首先是认知难 ， 具体表现为对工业能效现状的认知和对高质量发展的认知 。
关于工业能效现状的认知难 ， 两个数据可以说明 ， 第一个是中国整个能效消耗65%来自工业 ， 一家五星级酒店营业一年的耗电量相当于水泥生产一个礼拜的用量 。 第二个数字是80% 。 即流程工业、基础工业 ， 像钢铁、水泥、玻璃等产业占工业能耗的80% 。 而这些正是优也聚焦的核心要素 。
因此 ， 除了光伏、储能、风电结构转型和脱单化结构转型 ， 需求减量以及能效提升至关重要 。 中国工业企业效率提升的空间非常大 ， 以能效为例 ， 跟欧美和日本相比中国企业能耗节省还有很大的空间 。
关于更高质量发展的认知难 ， 在于中国的硬件现在是全球最好的硬件 ， 但中国企业管理的能效和水平需要及时提升 。 因为能效管理水平属于管理加技术的范畴 ， 需要跨界融合 ， 这个很难 。
回顾历史 ， 中国节能降碳从十一五、十二五走到现在 ， 节能降碳经历了1.0到2.0的进程 ， 换硬件、高效报、余热回收 ， 能换的都换了 。 而现在进入节能降碳3.0时代 ， 即是以数据驱动的系统节能 。 在保障生产安全和稳定的前提下 ， 怎么让能效最低？
数字化转型为工业节能带来的新契机 。 因为这是一个从自动化到智能化和数字化的新基准时代 ， 自动化将人重复做的事交给设备 ， 提高蓝领的工作效率 。 而作为管理者和技术人员的白领 ， 则需要通过算法模型将经验放进系统 ， 借助智能导航提升效率 。 而此正是目前企业最迫切的痛点之一 。
从数字化的角度来说 ， 这个痛点恰好符合以数据驱动 ， 将能源的数据价值挖掘出来就可以实现的途径 。 而此正是欧美提升工业能效普遍方式 ， 如果按照这样的思路 ， 中国企业还有很大的提升空间 。
我很有幸曾在阿斯利康亚太区的领导团队看全球的工业运营的工作 。 中国的很多企业自认为很好 ， 但是跟人家差距还是非常大 。 哪怕国内人工成本、原料成本很低 ， 但人家的单率成本更低 。 国内按照老套路 ， 用自动化、信息化提升管理很难 。 因为数据价值的挖掘需要跨界深度融合打通 。
数据价值是什么？是可视化、可追溯、可分析、可决策、可反馈 。 就好像有人教企业怎么去做得最好 ， 其中管理能力是核心 ， 首先管理思路要变 。
数据价值体现在哪里？我们对一个300万吨产能的钢铁企业进行诊断 ， 可以看到在不同介质里面的能效提升带来1.5亿收益 。 水泥60%～70%的成本来自能耗 ， 一个普通的水泥企业 ， 我们诊断下来一年能效提升可节约2000万 。 对于企业来讲 ， 现在还有合规的刚需在 ， 碳交易等 ， 数据挖掘的意义更加巨大 。
数据价值不仅仅体现在可视化 ， 还可以进行诊断分析 ， 进行策略寻优 ， 再反馈回不同系统 。 这是一个特别复杂的体系 。 例如在钢铁生产流程里面有多个煤气点 ， ——高炉产煤气 ， 转炉产煤气 ， 胶乳液产煤气 ， 高炉、加热炉、转炉、锅炉还有烧机油 ， 各种各样的机械都需要用煤气 。 怎样把保安全保生产做到最优 ， 而且每个工人还可以单独控制他自己那一块 。 完成这样的复杂流程必须一个大的系统进行计算 。
而如果想要完成数据价值的深度挖掘 ， 需要一种新型的数据操作系统 ， 能够支撑数据和平台的技术 ， 支撑知识软件化 ， 同时面向不同对象 。 就像上网课老师看的、家长看的和学生看的都不一样 。 但这件事情非常难 ， 难在从业者要懂管理、懂技术 ， 而且是多个维度的技术 。
我经常听到一些大厂出身的很核心的技术人员说“我干过的项目多厉害” ， 但他们跑到钢厂一看就懵了 。 对工业没有认知很难去解决实际问题 ， 因为这个是一个特别跨界融合的事 。 在工业能效领域 ， 除了物联、数联算法模型 ， 还需要将能效管理与数字孪生技术、大数据技术、人工智能技术和底层深度融合 。 只有搞清楚底层逻辑技术后才行 ， 不然就是水中花镜中月 ， 隔着一层看不清楚 。

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