由横船约翰·乔森（Johan Jonzon）

利用工业优势可以帮助制造业提高其可持续性证书。

在COP26的具有里程碑意义的气候事件之后，制造商正在努力将其活动与全球净零目标保持一致。但是该行业还有很长的路要走。目前，它每年生产超过16吉的二氧化碳。行业一直对我们星球造成的损害并不是新知识。但是，采取行动的机会窗口开始关闭。根据伦敦全球移动通信协会的说法（gsma.com），为了到2050年达到净净值，制造业需要在未来十年内将其排放量减半。这种情况的紧迫性很明显。

制造商应努力为地球的未来和设施的未来提高可持续性。纽约市普莱斯沃特郡（Pricewaterhousecoopers）（PWC.com）2021年全球投资者调查显示，减少范围一号和两次排放，这是65％的投资者的首要任务，这是拥有或受控来源或受控来源的直接排放和间接排放。利用工业边缘如何实现？

监视性能

随着智能制造设施数量的增长，该行业生产的数据量呈指数增长。该数据通常存储在数据中心中，根据国际能源机构（IEA），巴黎（IEA）（IEA）（iea.org），在2020年消耗了200至250吨的电力（TWH），这是全球总需求的1％。有了大量的数据，对于制造商来说，学习如何使用它来改善其设施的可持续性非常重要。

Edge Analytics允许企业处理靠近其源的数据。从工厂地板上的各种机器收集数据后，制造商可以使用边缘分析工具来处理它。他们可以采用智能过滤以删除任何无关，无效或“脏”数据，并仅将相关信息发送到数据中心。

以正确的方式访问和使用此数据使制造商可以解锁其功率并监视环境关键绩效指标（KPI）。环境KPI通常与排放量有关，例如CO2和资源使用，例如水或物质废物。每台机器上的传感器都可以计算单个排放和资源使用情况，然后可以将其标准化以创建一个统一的数据集，从而实时生成KPI。

一旦获得了机器数据，过滤和标准化，制造商就会深入了解资产性能，从而更容易识别排放或特定资源流失的关键贡献者。然后可以采取进一步的措施来改善设施的可持续性证书，尤其是通过提高能源效率和减少废物。

具有边缘的效率

一旦机器的数据可用，它就可以用于减少能耗。根据IEA，行业占全球最终能源使用的39％。对个别资产绩效进行较小的改进可能会导致节省增长，从而产生很大的影响。

制造商可以通过使用一台计算机的数据来简化机器对机器（M2M）通信，以获得对其性能的可行见解，并生成决定下一台机器配置的输出。

使用Edge Analytics提高机器效率将是该技术在2022年采用的主要原因。根据Deloitte的说法，有45％的制造商预计IIT Investments的运营效率提高。尽管提高效率的经济利益是明确的，但拥抱优势也改变了设施的可持续性状况。

实时确定能源效率低下，为制造商提供了迅速采取行动的机会。例如，Edge Analytics可用于监视机器运行的速度或所分配的材料的数量。为了响应收集的数据，可以根据精简操作的预定算法立即修改每台计算机的配置。通过优化几种具有重要能源消费者的机器流程，Edge Analytics控制并减少了设施的整体能源消耗。

缺陷减少

工业废物是制造业可持续性问题的另一个重要因素。世界银行估计，在全球范围内，工业废物产生的生成几乎是市政固体废物的18倍。产生工业废物的两个最大贡献者是生产过多和产量有缺陷。

如果机器开始出现故障，其输出将受到影响，这意味着它产生的所有有缺陷的部分最终都将最终成为工业废物。通过立即，不断地分析机器数据，制造商可以在问题成为问题之前识别性能异常。一旦确定异常，它就会触发警告，以告知机器操作员必须采取直接措施。生产可以暂时暂停，修理机器，并按照预期的方式保持输出。

如果制造业要达到净零，并将其活动与国际气候目标保持一致，则必须立即采取行动。马萨诸塞州剑桥市的Forrester Research（Forrester.com）预测，由Edge技术提供支持的可持续性相关服务将在不久的将来增长。由于危机的紧迫性，没有时间浪费采用环境，社会和治理目标。拥抱边缘对于实现它至关重要。EP

约翰·乔森（Johan Jonzon）是瑞典斯德哥尔摩克罗斯（CrosserCrosser.io），Crosser Flow Studio Edge-Analytics平台的生产商。乔森（Jonzon Bio）在这里继续进行，我们将分享他在制造业中的专业知识，教育和经验，以提高制造业可持续性和整体效率。