使用智能技术来降低能源消耗对于制造业来说并不新鲜，但在现场实施这些技术的挑战长期以来一直是采用的障碍。

在制造领域，使用智能制造流程可以实现净零排放所需的16%的碳减排，这相当于14亿吨二氧化碳，相当于1.4亿辆汽车的排放量。

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考虑到这些非同寻常的数字，人们必须问，在一个十多年前首次创造“工业4.0”这个短语的行业中，为什么智能技术没有得到普遍部署?事实上，据报道，目前只有1%的制造业使用联网技术。

制造业采用智能技术最常见的障碍是缺乏对这些工具的易用性的理解。工业4.0的起源于2011年德国汉诺威工业博览会上使用。

而智能工厂被认为是未来工厂，与真实的制造场所几乎没有相似之处。今天，我们了解到数字化并不需要对整个工厂进行大修，而且通常是通过可扩展的物联网技术和大数据逐步实现的。

每个制造厂每天都会产生大量的数据。毫无疑问，数据是制造商努力减少碳排放的最有价值的资产。然而，许多制造商并没有充分利用这一资产。如果没有全设施的数据来证明，有多少能源被使用以及在哪里使用，制造商如何开始他们的节能之旅?

一个常见的误解是所有设备都必须智能才能成功生成数据。实际上，即使使用数十年历史的旧机器运行的设施也有可能从其生产线中提取数据;业内人士都知道，这些工厂远比2011年汉诺威设想的未来智能工厂更为普遍。

这可能需要传感器和智能软件的结合，这取决于设备的年龄和原始设备制造商(OEM)以及所使用的通信协议等因素，但这是可能的。

深入了解设施的能源消耗是识别痛点的关键。人们可能会发现，对生产的几个部分进行小的调整可以显著减少碳排放。然而，个别设备也有可能提供最大的改进空间。从这些领域获取数据对于减少单个机器的能源使用至关重要，并且有多种技术可以使制造商做到这一点。

考虑到制造商在新冠期间面临的挑战和损失，在创造恢复所需的利润之后，是否存在减少碳排放成为次要优先事项的风险?在一项调查报告中发现，有49%受访者预测航空航天制造业最多需要三年时间才能恢复到2019年的水平。同样，几乎每个国家的汽车制造业都经历了汽车销量下滑。

尽管在投资新工具和加工工艺时必须始终考虑制造业经济性，这是真实和有效的，但正确的技术可以帮助增加利润，同时减少能源。

自工业4.0这个词首次被创造以来已经过去了十多年，它已经成为制造业词汇中根深蒂固的。然而研究表明，尽管这项技术可以带来令人印象深刻的节能机会，但许多制造商未能利用这些工具。为了实现世界碳排放目标，制造商必须有意识地努力减少能源消耗。

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