无法及时发现能量在使用过程中的跑冒滴漏和异常用能等问题，存在能源使用浪费的情况。

一方面，没有准确的能耗量化数据，就无法建立科学、客观的绩效评价体系。各生产车间、用能部门、关键设备等考核对象的实际能耗水平、节能潜力、能效达标情况，都只能停留在 “定性描述” 层面，无法转化为可对比、可追溯、可考核的量化指标。这会导致能耗考核沦为形式：节能成效显著的部门得不到准确的业绩认可，高耗能、低效率的环节也难以被定位和问责，终削弱全员节能降耗的积极性，阻碍节能改造方案的落地推进。

另一方面，人工统计方式的局限性进一步加剧了管理难度。传统模式下，工作人员需要从分散的电表、水表、燃气表等计量器具中手动抄录数据，再逐一整理、核对、汇总。不仅要面对海量的基础数据，还要处理不同计量点的单位换算、数据补录等繁琐工作，不仅工作量巨大、耗时耗力，还易因人为疏忽出现数据错漏、统计偏差。这种方式不仅无法保障数据的及时性和准确性，更难以满足常态化、精细化的能耗考核需求，甚至会因数据滞后，导致能源管理决策失去有效的数据支撑。

单位能耗是衡量单款产品能源利用效率的核心指标，其缺失意味着企业无法清晰界定不同生产线、不同工艺环节、不同规格产品的能源消耗占比。

一方面，企业难以针对高耗能产品制定靶向性的节能改造方案，既无法识别生产流程中 “隐性耗能” 的瓶颈工序，也无法量化评估技改项目的节能效益，导致能源浪费问题长期存在。

另一方面，生产成本的核算失去了关键依据，企业无法准确分摊各产品的能源成本，容易出现定价策略偏差 —— 部分高能耗产品因成本核算不全而定价偏低，压缩利润空间；部分低能耗产品则可能因粗放的成本分摊而丧失市场竞争力。

与此同时，能源成本在生产成本中的占比持续走高，企业却难以通过管控实现降耗减支，终陷入 “能耗不清、成本失控、利润缩水” 的恶性循环。

打通各车间、各厂区的能源数据链路，实时监测盖化、腐蚀、纯水等车间的水、电、气消耗数据，生成可视化报表。一旦出现能耗异常，系统自动预警，助力管理人员快速定位问题。

实现分车间的能源绩效评定，能够为企业能源管理 KPI 考核体系搭建起数据驱动、准确量化的核心支撑，推动节能责任从 “模糊分摊” 转向 “清晰到人”，从 “被动执行” 升级为 “主动优化”。

分车间能源绩效评定的核心，是基于各车间的生产工艺特性、产能规模、设备配置等基础条件，建立差异化的能耗绩效指标体系。通过部署精细化的能源计量监测设备，实时采集各车间的电、水、气等各类能源消耗数据，结合车间的产量、产值、生产时长等生产数据，核算出单位产品能耗、万元产值能耗、工序能耗等核心绩效指标。同时，还可以纳入能源利用效率、节能改造完成率、异常能耗预警响应速度等辅助指标，形成多维度、立体化的绩效评定模型。

不同车间、产线能源报表对比

提供电、水的消耗量及对应的费用数据，了解整个企业能源费用成本的详细分布情况。

不同能源类型消耗统计

多方位掌握产品单位成本，为改善工艺提供依据，结合节能改造的实施，实现单耗下降约8%。

单位产值能耗数据比对

降本见效：这些改变看得见