碳排放管理面临的挑战
碳排放管理面临的挑战
面对日渐紧迫的双碳目标,量化、优化企业可持续发展战略中的碳排放管理经常会遭遇如下挑战:
- 多源数据集成难:通常情况下,碳排放管理不只是单一企业的紧急要务,收集数据时需要对产业上下游多来源碳排放量进行集成。
- 可信数据难辨识:对跨国型企业来说,需要提供高可信度的数据来证明自身的节能减排行动,还需保障数据的安全可靠。
- 海量数据预测难:高能耗的大型企业,在生产经营中往往会生成巨量数据,如何化繁为简、降本增效地应用云技术进行分析预测,也是一大挑战。
使用碳排放管理服务的益处
使用碳排放管理服务的益处
对于电力、石化、化工、钢铁等高排放量行业,妥善使用碳排放管理服务,能够助力企业获得透明清晰的碳排放量可视化数据,高质量辨识下一步的碳排放具体管控、优化方向,借助大数据与 AI 技术得出的趋势分析,能够持续校正减碳目标的基准。
同时,从资本市场对企业碳排放与 ESG 领域的高度关注来看,应用高效、智能的碳排放管理服务,有利于企业提升碳排放数据的透明度,展示企业的可持续发展竞争力,规避相关监管风险。
碳排放管理服务场景
碳排放管理服务场景
碳排放管理服务的应用场景,主要表现为通过物联网技术从设备端汇集数据,使用数据分析服务整合得出碳排放分析洞察,以及应用人工智能技术对企业下一阶段的能源使用数据进行预测。

数据收集
借助云服务的 IoT 服务,碳排放管理服务可实现对制造工厂、能源设备、航空基建等边缘终端的数据集成。借助数据收集场景中的全局信息化观测与监控,有助于大型碳排放量企业实时加强碳排放量管理。

计算碳排放量
推动碳达峰、碳中和两大双碳目标落地,国家发布的24个行业,以及全球温室气体排放标准,对企业碳排放量有着明确标准。应用碳排放管理服务,可根据具体的行业实际场景,智能选择碳排放计量自动化方案。

预测能耗
在预测企业能耗场景中,碳排放管理服务充分使用、发挥 AI 与机器学习技术,基于全面的数据洞察,自动训练碳排放预测模型,精准预测企业接下来经营阶段的碳排放走向,优化业务流程、降低能耗。

数据收集
借助云服务的 IoT 服务,碳排放管理服务可实现对制造工厂、能源设备、航空基建等边缘终端的数据集成。借助数据收集场景中的全局信息化观测与监控,有助于大型碳排放量企业实时加强碳排放量管理。

计算碳排放量
推动碳达峰、碳中和两大双碳目标落地,国家发布的24个行业,以及全球温室气体排放标准,对企业碳排放量有着明确标准。应用碳排放管理服务,可根据具体的行业实际场景,智能选择碳排放计量自动化方案。

预测能耗
在预测企业能耗场景中,碳排放管理服务充分使用、发挥 AI 与机器学习技术,基于全面的数据洞察,自动训练碳排放预测模型,精准预测企业接下来经营阶段的碳排放走向,优化业务流程、降低能耗。