製造業要做到不論是降低用電成本、減碳、ESG或節能等不同目的，都需要先有數據依據，才能了解整體用電量的狀況。再來就是跟據這些數據，進行科學且有效的優化。

但在節能減碳和能源轉型、ESG的執行步驟有說到，使用錯誤的數據和指標進行優化，只會得到數字魔術的結果，無法實際達到目標成效。

這是因為電力的使用，不只是會被產量影響，還和很多因素（像是產品項目、生產排程方式、換線頻率、加工設備型號種類和環境的溫度等）有關連，且影響都非線性關係。

要做到降低用電成本、節能、ESG和減碳，應該要整合下面三種數據，建立科學數據模型，當作用電優化的基礎標準，未來才能確保優化的方向和項目是正確的。

1.電力使用數據

不只是降低用電成本和節能需要掌握用電狀況。因為製造業的排碳量大約有70-90%是來自於生產過程中的電力使用。所以企業如果想要做到ESG和碳盤查、了解排碳量、甚至做到減碳，掌握製程中能源電力使用狀況的數據資訊，是最基本也最重要的。

利用可通訊的數位電錶，蒐集即時用電數據

數位電錶利用IoT通訊技術，將每個場域或每台設備的用電數據，都分別傳送到能源管理系統，進行即時蒐集統計。

除了可以即時監控用電量，也可了解即時的電力 (電源)品質，做到電力異常預警，降低設備損耗或產線停工的機會，並快速計算精確的用電成本。也可利用能源流向圖，找出高能耗的設備或製程，進而進行改善。

收集長時間的用電數據後，利用能源管理系統的數據統計，擬定削鋒填谷的電力需量控制策略，並建立用電能耗數學模型，像是最基本的能源績效指標(EnPI)和能源基線(Baseline)等，並協助訂定明確的節能改善目標。

2.機台運轉加工數據

即使BOM相同的產品，使用不同機台設備加工，都會發生因為每台機械設備特性不同，可能需要暖機、架設夾治具、上下料的時間和狀況不同。或是製程的優化、改變，還或是加工參數的調整。

以上這些狀況，都會同步影響用電和排碳量的狀況，所以需要不斷地進行相關數據的追蹤和計算。

3.訂單、工單狀況數據

訂單和工單等數據資訊，可以讓我們了解因為生產什麼品號、多少數量的產品，所以耗用了多少電力、生成多少排碳量和排碳成本。

從上面看來，整合電力使用、機台運轉加工狀況和訂單、工單狀況等三種數據資訊，才能了解用電的整體真實狀況，找出高耗能的實際原因，對症下藥確實做到優化。

你的企業目前的重點是降低用電成本、節能、ESG和減碳等哪個目標為主呢？或是想要同時執行嗎？

不論哪個目標，首要的執行重點，都應該利用”能源管理系統整合IoT數位電錶的即時數據，透過持續關注各種能源績效指標(EnPI)確認執行方向，並建立各種電力相關的科學數據模型，協助企業節能減碳事半功倍。

應用這些電力相關的數據，企業要如何做到節能減碳呢？在工作中做到節能減碳和ESG中會有更多介紹！

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