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数字化“碳管理”:智能化变革机遇

徐培 Thoughtworks商业洞见 2022-11-18
近年来,“碳中和”的变革浪潮正在冲击着各个领域的企业,这既是对企业的经营管理和市场适应能力的考验,同时也为企业提供了通过自身变革实现可持续发展的机遇。

本文从企业在碳中和领域的常规举措分析出发,分析了数字化“碳管理”在碳中和领域如何为企业带来突破;并结合 Thoughtworks 的实践经验,分享企业智能化在“碳管理”领域的实践策略。希望能够抛砖引玉,为那些结合自身实际,勇于在可持续发展领域积极探索的企业带来一些启发。

企业双碳领域的常规举措分析

企业在碳中和领域的常规举措分为三大类,分别为:

  • 工艺改进和生产设备的清洁能源替代

  • 参与碳排放交易

  • 经营活动中的“碳管理”

在工艺改进和生产设备的清洁能源替代,虽然能从根本上大幅降低碳排,但依赖于技术革新和企业大规模的资金投入。

目前我国的碳排放交易市场还处在从地方试点碳市场到全国碳市场的过渡阶段。全国碳市场选择以发电行业为突破口,首批纳入的企业都是发电企业。然而,碳交易市场启动不久,未来还需要磨合、完善、稳定的过程,更多的行业需要等待相关的法律、规范完善之后,才能参与到碳排放市场活动中。

对于短期内难以实现工艺改进和生产设备清洁能源替代,也难以参与碳排放交易的企业,优先关注企业的经营活动中的“碳管理”,在现阶段是比较现实的选择。智能化手段可以有效地帮企业进行碳管理。更值得注意的是,高效的碳管理与企业数据驱动的经营管理与智能化所需的能力高度重合。

智能技术帮企业实现数字化“碳管理”

有效“碳管理”需要构建从数据到行动的反馈环

有效的“碳管理”机制与智能系统类似,需要为企业构建一种基于数据的反馈循环。

在碳基线盘查、减排目标设定及减排举措设计和结果验证等“碳管理”的多个环节,都需要将数据作为重要的依据才能完成反馈循环的闭环。而智能技术的引入能够进一步提升“碳管理”相关工作的效能。

聚焦场景的局部优化促进企业降本增效

对于许多企业来说,如何平衡经营和生产活动带来的短期经济效益和长期减碳目标的达成,是很大的难题。然而,碳中和和企业的经济利益并非位于天平的两端。事实上,在许多场景下智能技术可以在帮助企业实现降本增效的同时达到减排目的,而智能技术往往发挥着至关重要的作用。

其中一个典型的场景是预防性维护。由于产品的制造过程会产生高碳排,因此维修而非替换可以带来不可小觑的减碳效果。企业通过机器学习等智能技术对各类设备提供额外的预防性维护,可以增加设备的使用时长,降低故障率。从而在降本增效的同时达到减碳的目的。

例如,Thoughtworks 帮助一家全球知名的润滑油供应商构建了一套基于物联网和机器学习技术的实时润滑油状态监测系统。它可以通过早期定位异常的根因,指导一线工作人员及时排除故障,更换润滑油,避免摩擦磨损故障的发生,实现预测性维修。该物联网应用成功帮助了大批客户实现了降本增效。

针对价值网络的全局建模是“碳中和”行动的指南针

企业对“碳中和”的追求源自于对自身与社会的可持续发展目标的追求。因此,对企业而言,真正需要的不仅是一两年的短期减碳行动,而是在充分了解各项核心经营活动的基础上,制定可行的业务模式转型和实施路径。大中型企业的业务转型探索总是伴随着不确定性,如同超级巨轮航行在大海中,尤其需要“指南针”的引导。可以为企业充当“指南针”的,是针对价值网络的全局建模。

在此分享Thoughtworks的一个服务案例:一家源自北欧的全球性纺织品服务企业,每年在全球采购4000吨以上的纺织品,处理1600吨纺织品,是一家典型的高污染和高耗能企业。

该企业面临的挑战包括:

  • 如何践行可持续发展方针,尽力降低供应链的各个环节对环境带来的影响。

  • 如何提高纺织品的循环再利用率,减少在运营过程中产生的废料,实现纺织品的100%回收利用,打造循环经济的商业模式。 

他们希望:

  • 采取正确的行动,同时实现减少碳排放和降低成本的目标

  • 将可持续发展融入到商业模式当中

Thoughtworks 与客户中高层紧密合作,对企业的四大业务领域和超过40条核心业务流程交织的价值网络进行数学建模,并构建了一套数据驱动的决策辅助系统。该系统以数据、专家的领域知识和管理者的业务假设作为输入,允许公司在环境变化时对其计划进行动态调整,并为企业内的决策者提供可行性建议。在它的帮助下,企业不仅制定了一条切实可行的业务转型路线图,也为投资者、雇员、客户、合作伙伴以及其他干系人提供了公开透明的信息,使得公司的计划和优先级得以更好地对齐,减少内部摩擦。

提供预期效果可见性,实现数据驱动文化培育

预期效果可见性

“预期效果”的获取依赖指导性分析(prescriptive analysis)的能力,是一种高级的数据科学手段。该能力不仅为决策者提供基于数据的预测,还可以提供场景建模和创新方案发掘辅助。

Thoughtworks 搭建了碳排数据平台以支持运营数据的持续获取以及碳排放数据的跟踪和管理;同时为了更好的帮助相关干系人进行减排策略决策,我们开发了场景建模工具,帮助干系人审慎评估不同的减排策略对企业运营带来的影响。

碳排感知是数据驱动文化的有益实践

数据驱动的文化,需要数据与智能技术在企业内的广泛应用,并配合管理实践来逐步培育。而在“碳管理”领域,为一线员工提供及时的数据可见性便是一种十分有益的实践。

例如,Thoughtworks 与 Spotify 的开发团队合作,以 Thoughtworks 所开源的 Cloud Carbon Footprint(CCF)工具为核心,为 Backstage(用于构建开发人员门户的开放平台)开发了云碳足迹监控插件。该插件可针对云计算资源提供直观的碳排放数据,让工程师和工程团队对其开发的产品排放有清晰的认知,可激励开发者们对相关的云计算资源和碳排放承担更多责任。

总结

在企业的经营活动中进行数字化“碳管理”,不仅是切实可行的减碳途径,还会为企业智能化能力带来益处。

高效的碳管理,依赖从数据到行动的闭环,这与企业向数据驱动和智能化方向转型所需能力高度重合。智能技术在基于场景的降本增效,指导企业实施“碳中和”行动,提供预期效果可见性和助力数据驱动文化培育等多个方面都能为企业的减排战略起到积极的作用。

企业若能借碳中和契机,构建并强化自身智能化能力,可以有效把握双碳行动带来的机遇,推动自身变革,为更高质量的可持续发展奠定坚实基础。


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