一种。
在制造业中使用数字数据减少碳排放
从 1765 年开始，第一次工业革命通过使用煤炭改变了商品的生产和制造方式，从而改变了我们的经济。从那时起，第二次工业革命在 1870 年由天然气驱动，随后在 1969 年由核能驱动。目前，我们正在经历第四次工业革命（工业 4.0），因为我们看到从化石燃料向太阳能等可再生能源的转变和风力发电。这些革命表明制造业依赖于动力源的变化速度有多快。目前，工业 4.0 正在帮助制造业减少因使用可再生能源而产生的温室气体排放。工业 4.0 已经在发生。它正在改变制造运营的方式。然而，可再生能源的使用是一个 by-pr由数字革命驱动创造的产品。改变工业 4.0 的动力来自数字技术的加速发展。工业 4.0 正在创建网络物理系统，该系统可以将生产过程联网，从而实现价值创造和实时优化。推动这场革命的主要因素是人工智能 (AI) 和机器学习的进步。 AI 中涉及的复杂算法使用从网络物理系统收集的数据，从而实现“智能制造”。工业 4.0 对制造业的影响将是天文数字，因为可以自动优化运营以产生更高的利润率。然而，人工智能和智能制造的使用也有利于环境。减少排放的第一步始终是理解。为了减少制造过程的排放，公司必须首先了解他们的排放。因此，量化温室气体排放的基线至关重要。小号智能制造可以通过自动收集电力、天然气和水的使用等公用事业数据来简化这一过程。此外，基于人工智能的工具可以帮助确定公司供应链的范围 3 排放量。智能制造过程将在物联网中呈现其数字双胞胎，因此可以在数字双胞胎中对整个供应链进行建模，从而简化数据收集。一旦计算出基线，就可以使用智能制造来减少排放例如数字孪生优化和预测性维护。每一种方式都凸显了智能制造的未来。首先，数字双胞胎优化支持工业流程的虚拟副本，可以轻松优化到最高效的性能。数字孪生允许进行更多测试和迭代，根据利润和碳减排策略创建智能策略。而预测性维护可以节省成本和碳排放通过防止不必要的维护任务来解决问题。预测性维护正变得越来越流行，因为它可以节省公司执行定期维护的成本或修理损坏设备的成本。基于 AI 的工具使用机器学习来了解历史传感器数据如何映射到历史维护记录。使用历史数据训练机器学习算法后，它可以根据工厂中的实时传感器读数成功预测何时需要维护。预测性维护可以准确地模拟当前使用的机器的磨损情况。当然，首先您需要考虑减少需求；减少能源需求和减少对资源的需求，例如材料和水的使用。您还可以考虑减少浪费。这包括以效率低下的机器、浪费的材料和废水的形式浪费的能源。解决所有这些类型的废物将减少您的碳排放量。自然地，您会想看看有效的维护保养计划；减少花费的时间和使用的备件，提高可维护性，减少停机时间，优化利用您的人力资源并优化资源可能需要进行的站点之间的任何旅行。但还有更多；产业协同作用
就可持续性而言，一种选择是使用被视为某一行业废料的材料。它可能是另一个行业的输入材料。这对于能源来说也是如此，在这种情况下，过程热量可能会从制造设施中流失，而这些设施会释放出废热，这些废热可以被捕获并用于加热过程或邻近设施的区域。这被称为产业协同效应。使用或重新利用原本废弃的材料是循环经济的一部分。材料不被视为废物，而是被视为资源。工业协同作用不仅仅局限于您自己业务中的回收、再利用和再利用。但考虑更广泛的方面，更广泛的社区。出于这个原因，您的直接公司甚至您的直接城镇之外的协作是必要的。有许多促进工业协同作用的举措。这些改进了工业废物管理系统并转移了垃圾填埋场的废物。他们还创造就业机会。他们需要一个多元化的参与公司网络，参与公司的利益相关者支持程度高。NISP——国家工业共生计划，是其中最著名的。它起源于苏格兰、西米德兰兹郡和约克郡和亨伯赛德郡的 3 个试点计划，是世界上第一个国家工业共生计划。迄今为止，该模式已在全球 20 个国家或地区层面得到推广。参与企业从垃圾填埋场转移了 4700 万吨工业废物，并产生了 10 亿英镑的新销售额。碳排放量看起来减少了 4200 万吨，并且通过减少处置、储存、运输和采购节省了资金g 成本。西开普工业共生计划，WISP。基于促进工业共生的方法。 WISP 由南非西开普省政府于 2013 年发起。它拥有一支由国际协同培训的促进者团队，他们全职致力于建立产业共生网络。他们确定可能为成员公司带来商业机会的未充分利用的资源。社区资源信息支持平台，CRISP 是一个创新项目，旨在设计和试用创新的资源利用软件。因此，使用数字数据来减少碳排放符合工业协同效应。协同效应还可以导致与使用不含化石燃料的可再生能源的智能制造相结合。这可以让我们更清楚地看到清洁制造的潜力和低碳城市规划的阶梯式变化。在城市工业化的背景下，不仅智能制造必不可少，智能制造所在的城市也是如此。产业所在。通过创新变革，城市和行业都为深入的基础设施和系统性碳减排提供了解决方案。在城市背景下，工业变革可以引领城市发展，而智能技术的采用可以为城市内的温室气体减排提供解决方案。城市约占全球温室气体排放量的 70%，并且作为一个城市对气候变化做出了重大贡献结果。根据欧盟委员会的说法，可以通过升级城市交通网络、升级供水、环保水处理设施和高能效建筑来监测和减少城市内的温室气体排放。联合国概述的可持续发展目标认识到城市及其必须重新调整和调整对气候变化的贡献，以提供机会而不是威胁。然而，城市的复杂性需要通过多元治理来洞察确定变革领域的方法。制造业为工业的持续增长和发展提供环境和社会机会。从经济上讲，工业制造的影响以巨大的方式对城市的发展产生了历史性的好处，从城市工人的就业机会到为社区和基础设施创造价值的商品和服务的创造。在调整行业内当前的制造过程，对城市的好处是巨大的，并提供环境、社会和政府机会，展示更认真和可持续的生活方式。公共交通、建筑施工和道路基础设施等城市方面可以根据制造业进行调整和发展.乘汽车旅行的工人可以通过使用低碳基础设施改造（例如有轨电车）来减少排放和他们自己的生活成本、公共汽车和火车。在围绕智能制造发展我们的城市时，污染和拥堵将成为过去。然而，至关重要的是，为了实现城市的这些根本性变化，我们必须认识到公共、私营和企业之间需要的协作水平。社会中的民间行为者。承认这是为未来城市模型开发和创造新的潜在途径的第一步，与制造设施、工厂和工业单位相吻合。作者简介 Torill Bigg 博士，Tunley Engineering 首席碳减排工程师 Bigg 博士 (Torill) 是特许的化学工程师，在水行业拥有 20 年经验，对环境保护充满热情。她的作品发表在《环境技术杂志》上，并获得了一系列奖项，从谢菲尔德大学的地下水质量奖到著名的化学工程师学会水奖。托里尔矛头Tunley Engineering 致力于在全球范围内减少碳排放，利用她的学术、专业和行业经验为气候危机寻找切实可行且具有成本效益的解决方案。Joshua Farnsworth，Tunley Engineering 减碳工程师Joshua 加入 Tunley Engineering 担任碳减排工程师，同时在谢菲尔德大学完成环境科学和气候变化政治硕士学位。 Joshua 之前在纽卡斯尔大学完成了政治学和政府专业的本科学位，专攻环境政治和政策，并完成了他为期 3 年的课程，并发表了一篇侧重于美国环境政治和治理的论文。凭借在全球和国家环境政策和气候变化治理方面的知识和专长，约书亚在碳减排团队中为公司和政府官员等提供不同的视角，以扩大和探索解决方案气候危机。Aaron Yeardley，Tunley Engineering 的碳减排工程师Aaron 是 Tunley Engineering 的碳减排工程师。他将自己的角色与在谢菲尔德大学完成化学工程博士学位相结合。 Aaron 擅长从客户那里收集数据并进行碳计算以呈现碳足迹。然后，他与客户合作提供解决方案以帮助减少他们的碳足迹。他利用自己在数据分析、机器学习和 Python 编码方面的专业知识来实现这些目标。
