隨著過去十年計算能力和數據可用性的提高，企業一直致力于優先制定數據驅動的決策。不幸的是，在許多情況下，對收集數據的熱情并沒有得到對數據驗證、優先級或分析的同等熱情，這在制定全球脫碳計劃時尤其不利。雖然并非每個企業都具備將碳數據管理作為核心能力的能力，但每個組織都需要對碳數據管理工具和最佳實踐有基本的了解。

收集不同的碳數據

在工業物聯網(IIoT)上互連機械、傳感器和其他設備的總體趨勢可以促進碳數據的收集。但收集碳數據的能力與收集有用的碳數據不同。當考慮到全球企業需要整合跨地區的多樣化信息時，這一點尤其正確。

就詳細程度或能力而言，世界某些地區的數據能力可能不如其他地區成熟。如果其他地點只能提供更基本的數據，那么能夠在一個設施收集更復雜的數據可能沒有用。有關數據在集中化之前如何格式化的其他細節、貨幣之間甚至公制和英制之間的換算率，都是從干凈數據開始的潛在障礙。

雖然收集碳數據的潛力不斷增加，但重要的是要認識到僅僅收集數據是不夠的。對于業務多元化的全球企業來說，整合跨地區的碳數據可能會帶來挑戰。為了確保收集的數據有用，重要的是解決這些潛在的障礙并努力保持數據收集和格式的一致性。最終，這將使組織能夠做出明智的決策并采取有效的行動來減少碳足跡。

分析數據

一旦建立了堅實的碳數據基礎，至少對總體碳消耗有了基本的了解，就有多種方法可用于提供高級分析。一些例子包括：

數字孿生：通過創建物理能源資產的虛擬副本，數字孿生可以模仿性能并用于運行模擬，預測各種場景的潛在結果。它不僅可以幫助評估對碳的長期影響，還可以以必要的粒度評估資本支出和運營支出。

基準測試：特別是當試圖推斷那些數據可能不太可靠的地區的估計時，基于內部數據或全行業趨勢的基準測試可以幫助組織比較其當前跨站點的碳排放量以及與其他組織的碳排放量。

一致的報告：無論節奏或詳細程度如何，利用報告和數字儀表板提供現場級別和宏觀級別發生的情況的一致可見性，使利益相關者能夠識別機會和趨勢。

這些工具和其他工具可以根據每個利益相關者所需的詳細程度進行調整。工廠級可持續發展經理可能會從企業高管無法受益的某些基準中受益，而且必要的分析甚至可能因工廠而異。建立適當的碳數據框架將為識別機會提供必要的靈活性。

做出數據驅動的決策

脫碳的第一步是開始使用更少的能源圍繞能源效率和節約措施制定目標。適當的數據分析不僅可以識別碳減排的機會，還可以識別每種方法的潛在影響。

例如，對其碳消耗有全面了解的組織通常可以確定幾種輕資產干預措施，這些干預措施總共可將其總體碳使用量減少3-5%。這可能意味著將所有燈泡更換為更節能的選項，或者討論員工可以融入日常生活的行為改變。

詳細分析還將揭示站點級機會。然后可以檢查這些機會，看看哪些有可能大規模推出，哪些可以在特定地點復制，哪些（如果仍然經濟）將僅限于一個地點。優先事項通常是確定最具擴展性的項目，建立標準方法并在整個組織中簡化它。這些類型的努力很少能在各個設施之間完全復制，因此對總體影響的差異進行建模也很重要。

無論規模或影響如何，變革管理都必須成為數據驅動決策的關鍵部分。戰略路線圖、既定治理和利益相關者的支持都建立在一致數據的堅實基礎之上，以便最有效地過渡到實施工作。正如組織可能不具備碳數據管理作為核心能力一樣，實施工作可能需要承包商、供應商、公用事業企業和其他組織在內部專業知識或能力之外進行外部協調。支持或監督這些工作的項目管理辦公室可以幫助確保正確執行。

好的數據驅動好的決策

采取氣候行動是當務之急，碳數據的收集和分析對于尋求數據驅動的脫碳決策的公司至關重要。雖然中央網絡上的機械和其他設備的互連促進了收集碳數據的能力，但跨地區整合這些數據可能會帶來挑戰。

對于企業來說，優先考慮碳數據的驗證、優先級和分析非常重要，以確保其對決策有用，實施變更管理計劃并根據需要與外部組織進行協調。通過建立一致數據的堅實基礎，企業可以識別碳減排機會，并采取有效行動減少碳足跡，最終為更加可持續的未來做出貢獻。