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        施耐德電氣商業(yè)價值研究院報告:減碳動力從外壓轉向內生 綠色智能工廠建設面臨四大挑戰(zhàn)

        http://www.kblhh.cn 2024-05-28 10:39 來源:經濟觀察報

        5月23日,施耐德電氣商業(yè)價值研究院發(fā)布《“碳”尋未來 企業(yè)可持續(xù)轉型之路》綠色低碳與智能制造系列報告。施耐德電氣高級副總裁、戰(zhàn)略與業(yè)務發(fā)展中國區(qū)負責人、商業(yè)價值研究院院長熊宜表示,報告聚焦“低碳可持續(xù)”和“綠色智能制造”兩大產業(yè)重點話題,幫助企業(yè)洞悉雙轉型的戰(zhàn)略和方法,及時調整轉型方向和運營模式,將低碳轉型和企業(yè)經營融合,打造可持續(xù)的增長模式,成就社會效益與經濟效益的雙贏。

        報告指出,中國企業(yè)在低碳轉型方面的行動逐步走向縱深,主要表現在三個方面:第一,減碳意識大幅度提升,制定明確碳中和時間表的企業(yè)不斷增加;第二,減碳動力正從外壓轉向內生,“社會責任” “降低成本”“下游用戶需求”“品牌價值”“出口因素”成為內生動力;第三,綠色低碳正成為企業(yè)的核心競爭力,近七成受訪企業(yè)認為,綠色低碳的產品或服務可以獲得競爭優(yōu)勢或溢價。

        可持續(xù)發(fā)展是一項系統(tǒng)工程,要求企業(yè)在業(yè)務運行、組織機構以及生態(tài)鏈上都需要進行深刻的變革。然而,報告里提到了一個普遍現象,為了實現減碳目標,加大投入已經成為企業(yè)的共識,但對于具體投入的方式和路徑,不同行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)大多并沒有清晰的規(guī)劃。

        針對企業(yè)在減碳過程中面臨的方向不明、路徑不清、執(zhí)行不力、回報不定等多重挑戰(zhàn),施耐德電氣可持續(xù)發(fā)展及碳中和咨詢業(yè)務負責人呂志勇建議可以從兩方面來規(guī)劃減碳路徑:第一個是政策層面,第二個是市場層面。

        “通過這個方法,企業(yè)可以快速梳理清楚現狀,再結合自身實際情況來采取相關行動。采取行動之前,還需要通過財務分析來設定行動優(yōu)先級,在不影響主營業(yè)務的情況下去實施減碳。”呂志勇說。

        報告提出以 “戰(zhàn)略規(guī)劃”“組織革新”“技術創(chuàng)新”“生態(tài)賦能”四大步驟打造可持續(xù)影響力企業(yè)。其中,技術創(chuàng)新的價值尤為凸顯,正在成為低碳轉型的核心驅動力。以新能源、數字化等新興技術為主導的新型電力系統(tǒng)是能源電力產業(yè)發(fā)展新質生產力的主要抓手。施耐德電氣微電網業(yè)務專家賀金杭表示,施耐德電氣在“源網荷儲”各個環(huán)節(jié)擁有完備的場景應用方案,并通過專業(yè)的頂層設計咨詢,助力客戶選擇并部署中低壓一體化及軟硬件一體化解決方案,助力各行各業(yè)融入新型電力系統(tǒng),加速能源轉型。

        通過連續(xù)三年對約360家制造業(yè)企業(yè)進行調研和高管深訪,報告發(fā)現,產業(yè)數字化轉型正在不斷提速進階,主要體現在:第一,數據處理能力不斷提升,2022年近九成受訪領軍企業(yè)已完成數據采集,但僅四分之一實現數據應用;第二,整體轉型不斷加速,處于“先進數字化水平”的企業(yè)比例從2021年的45%上升到2022年的54%;第三,轉型目標不斷拓展,智能化、綠色化雙線融合越發(fā)明顯,2023年93%的受訪領軍企業(yè)同時制定了數字化和雙碳戰(zhàn)略。

        報告同時指出,企業(yè)在綠色智能工廠的建設過程中正面臨四大挑戰(zhàn):一是戰(zhàn)略挑戰(zhàn),56%的企業(yè)認為工廠建設總體規(guī)劃設計不足,轉型路徑不清晰;二是運營挑戰(zhàn),難以確定合適的場景和切入點,以及前期建設投入高、回報期長等;三是技術挑戰(zhàn),在行業(yè)技術迭代快的情況下如何借力技術,以及業(yè)務與技術融合不強等;四是人才挑戰(zhàn),如何通過打造企業(yè)文化等一系列措施,來培養(yǎng)工廠建設發(fā)展所需的復合型人才、解決員工意愿和能力不足的問題。

        AI(人工智能)的應用是當下制造業(yè)的熱門話題,施耐德電氣綠色智能制造咨詢業(yè)務總經理魏開炎表示,企業(yè)要聚焦于某個特定的業(yè)務場景來使用AI,解決客戶痛點,才能真正讓AI在工業(yè)產業(yè)中創(chuàng)造價值。據悉,在6月6日即將舉行的施耐德電氣創(chuàng)新峰會上,產業(yè)各界也將就AI相關話題進行深度探討。

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