es.wedoany.com Noticia: La Oficina General del Comité Central del Partido Comunista de China y la Oficina General del Consejo de Estado emitieron recientemente las «Opiniones sobre la realización de un trabajo de ahorro energético y reducción de carbono de mayor nivel y mayor calidad» (en adelante, las «Opiniones»), que despliegan tareas específicas de ahorro energético y reducción de carbono en áreas clave como la industria, la construcción, el transporte, la infraestructura digital y las instituciones públicas, elevando el ahorro energético y la reducción de carbono a un proyecto sistémico que abarca todo el proceso y todos los aspectos del desarrollo económico y social.
La industria manufacturera es el campo de batalla principal para el ahorro energético y la reducción de carbono. Promover el ahorro energético y la reducción de carbono en la industria manufacturera no solo ayuda a forzar la transformación y actualización industrial y eliminar la capacidad de producción obsoleta, sino que también reduce los costos energéticos de las empresas y mejora su competitividad en el mercado. Los analistas consideran que las «Opiniones», basadas en una planificación integral de todos los ámbitos de la economía y la sociedad, aclaran aún más la dirección de desarrollo y las rutas de implementación, impulsando la transformación del ahorro energético y la reducción de carbono en la industria manufacturera de una mejora puntual a una actualización verde de todo el proceso y toda la cadena, ayudando a la industria a profundizar en su potencial de ahorro energético, acelerando la transición verde y baja en carbono, y proporcionando apoyo para la transformación verde integral del desarrollo económico y social.
En cuanto a la transformación de las industrias tradicionales, las «Opiniones» proponen apoyar el uso de tecnologías digitales e inteligentes y tecnologías verdes para transformar y mejorar las industrias tradicionales. Peng Jian, presidente del Instituto de Investigación de la Industria de la Ciencia y la Tecnología (SaiZhi), señaló que la ruta central para que las industrias tradicionales logren una transformación digital, inteligente y verde radica en la integración profunda de las tecnologías digitales y las tecnologías verdes, logrando así la optimización del consumo energético y el control de las emisiones de carbono en todo el proceso de producción. Los métodos de implementación específicos incluyen: utilizar tecnologías como el Internet industrial, la inteligencia artificial y el big data para lograr un control inteligente de la producción, realizar un monitoreo en tiempo real y una optimización dinámica del proceso de producción para reducir el consumo de energía y materiales; construir una plataforma de gestión de energía y carbono que cubra las principales empresas consumidoras de energía, fortaleciendo el monitoreo, la predicción y la asignación de la carga energética, y promoviendo la visualización, trazabilidad y gestión de las emisiones de carbono; implementar una transformación tridimensional de «equipo + proceso + gestión», impulsando la automatización y la actualización inteligente a nivel de equipo, promoviendo procesos verdes y bajos en carbono a nivel de proceso, e introduciendo sistemas digitales a nivel de gestión.
Con el apoyo de la Asociación de Materiales de Construcción de China, el Grupo Conch y Huawei lanzaron conjuntamente un modelo de inteligencia artificial para materiales de construcción de cemento. Este modelo ha logrado avances en la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en áreas como el control de calidad, la optimización de la producción, la gestión de equipos y la seguridad en la producción, logrando efectos como la optimización dinámica de los parámetros del proceso, la respuesta de alerta temprana en segundos y la maximización de la utilización de recursos. En términos de optimización de la producción, el modelo integra datos de múltiples fuentes del proceso de producción para construir un modelo de optimización global de la cocción, que puede recomendar en tiempo real los objetivos de los parámetros clave del proceso y ajustar automáticamente el plan de operación óptimo según las diferentes condiciones de trabajo, reduciendo el consumo estándar de carbón en un 1% adicional sobre la base de la eficiencia energética de primer nivel. Según los cálculos para una línea de clínker de 5000 toneladas/día, este modelo puede reducir las emisiones de dióxido de carbono en más de 4500 toneladas al año.
Zhao Gang, presidente del Instituto de Investigación de la Industria de la Ciencia y la Tecnología (SaiZhi), considera que se debe construir un sistema de transformación que integre la inteligencia y la ecología a través de la vinculación de «puntos, líneas y superficies». Específicamente, en el «punto», a través de proyectos piloto urbanos de transformación tecnológica de la industria manufacturera, se apoya a las empresas para que realicen transformaciones de alta gama, inteligentes y verdes, construyendo fábricas inteligentes y fábricas verdes; en la «línea», se impulsa a las empresas líderes de la cadena y a las empresas punteras a construir cadenas de suministro inteligentes y verdes, logrando el intercambio de datos y la reducción coordinada de carbono en toda la cadena industrial; en la «superficie», se llevan a cabo demostraciones de transformación inteligente y verde integral en clústeres industriales y parques tecnológicos, creando clústeres de fabricación avanzada con integración digital y verde. Zhao Gang sugiere que se debe crear un ecosistema de desarrollo inteligente y verde, con un aumento de la inversión financiera a nivel nacional, una reducción de las barreras de transformación para las pequeñas y medianas empresas a nivel local, y que las instituciones financieras utilicen políticas financieras verdes para apoyar con precisión proyectos de ahorro energético y reducción de carbono, reciclaje de recursos y actualización coordinada digital y verde en fábricas verdes, formando un ecosistema de transformación benigno de «orientación gubernamental, impulso del mercado e iniciativa empresarial».
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