單耗分析是企業管理中重要的一環，它涉及對企業產品信息的錄入或對接ERP系統，并結合能耗數據，綜合分析產品的單位能耗。以下是關于單耗分析的詳細步驟和要點：產品信息錄入或對接ERP：首先，需要確保企業所有產品的信息都準確無誤地錄入到系統中。這包括產品的基本信息、生產工藝、原材料消耗等。如果企業已經使用了ERP系統，可以直接將產品信息對接到系統中，以便實現數據的自動采集和分析。能耗數據收集：收集與產品生產相關的能耗數據，包括電力、燃氣、蒸汽等各種能源的消耗量。確保能耗數據的準確性和完整性，以便后續進行準確的分析。單耗計算：根據產品的產量和對應的能耗數據，計算單位產品的能耗，即單耗。單耗的計算公式通常為：單耗=能耗總量/產品產量。綜合分析：結合產品信息和能耗數據，對產品單耗進行綜合分析。分析不同產品之間的單耗差異，找出高耗能產品和低耗能產品。深入分析高耗能產品的原因，提出改進措施以降低能耗。優化措施：根據分析結果，制定相應的優化措施。例如，改進生產工藝、更換高效設備、優化能源配置等。實施優化措施后，重新進行單耗分析，評估措施的有效性。持續監控與改進：建立持續監控機制，定期對企業的產品單耗進行監控和分析。 用能匯總功能實時展示能源使用情況，幫助企業了解能源消耗，采取有效措施降低能耗，提升管理效率。德州智能化工廠能源管理app
在能源管理系統中，對不同氣體的實時監測和管理是提高能源效率和降低成本的關鍵蒸汽監測實時參數監測：流量（噸/小時）壓力（MPa）溫度（℃）消費量計算：系統實時監測蒸汽的流量，并計算蒸汽的消耗量，例如每小時消耗多少噸蒸汽。實際應用：例如，在生產線上，通過監控界面可以看到蒸汽消耗量為5噸/小時，壓力為1.0MPa，溫度為180℃。結合產品產量數據，可以計算單位產品蒸汽消耗量，評估生產效率，從而優化生產過程，減少能源浪費。威海一站式工廠能源管理企業可視化展示同比環比數據，柱狀圖、折線圖等直觀明了，讓數據分析更加輕松便捷。
在傳統能源管理中，企業往往只能在月底或季度末通過報表來了解能源使用情況，這種方式具有明顯的滯后性，往往在問題被發現時，已經造成了較大的損失。而能源管理系統的實時監測模塊通過實時采集和分析能源數據，將能源管理從被動變為主動，為企業帶來多方面的價值。預防性維護：減少設備故障帶來的損失設備運行狀態監測： 通過實時監測設備的運行參數（如溫度、壓力、電流等），結合設備的歷史運行數據，預測設備故障的發生概率。提前進行維護： 在設備故障發生前進行預防性維護，避免因設備故障導致的停產和能源浪費，降低維護成本。
能碳可視化-移動端系統通過“小程序”這一形式，讓用戶隨時隨地訪問和管理能源數據，提供了高效便捷的能源管理方式。該系統的架構采用了“端-邊-云-智”模式，可以在不同層級上實現智能化管理和數據分析，1.端（移動端設備）“端”指的是用戶的移動設備，如智能手機、平板等終端。通過移動端小程序，用戶可以隨時隨地查看、監控、控制能源的使用情況。無論用戶身處何地，只要有網絡連接，就可以實時獲取和管理能源數據。便捷性：不再受地點限制，用戶可以在任何時間和地點進行操作，方便日常的能源管理。實時性：通過移動端展示，用戶能夠在時間看到能源消耗的變化，做出快速反應。數據可視化：移動端支持將復雜的能源數據通過圖表、圖像等方式可視化，幫助用戶直觀理解數據。2.邊（邊緣計算）邊緣計算是在離數據源更近的地方進行數據處理。通過在設備端附近部署邊緣計算節點，系統能夠快速處理部分數據，減輕了云端的負擔，并降低了延遲。低延遲：邊緣計算可以在本地進行數據的初步處理和篩選，不必將所有數據都發送到云端，減少了響應時間。數據過濾和預處理：可以對數據進行初步的過濾和清洗，確保只有重要的信息傳輸到云端。提升穩定性：即使云端出現問題。
工作臺內容包括用能匯總、用能/費用趨勢分析，幫助工作人員迅速了解企業的能耗與成本動態變化。
在工業企業中，能源供應的穩定性和高效性對于生產過程的連續性和效率至關重要。能源管理系統通過集成先進的物聯網、大數據、人工智能等技術，實現對能源使用情況的實時監控和數據分析，從而優化能源調度和平衡指揮系統。優化能源調度與平衡指揮系統的作用提高能源利用效率：能源管理系統通過實時監測和分析能源使用情況，可以識別出能源浪費和改進的空間。系統可以根據生產需求，動態調整能源分配，確保各生產環節得到充足的能源供應，同時避免能源過剩造成的浪費。3D可視化技術幫助企業全景式呈現能源使用與碳排放數據，確保管理者能夠輕松監控和優化能效表現。臨沂小程序能耗管理系統
3D可視化技術全景呈現能碳數據，直觀易懂，讓能源管理更加便捷高效。德州智能化工廠能源管理app
趨勢圖分析通過可視化數據隨時間的變化，幫助識別能源消費的模式和趨勢。通過小時、天或周的數據展示，用戶可以識別出能源使用的高峰和低谷，從而優化生產計劃，減少浪費。例如，如果某個車間在特定時間出現能源使用峰值，可能表明設備或流程效率低下，需要進一步調查。此外，趨勢分析還可以用于預測性維護，通過分析使用趨勢來預見設備故障，從而提前進行維護，避免意外停機。具體分析方法可能包括移動平均、回歸分析等，這些工具幫助用戶從數據中提取有價值的信息。 趨勢圖分析時間維度：提供過去1小時、24小時、7天的用電趨勢，幫助識別用電高峰和低谷。應用實例：通過趨勢圖發現 Workshop 1 在上午10點到11點用電高峰，可能與生產計劃相關，需進一步分析。德州智能化工廠能源管理app
