让电能管理从记帐走向决策
固德科技报｜让电能管理从记帐走向决策#ESG
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#AI
Posted On : 12 Nov. 2025
企业在导入 EMS 电能管理系统后常遇到的现实困境：数据与报表愈来愈多，却难以真正支撑日常营运与策略决策。面对电价波动、法规要求与供应链减碳压力，管理电能已不只是「看用电量」，而是要理解电是如何被使用、能否被优化。
「导了系统」到「好像没有比较轻松」？
近几年，不论是半导体、石化、电子组装或商办大楼，「电费」与「减碳」几乎已经变成董事会级的议题。很多企业导入了 EMS电能管理系统，却仍然面临几个关键问题：数据一堆，看不出重点；报表很多，却难以转成行动；节能专案做了，但效果无法持续。
因为即便已经有 EMS，上线后有可能还会遇到这几种状况：
1. 资料很多，但没人有时间「看懂」
EMS 可以即时收集用电、负载率、碳排等数据，甚至依 ISO 50001 架构建立指标与报表，但实务上，多数能源数据仍停留在「有纪录」而非「有洞察」。研究与业界案例指出，导入能源管理制度的组织，常见挑战包含：缺乏能源专业人才、数据品质不一、以及无法将分析结果落实到日常决策。
2. 报表与稽核作业高度「靠人工」
为了符合 ISO 50001 或各国能效法规，企业要定期提交能源绩效、节能专案、设备改善等报告。这些内容虽然都来自 EMS 的数据，但整理、撰写、解释仍仰赖能源管理人员人工作业，耗时又耗脑，还容易因为人员异动导致知识断层。
3. 节能只做到「事后检讨」
多数 EMS 的应用仍停留在「监控异常、事后检讨」。尖峰负载，调整排程，在不同节能策略下（例如空调设定、产线启停组合）。这使得节能专案较像一个个离散的计画，而不是持续优化的「日常营运策略」。
4. 面对碳管理与法规，能源资讯难以转成 ESG 故事
ISO 50001、欧盟能效指令与各国节能法规，越来越强调能源效率与碳排表现，导入 EMS 的工厂在能效与减碳上确实能取得优势，但要把这些数据转化成可以跟客户、银行、投资人沟通的「ESG 故事」，往往还需要额外的分析与撰写工作。
资料不是没有，而是多到没有人有力气真正看完
每天都在发生这些事，每个即时用电被记录下来，各楼层、各产线的负载曲线被完整保存，尖峰与离峰的变化被画成了一条条看似优美、实则难懂的线。久而久之，系统里累积的是一座座「电力资料山」。
问题在于，这座山太大了。能源管理人员有自己的例行工作：每月要出固定报表、每季要准备稽核资料、每年要整理节能成果；设备工程师有维修与产线的压力，很少有馀裕坐在那里，从头到尾把负载曲线好好研究一遍。于是，多数人最后只盯几张最熟悉的图：全厂总用电、需量曲线、一两个关键区域。其它更细緻、可能藏着问题与机会的地方，只能默默躺在系统里，等待「有空再看」。
为什麽「管好电能」变得越来越重要？
从成本、法规到客户要求，电能管理已经不再只是善意选项。
国际能源价格波动、各国电价调整与尖峰电价机制，使得电费不再只是固定成本，而是可被「管理」的变动成本。有效的 EMS 搭配节能策略，可以透过削峰填谷、需量管理、排程调整等方式，实质降低电费支出。
在过去，很多企业导入 EMS 电能管理系统，除了是为了因应电价上涨、节能减碳与法规要求，更希望能把「用电状况」看清楚。简单来说，过去企业可以把「能源管理」当成形象加分题；现在，它更接近一个「不做好就会出事」的生存题。
然而实际上线之后，许多单位发现：系统里的数据越来越多、报表越来越厚，但真正能被拿来讨论策略、调整现场操作的资讯却有限。在这样的压力下，大家需要的不只是更多的数据，而是更快、更可靠的洞察与建议。这也正是生成式 AI 被拉进 EMS 世界里的原因。
把死资料变成会说话的顾问
真正的价值，其实在于：生成式 AI 可以帮我们把散落在图表、报表、历史纪录、甚至维修笔记里的东西，整理成一步就能叫出来的知识。
把生成式 AI 放进 EMS，不只是帮系统加上一个「聊天视窗」而已，而是尝试把过去分散在报表、简报、工程师脑袋里的知识，整理成随时能被唤起、被问问题的「活知识」。过去我们是先有问题，然后去翻图表；未来可以试着反过来，让系统主动用自然语言告诉我们：「哪里有异常？」、「哪里有改善的机会？」
除了营运数据，这个「会说话的顾问」还可以长在技术知识上。使用者可以把电费计算方式、异常纪录处理、节能分析报告等技术文件，以 PDF 的形式上传到系统里，AI 会自动从这些内容里拆解出关键知识点，慢慢累积成一个专属于工厂的知识库。
时间久了，它不只看得懂你家的设备名词，还记得过去处理相同异常时工程师怎麽排除、用了什麽参数调整，回复也会越来越「内行」。
想像一位产线主管打开 EMS，不再需要先学会各种图表与指标，而是直接点选设备进行比较：「这三个月指定产线设备用电量？」、「这週冷却水机组负载率？」甚至未来还可以问更技术的问题：「这台冷却水机这两个月用电发生异常通常怎麽处理？」
生成式 AI 可以在后台帮忙下指令、抓资料、做统计，最后用简单的文字和几张关键图呈现重点，甚至附上一段解释：「与去年同期相比，B 线夜班用电量增加了 12%，建议调整用电量在…；依照过去维修纪录，若温度偏高又伴随振动增加，建议优先检查……」。对于非能源背景、甚至非技术背景的主管而言，这样的互动方式大幅降低跨入门槛，让「看电」、「看设备」不再只是能源部门或资深工程师的工作，而是整个组织都能参与的日常对话。
对于非能源背景的主管而言，这样的互动方式大幅降低跨入门槛，让「看电」不再只是能源部门的工作。
从问问题到写报告：EMS x AI 的日常使用画面
有了生成式 AI，他可以直接在系统里输入问题，AI 就会帮他捞 EMS 里的数据、比对产量。
同样的思维也可以延伸到各种能源报告与稽核文件。以往能源管理人员要从 EMS 汇出资料、做前后期比较、撰写节能专案说明，往往需要为了一份报告忙上好几週。若 EMS 能结合生成式 AI，自动把年度的用电量、功率因数、负载率等使用设备的状况整理出来，并且给予建议，能源工程师就能把时间花在补充专业判断、规划策略上。
从「自己写」变成「AI 打好底稿，人来做最后审阅」，是非常务实的第一步。
| 情境 | 过去做法 | 有生成式 AI 之后 |
|---|---|---|
| 查异常产线 | 请人拉资料、开很多张图自己比 | 直接选择设备，系统整理后用文字＋数据回答 |
| 准备月报／年报 | 花很多时间整理数据、做图、写说明 | AI 先产出报告草稿，人负责确认与补充重点 |
| 回复管理阶层临时提问 | 汇出资料、手动分析，常常「过几天再回复」 | 即时查询，几分钟内就有初步方向 |
导入前先想清楚的三件事：资料、权限与文化
AI 再聪明，吃到的资料与组织的习惯，才是决定成败的关键。
在所有令人兴奋的应用场景背后，其实还有一些比较「不浪漫」但极其重要的前提。
第一个是资料品质：区域与点位分类是否清楚、一致？你想要了解的设备是否有独立加装电表？上传的知识点是否与关键字一致？内容是否条列清晰？一旦这些基础工作没有做好，再强大的生成式 AI，也只能在一堆模糊甚至矛盾的资讯里拼凑故事。
第二个是权限与安全：EMS 里的数据，往往牵涉到产能、设备状态、甚至成本结构。谁可以看到什麽、AI 在背后可以读到多少，必须先有一套清楚的边界设计，否则很容易在方便与风险之间摇摆不定。
第三个是组织文化：我们到底希望 AI 扮演什麽角色？如果把它当成「绝对正确的答案提供者」，迟早会失望；但如果能接受它是「很会整理资讯与找线索的助理」，最后由人来做判断，那麽很多事情就会顺利许多。
EMS 里的 AI 助手长什麽样？
从概念走到实作，固德把这种「顾问」具体做成了一个随叫随到的助手。
结合 AI 助手之后，固德的 EMS 能做的就不只是在萤幕上多打一行告警，而是帮你把各种线索放在一起看。当某个用电发生用电异常，AI 助手会调出过去同样时段、对应设备的用电量或功率因数等数值，看看是否曾在类似时间条件下发生过问题，然后用一句话帮你整理出「可以改善的建议」。
在固德的 EMS 里，AI 助手被设计成一个「看得懂数据、讲得出结论、写得了报告」的虚拟顾问。它不是独立的一套系统，而是自然地嵌在既有画面里：使用者打开固德 EMS，就能直接在介面上，跟整套能源数据「询问问题」。
这个 AI 助手不会取代原本的画面与图表，你仍然可以手动点进每一页仔细看，只是多了一条更直觉的路，让系统来先给你一个方向。
智慧电能管理系统＋AI助手
对现场来说，AI 助手的存在，有点像多了一位永远在值班的资深工程师——你不用告诉他要打开哪一张图表、做哪些交叉比对，只要把你想要了解的设备点位点出来：「在指定日期区间下哪一个设备的用电量是多少？」「这个月的负载率需量与上个月相比是多少？」他就会自动去 EMS 里翻资料、算趋势、拉历史纪录，最后用几句白话说明，再配上已经整理好的结果与相关建议给你看。
智慧电能管理系统
智慧电能管理系统
实践ESG的第一步，电能管理
从「昨天用了几度电」到「明年要怎麽用电」
真正重要的不是看得到多少数据，而是多了一点思考与选择的空间。
当生成式 AI 加进来之后，EMS 开始学会整理资料、提出建议。它逐渐从「被动回答你想看的东西」，变成「主动把你该看的东西拿给你看」，甚至帮你想一两步之后的建议。那就不再只是工具，而更像是能源管理与营运决策之间的一座桥。
生成式 AI 并不是魔法，也不会替企业做所有决定。它能做的，是帮我们把那一大堆难以消化的图表与数字，变成比较好了解的文字与建议；帮我们省下那些机械性的整理与对比，把时间还给真正需要思考与沟通的地方。
对每一个已经或即将导入 EMS 的企业来说，把生成式 AI 加进来，也许不是立刻要做到全自动的智慧节能，而是先问自己几个简单的问题：我们还有多少时间花在整理报表，而不是解读数据？有多少重要决策，其实是等不到正确且易懂的资讯就匆匆做出来？如果这些工作有一部分可以交给 AI 协助，我们是否更有馀裕，把眼光从「昨天用了多少度电」，提升到「明年要用怎样的方式用电」。当答案逐渐清楚时，EMS 与生成式 AI 的结合，也就不再只是技术上的选项，而是一种企业体质升级的选择。