今年中国作为最大的发展中国家，首次将“碳中和”和“碳达峰”写入政府工作报告。应对气候变化不是单纯的政府引导、社会倡议，也是企业自主创新的机会。在艾斯本看来，在应对这一巨大挑战的过程中，数字化发挥了关键作用。艾斯本大中华区总经理丁少杰表示：“艾斯本的软件产品可以帮助企业加快减少排放和浪费方面的创新，并开发未来的技术解决方案。”艾斯本有40年艾斯本工业领域数字化转型经验，通过各种应用开发了50多个样本模型，可帮助企业加快实现可持续发展目标。
2021年，毕马威中国发布了一份题为《十四五行业影响展望》的报告，其中指出，中国希望在实现可持续发展的同时，成为工业制造强国。如何才能同时实现这两个目标？
这一双重挑战要求我们必须解决日益增长的人口的资源问题，不断提高人民的生活水平，同时平衡满足可持续性目标这一需要。为实现最优结果，资本密集型与生产过程行业需要采用最先进的创新技术。能够平衡盈利能力和可持续性的公司将成为未来的领导者。
显然，实现净零经济需要深入的合作和协同联动。这意味着数万亿美元的资本部署。例如，氢经济就在行业中引发了诸多讨论。扩大氢能规模是行业面临的最大挑战之一，因此不但需要由巨额资本投资支持的全新基础设施，还需要一个前所未有的实施方案。达到这样的结果，不仅需要政策和政府层面的工作，还需要民营企业的合作与投资。
在艾斯本看来，技术在中国工业制造的绿色转型中发挥了怎样的作用？
中国制定了非常宏伟的目标；将单位GDP的能耗和水耗分别减少13.5%和16%，并在全国建立资源回收系统。接下来还将出台推动石化和清洁生产过程的具体政策。这些举措将确保中国“2030年前碳达峰”、从而“在2060 年前实现碳中和”这一目标。
在应对这一巨大挑战的过程中，数字化发挥了关键作用。它将提供创新工具，推动变革和进步，实现以可持续性为中心的议程。数字技术的另一个重要作用是，加速整个价值链所需的生产过程的设计和优化。
首先，我们需要先进创新以更快开发可持续性解决方案，例如：
美国福陆公司和挪威蒙斯塔德技术中心正在使用先进的数字工具来加快溶剂、工艺和碳捕获经济等领域的创新和改进。他们都是碳捕获、使用和储存（CCUS）领域的行业领头人。
氢经济——空气产品公司正在使用数字模型来优化美国最大的，由20个蓝氢和灰氢分布式工厂构成的氢网络。在亚太地区，一家韩国跨国公司正在使用Aspen Plus建模软件来设计商业规模的燃料电池生产装置。其他20多个燃料电池创新企业正在使用艾斯本的数字技术进行技术验证、扩大规模、商业化和经济性改善。
第二，必须减少排放和消除浪费。例如，ENI、陶氏化学等公司正在部署解决方案，如先进生产过程控制、模型以及工业AI，以减少排放，优化资源利用，防止事故发生。
第三，企业应着力提高资源效率，包括使用可再生原材料。例如，在将可再生原料整合到既定生产过程中时，使用混合建模和规划技术来降低风险和提高绩效。
最后也需要强调的一点是，结合了嵌入式人工智能（AI）的技术的出现将进一步加速中国工业制造的绿色转型。
值得注意的是，因为人工智能技术日益普及。所有的人工智能技术都相同吗？
目前，人工智能在行业中的应用日益普遍，但并非所有的人工智能解决方案都完全一样。企业仍需持审慎态度，选择适合的人工智能解决方案，最好是结合领域专长，以加快投资回报。
这正是艾斯本40年领域专长发挥作用的地方，它将工业AI与通用人工智能方法区分开来。工业AI将数据科学和机器学习与领域专长相结合，以提供匹配目的的重要洞察，这些工业化应用实现了可持续的商业价值。
因此，特定领域的工业AI将引导中国资本密集型产业的创新和增效。有了工业AI，再无需成为高级数据专家或专业工程师，普通工程师也能利用机器学习。事实上，人工智能算法只占软件源代码的5%，其余95%来自本领域的专业实践。
在实现脱碳和净零经济的过程中，资本密集型与生产过程行业面临哪些主要挑战？
主要面临来自以下几方面的挑战：
挑战1 - 准确地测量和报告，以积极主动地管理脱碳和监管要求。
当前我们面临对企业足迹的测量和跟踪进行改善这样的机遇，从碳的角度更好地了解进步。企业需要准确跟踪，以便实施脱碳战略。信息越详细，企业就越能发现漏洞并加以解决。越近乎实时的全企业跟踪能力，企业越发能够更主动地管理结果。
印度的BPCL利用艾斯本技术，在其两个大型炼油厂构建了覆盖全厂的数字孪生排放监测系统。该公司能够动态地了解/减少其温室气体排放，并更好地应对监管机构以及法规的动态变化。
一个快速发展的领域，政府和机构投资者希望看到更透明、一致的报告。政府和非政府组织开始使用卫星数据和类似的手段来验证企业的报告。
挑战2 - 最大限度提高现有资产的能效。在减少能源和资源的使用方面大有可为：利用先进生产过程控制软件优化能源，从而以工艺改进和回收实现水资源优化。
大多数资产的能源效率具备10–15%的提高空间。大多数是老旧资产，因此需要改进基础的测量和自动化，以便应用优化方法。我们还需要继续简化先进生产过程控制和优化技术的实施。
在先进生产过程控制和资产优化方面，艾斯本将最前沿的创新引入工业AI。工业AI的应用使企业将无需专家也可以实施和部署这些优化技术。最近，艾斯本在炼油这一需要加速的行业，帮助美国最大的炼油厂之一实施了一个重大项目。
挑战3 - 电气化。替代油田和生产过程中的电力设备；使用模块化发电，例如撬装式氢燃料电池（例如，用Aspen Plus软件设计的斗山燃料电池系统）。微电网可以远程运行。
企业可以采取哪些措施来最有效地应对这些挑战，并开启低碳运营之旅？
艾斯本的软件产品可以帮助企业加快减少排放和浪费方面的创新，并开发未来的技术解决方案。艾斯本针对各种应用开发了50多个样本模型，以帮助企业加快实现可持续发展目标。
另一个重要方法是在公司之间以及各公司内部分享信息，探讨哪些新的减排技术和方法最可靠且能创造最大价值。艾斯本在分享成功案例方面发挥了关键作用，企业可以利用艾斯本的平台相互学习并缩短开发与交付更佳解决方案所需的时间框架。客户可以通过网络研讨会、区域和全球用户活动中的案例研究报告来分享有价值的案例从而对标同行。
对于生产过程与资本密集型的中国公司来说，疫情之后的新常态会是什么样？
这一行业当面面临着油价波动、需求冲击、远程办公等波动和不确定性，这就对运营敏捷性和灵活性提出了需求。那些在过去五到十年里投资了数字化的企业，现在可以更好地应对多变的环境，甚至蓬勃发展。
例如，中国蓝星（集团）使用Aspen Mtell和Aspen ProMV资产绩效管理（APM）软件加速了全球十多个生产基地的数字化转型，并在其整个特种化学品业务中显著地改进了生产。Aspen Mtell能精确识别资产退化和故障线索，预测可能发生的故障，并提供详细的措施建议来减轻或解决问题。Aspen ProMV使工厂能够快速识别生产过程中数百或数千个变量中驱动了变化的因素。总而言之，Aspen Mtell和Aspen ProMV协助蓝星通过工业AI实现了其战略数字化目标。
在动荡的市场中，可持续性和灵活性是同一个问题的两个方面，因此供应链管理至关重要。日本最大的食品容器制造商和物流供应商，FPCO实现了这一关键平衡。FPCO致力于回收废旧食品容器和PET瓶，从而改善环境。由于每月售出的容器超过10亿个，因此销售回收制品需要成为一项经济上可持续的活动。该公司选择了aspenONE Supply Chain Management（SCM），以高效、可持续且环保的方式提供稳定而有响应性的食品配送服务。
艾斯本大中华区总经理 丁少杰/文
