随着全球气候变化问题日益凸显，越来越多的国家将“碳中和”上升为国家战略，提出无碳未来的愿景。工业园区作为城市经济的主要承载平台和增长动力，全国2500余家国家和省级工业园区贡献了全国一半以上的工业产值，同时不可避免的产生了大量的碳排放。
传统减排方式成本高：但传统工业园区以工业硬件设备的更新迭代实现节能减排的方式存在难度大、成本高等问题，导致企业主动开展节能减排工作的积极性不高。
缺乏有效评估手段：如何理解和识别制造车间生产过程碳排放状况、机理以及揭示制造系统及过程的碳排放静动态特性、碳源分布与流量、碳排放全过程时空动态变化及扰动规律，构建制造系统碳排放动态模型、评估及优化方法是亟需解决的问题。
解决方案结合工业互联网、工业大数据相关技术，遵循现有的双碳领域国际国内相关指南、标准和核算方法，打造了面向工业企业的“工业双碳大数据平台”。平台力求提供面向企业在碳监管下需求的全生命周期服务，为企业的监测、核算、优化建议、产品碳足迹追溯等环节提供精确、可信的数据支撑。
以央企集团总部及所属各级单位为用户，提供碳核算、碳足迹、碳画像、碳排放定额及碳配额的统计及管理、节能减排效果分析、碳排放预测等，支撑央企集团公司碳达峰碳中和战略落地及管理工作的实施。面向政府、园区、集团型企业总部及所属各单位，通过构建碳排放机理模型，结合数字孪生、数据分析与挖掘技术获取，设备、工艺、产品、企业的碳足迹数据，帮助企业实现碳排放监测和核算，并为企业在碳约束下的工艺优化提供决策支撑。
集团层面，全面推进“碳核算、碳定额、碳效率、碳技术、碳意识”五碳工程，打造工业双碳大数据平台等，建设零碳示范工厂、碳中和示范企业、碳中和园区。
面向企业层面，重点提供碳排放核算、碳排放定额管理、碳效率精益管控功能。实现碳排放基础数据获取，构建碳排放核算基础数据库，建立企业碳排放核算模型库，打造企业碳排放应用。
在生产型企业的工厂层级，实现了对工厂整体碳排放和主要生产信息的统计和分析，如当日碳排放量，当日产量，月度碳排放情况，当前工厂配额及各区域定额的使用情况。
在车间层级，将生产过程信息与碳排放过程相耦合，帮助企业发现碳排放异常环节，助力企业碳排放精益化管控。在设备层面，将生产工艺与碳排放关联，通过实时碳排放、单位产品碳排放信息、关键工艺参数监测，发现设备生产碳排放的敏感参数，并进行节能减碳分析，提出可能的工艺优化方案。
在产品维度，在对接厂内物流、厂外物流等供应链能源双碳数据的基础上，结合当前生产过程中的消耗，对不同类型产品所包含的能源碳、零件碳、工艺碳进行全供应链数据对齐，为供应链最终环节的绿色低碳产品认证提供可靠数据。
本解决方案总体面向不同对象层级搭建云边端一体化平台，生产现场数据传输至边缘服务器进行数据筛选和数据清洗，实现能源碳排放、物料碳排放、工艺碳排放、产量碳效率、利润碳效率、和质量碳效率等数据的采集；指标识别、模型加载、行业专家知识系统、机理模型存储于云端，基于海量数据进行机理模型计算、分析及生产优化，并将计算结果返回至终端，实现碳排放参数和生产参数的识别、碳效率评估、碳效率优化、执行控制以及与其他生产系统的交互，并在终端进行评估与优化结果的可视化展示，为制造车间设备管理人员、现场管理人员、生产管理者以及决策者在考虑实现“双碳”目标时提供生产指导参考。
针对供应链上的物流企业，本解决方案可以打造构建供应链碳排放管理平台，帮助物流企业建立供应链上的数字双碳数据服务能力，满足当前绿色供应链发展过程中遇到的能源双碳数据跨企业双向传递和下游主机厂ESG社会责任需要上游供应商分担等场景需求：
1）赋能上游制造业供应商，打造共享碳数据链：
发挥数字化能力，提供双碳管理解决方案，推动上游各级供应商绿色转型；赋能上游供应商能碳数据精准核算，有效制定减排目标和减排路径，分担碳数据采集和减排责任。
2）服务下游主机厂，建立碳生态圈：
解决下游主机厂无法精准控制上游供应商双碳数据的问题；实现全环节碳排放量精准核算和跟踪；联合打造绿色化产品，全面提升产品品控，满足更多重点客户的绿色制造需求。
在数据采集层, 针对制造车间碳排放源的多样性、复杂性和广域分布性等特点，通过边缘智能设备搭载物联网无线通信技术，实现设备的碳排放数据采集与智能分析。
在工业PaaS层依托INDICS工业互联网平台强大的数据承载能力，进行海量数据存储，复杂运算处理及系统业务逻辑的执行，是整个平台数据的集散中心。并按照一定的算法、规则和业务逻辑进行分析处理和数据整合。
在工业SaaS层，根据企业的双碳目标需求，应用云计算、数据挖掘、人工智能等新一代信息技术进行工业APP的开发、测试及运行，对碳排放开展持续的监测、分析和诊断，帮助企业提高减排节能意识、明确减排方向、规范减排管理。
整个系统采用云边端一体化结构，整体架构如下：
在平台层面，建设部署“双碳”大数据分析中心，开发制造车间网络化管控云平台，实现制造车间碳排放、碳效率的实时监测。实现设备全生命周期碳排放信息的远程访问和管理；对车间各个状态的碳排放进行统计分析，计算车间的碳效率，并根据设置的车间碳效率阈值，在云终端进行预警提示；通过对关键设备和主要设备的工艺参数等基本信息进行分析对比，建立工艺参数与碳排放的影响关系，并且分析制造车间生产计划要素，优化制造车间的生产计划，实现生产效率与碳效率的协同优化，从而达到降低制造车间的碳排放、提高碳效率的目的。
在企业层，对制造车间关键设备调研和分析的基础上，对各生产设备进行统一编码，从提高设备管理效率、减少人力、提高设备利用率、降低碳排放等多个方面综合考虑，提炼出通用的异构设备基本参数，统一采集内容，结合数字化车间需要和精益管理思想，设置采集的参数类型、频率等信息，改善企业的设备管理状况，提高企业的资源利用率，在数据源、数据管理阶段实现对数据的标准化，降低数据噪声，为后期模型建立和结果显示提供保障。
在现场边缘侧，提供边缘计算的软硬件支撑。对于密集采集的碳排放信息，必须在边缘计算以后，才能把结果上传至云端，这样不仅可以大大减少了云端的数据量，而且保障了系统的实时性、稳定性和可靠性。另外，在边缘侧也可以对部分原始数据和结果进行生产现场展示，方便车间现场工人、班组长及管理人员的查看、填报等息，为提高生产效率和降低车间碳排放提供数据基础。
本解决方案应用在某工厂压铸车间碳足迹核算与优化，以布勒160压铸机为例，利用系统可以得到所选压铸单元的碳效率指标和等级，根据模具管理记录，定位碳排放激增原因，给出优化建议。实施这些碳效率提升措施后，平均碳排放由1.15 kgCO2e/kg下降到1.03 kgCO2e/kg，下降了11.3%。通过对设备进行特殊改造，使数据全年不间断的进行采集，不受断网、通讯协议等条件限制，实现了企业碳排放量填报准确度提升8%；通过构建碳足迹数据库、碳排放模型，对碳排放数据进行精准分析，帮助现场工人了解各设备生产情况，实现设备利用率提升10%；通过对碳排放数据的分析，获取碳排放率等指标，帮助现场员工发现高碳排放环节及涉及设备，使得总体能耗降低8%；通过工艺仿真技术的应用，构建工艺仿真模型，为企业新产品仿真优化提供决策支撑，实现原材料回收率提升50%；通过碳足迹核算与优化，帮助企业实现节能减排降耗，提升产品碳效率，节约金额达5万元/月。
众多工业企业在生产过程中都会遇到排放管理管控难的问题，除了碳排放数据的收集外，还有碳排放源的确认、碳核算模型的搭建、碳排放优化的技术等难题，本解决方案在工业行业应用前景广阔。绿色低碳车间的建设使本方案得到了有效的验证，解决了工业企业在生产环节中的碳足迹核算与优化的共性难题，后续计划将本方案复制推广至多行业的企业中。不同类型的行业只需将模型算法中的指标参数进行调整，便可适用，可复制性高，推广性强，可有效解决了工业企业碳足迹核算与优化的难题，提升产品体系整体供应链的绿色化水平。
