随着我国生产制造业的规模不断扩大，能源治理、管理精度的要求逐步提高，对于产线上众多的设备、复杂的公式、实时统计的要求，企业面临着政策压力和管理成本的持续增加。一方面为了响应国家政策要求，符合行业标准和技术规范，另一方面为了帮助企业实现用能成本的有效管理、监测用能投入成本的有效控制，则必须对传统的能源管理的方式进行改造升级，实现“数字化”能源管理。
传统的能源管理采用人工抄录、人工分析的运作模式，这样的管理方式缺乏及时性和准确性，面对常年累计的庞大数据无法实现高效的管理和利用。能源使用情况透明度不高，对未来能源需求预测准确性不足。思为交互作为工业数字化解决方案供应商针对以上能源管理问题开发出了新的智慧能源管理系统。通过对数据的采集、处理和分析，实现对能源消耗的监控和控制，让企业在市场环境中提高能源利用率、降低能源的消耗和排放、实现可持续发展、提高自身竞争力。
缺乏一个统一平台实现数据聚合，这导致能源管理缺乏全局视角，难以进行有效的分析和决策。
缺少能对能源利用进行实时监控的系统，无法及时响应能源浪费情况，这限制能源优化和成本控制措施的实施
决策者难以获得准确及时的能源消耗信息，为能源节约和效率提升制定策略时难以获得足够支持。
思为交互能源管理系统的4大优势
能耗健康分析：依托历史能耗和产线工况，智能识别设备能耗偏离。
能源规划：具有车间、工艺段、设备等不同维度的能耗分类和统计，支持生产的合理规划、提高能源利用效率。
供能状态监测：余热发电、自用电、变电实时状态监测，提高自发电利用率。
电损分析：产线不同维度电损统计，及时发现高耗能设备及非合理用电情况。
核心功能——能源数据消费
能源计划管理
包含工序用量、计划时间跨度、计划用能介质类型、实际消耗量，本月计划、下月计划、目标能耗，目的是清晰的展示计划执行情况、变动原因以辅助判断是否对其进行调节。
能源成本管理
将能耗份介质、分工序进行成本核算。按当日/月/年、介质类型分析统计介质消耗，计算吨产量消耗，折算吨产量能耗成本，并与去年同期、上月做同比、环比。
能源预测分析
积攒海量历史用能数据，进行数据特征提取和数据挖掘。将处理得到的数据集结合历史数据、用能趋势、设备能耗情况对能耗进行短期、中期、长期的预测。基于数据集与知识库生成能耗基准线以及生产用能模型。
能源优化调度
包括静态调度和动态调度。静态调度，根据生产和检修计划，预测一段时间内的能源供应需求量，并制定相应的能源生产供应计，从而达到预测性平衡并实现手工静态调度。动态调度，在短时间内通过动态平衡和优化调度模型，采取平衡策略求解最优的能耗供应和需求策略。
通过数据中台对工厂传感器数据的接入，可实时对工厂能源使用情况的监管，对核心关键设备及工序做能耗监测，充分的保证较小的能源消耗得到较高的生产输出。
对工厂各项能源数据进行实时采集，并对采集到的各项数据进行处理和分析，通过建立能源数据模型，实现能源数据质量控制、数据清理、异常数据检测和剔除等功能，从而得出有效的数据分析结果。
通过能源系统对工厂生产过程的能源使用情况，对能源使用顺序、工艺流程、设备清单等进行单项或者集成式的节能管理，降低能源成本，提高生产效率
智慧能源管理系统可以让管理者更加充分、深入地了解能源利用状况，为企业决策提供了多方位可视化的数据信息支撑。将制造业变得数字化、信息化、自动化，实现智能工厂转变和优化能源消耗，提高企业的市场竞争力。
