我们与诺瑞肯数字化团队的主管 Nina Dybdal Rasmussen 和诺瑞肯的 AI 合作伙伴 DataProphet 的首席技术官 Mike Grant 讨论了数字工具对于精确排放测量的重要性—并且已经在帮助砂型铸造和压铸铸造厂减少碳排放。

诺瑞肯最近对科学碳目标倡议 (SBTi) 做出了承诺。您能否告诉我们，目前您从铸造厂和其他行业听到了哪些关于可持续发展的消息？

Nina：通过签署

SBTi 下的减排和净零排放计划，诺瑞肯将致力于根据气候科学所指出的必要措施来制定自己的宏大目标，并负责实现这些目标。我们正在与 SBTi 合作，在今年制定我们的目标，并在 2023 年开始跟踪我们的绩效。

现在，我们看到汽车行业正在引领潮流，转向电动汽车，并减少隐含碳—制造这些汽车的过程中产生的碳排放。政府和最终消费者正在大力推动变革，因此汽车制造商及其供应商迫切希望通过减少废品和提高熔炼等工艺的效率来减少轻金属压铸等领域的能源使用。鉴于目前能源成本上升的速度，这一目标正变得更加重要。

您是否看到任何其他迹象表明行业在 2022 年更加重视可持续发展？

Mike：在过去的 12

个月里，重点已经非常强烈地转向采取实际措施来测量碳排放和设定减排目标。从广义上讲，制造业作为一个整体已经认识到，正是我们在地球上的活动消耗了最多的能源，增加了排放。

上市公司现在将排放报告作为其 CSR 义务（企业社会责任）的一部分，我们看到股东也变得更加积极。他们根据每家企业对环境的影响来选择购买的股票。从个人消费者到最大的工业运营商，人们都在说，“让我们真正了解一下，我们要做什么？”

数据和数字技术将如何帮助铸造厂及其供应商应对这些巨大的挑战？

Nina：长期以来，我们一直在与铸造厂合作，利用数字技术和许多其他技术，最大限度地减少废品和能源消耗。数字工具非常适合于精确测量能源消耗和排放以及监测实现既定目标的进展等任务。如果没有一个透明的、基于数据的工艺视图，就很难提高绩效。

诺瑞肯的 Monitizer | DISCOVER IIoT（工业物联网）平台已经在帮助提高铸造工艺的效率，从而减少能源消耗和排放。通过实时仪表板视图和对中央可信数据库的轻松访问，它将数据的使用嵌入到了整个生产过程中。

随着 SBTi 对数据的关注，或许这里适用这句商业名言“你如果无法衡量它，就无法管理它”？

Mike：是的，“衡量才会知道”也同样适用。科学碳目标的伟大之处在于，您首先要弄清楚现在正在发生什么。如果您想知道设备的能耗是多少，您可以在 Monitizer | DISCOVER 中找到这个信息。如果您添加另一个数据源，显示您的电力供应商使用的发电来源组合（这些信息现已普遍可用），那么您就可以将这两种数据实时结合起来。这就为您提供了一个实时 KPI，显示您在一天中的任何时刻排放的 CO2e（二氧化碳当量）。

我们的 PRESCRIBE 人工智能(AI) 产品在 Monitizer | DISCOVER 平台上运行，该平台使其能够以正确的格式即时访问正确的数据。这使 PRESCRIBE 在减少铸造厂废品方面非常有效，并且当其应用于 SBTi 以减少过多的能源消耗或其他类型的废弃物时，也同样有效。

这种对排放数据的实时访问对铸造厂来说是否比较容易实现？

Nina：这与诺瑞肯和

DataProphet 多年来一直支持铸造厂的“知识之旅”是一样的，以使他们可以监测、控制和优化其工艺。铸造厂传统上使用基于实践经验的试错法，因为生产过程太大、太复杂，无法完全理解和影响，这使得难以或不可能找到改进措施。制造业的每个人都有过这样的经历。

然后您投入数字基础设施—是的，这相当简单—开始测量和监控，数据主导的变革成为可能。您可以开始解开工艺的复杂性，一切逐渐变得简单。您开始看到问题所在，以及真正导致问题的原因。同样的工具和数据主导方法也适用于 SBTi 和减排：弄清楚您的基准是什么，选择减排目标，然后开始朝着这个目标努力。

有了 IIoT 系统之后，添加AI 对减排有何帮助？

Mike：目前，PRESCRIBE

AI 帮助铸造厂减少废品，已经取得了一些惊人的成果。您可以致力于工艺稳定性、永久性地减少废品等等。令人振奋的是—这也是减少废品和可持续发展重叠的地方—铸造厂需要将固体金属转化为液体。这需要消耗一卡车的能源。

这种能源通常来自于天然气或脏煤等碳排放源，因此不是很环保。每一公斤的废品都必须重熔，这会产生更多的排放。热量被释放到环境中，完全被浪费掉了。事实上，在浇注后将所有废热移出铸造系统会消耗更多能源。

您能否量化一下 AI 驱动的废品减少在这里有多大帮助？

Mike：一个简单的计算表明，如果一家铸造厂每年生产 10 万吨铸铁件，每吨铸铁件的熔炼、保温和浇铸需要 740 千瓦时的能量，那么将废品从 5% 减少到 2.5%，每年将减少约1,900 吨 CO2e。这仅仅是基于通过减少废品重熔所节省的电力，因此相当保守。

我排放一定量的 CO2e—我的房子、我的汽车等等。通过为一位客户减少一年的废品，我可以抵消我个人在一生之中的碳排放量。这表明，AI 驱动的小的优化变革可以产生巨大的可持续发展影响，这非常棒。

AI 还能在哪些方面帮助我们减少排放？

Mike：PRESCRIBE

可以优化任何一种确定的制造工艺，无论是汽车装配线还是鱼粉加工。您需要查看整个系统及其消耗和产生的能量。它非常符合循环经济的目标，即尽量减少能源使用、废料和原材料消耗，要维护、再利用、再循环等。

Nina：在铸造厂中，大部分能源可能用于熔炼和重熔，但仍有很大一部分用于为设备供电、维护和其他活动。在减少废料产生和能源消耗方面有很大的空间。例如，使用潮模砂工艺进行造型的铸造厂消耗型砂、粘土和其他化学品和型芯。产生废品，然后重熔和重铸，也意味着消耗更多的这些材料和相关能源。

你们是否已经开始应用 PRESCRIBE 来优化可持续发展目标？

Mike：在封锁期间，我们问自己：真正推动制造业向前发展的因素是什么？其中第一个是减少废品，第二个是能源消耗，第三个是减少废料，第四个是提高设备可用性和使用寿命的整体设备效率。我们对 PRESCRIBE 进行了扩展，以优化这些多重目标或价值驱动因素。

现在，PRESCRIBE 能够找到所有这些价值—特别是可持续发展—驱动因素的最佳组合。它可以优化任何类型的铸造厂，目前我们正在与一家铸造厂合作，对废料、过多的型砂消耗和其他驱动因素以及废品进行优化。