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能源管理系統首先計劃在全廠鋪開，同時結合每個產線自己的特點尋找節能點。在硬件側，數據采集的及時性和可靠性需要得到保障。在軟件側，生產數據與能耗數據的結合需要更緊密，能提供更多功能揭示能源的使用情況，例如系統計劃加入單位產品耗能計算功能，更精細化地管理產線地能源消耗。在數據量積累起來的基礎上，數據的持續挖掘將會是系統研究的重點。例如生產部門可以開展相同產品產線的能耗對比，發掘生產設備，生產現場存在的改善點；開展產線自身能源消耗的分析對比，找尋更節能的生產安排和方式，并進行推廣。此外，可以借助機器學習的工具，分解電力負荷，對單個設備進行監控。在不斷的發掘新問題，新改善點的過程中，需要總結所有節能點的發現過程，形成系統化的節能改進方法和步驟。
在能源管理系統完善的進程中，能耗數據與生產數據的緊密關系越發引人注意，特別是在挖掘數據，探索節能點的階段。沒有完備的能耗數據，工廠無法對生產進行能耗的監測，無法發掘可能的改進點；而沒有生產數據，能耗數據的變化顯得雜亂無章，很難單單基于能耗數據分析出能源浪費的原因，很難為工廠指明節能改進的方向。專注于車間的能源管理系統應當注重能耗數據和生產數據的結合，發掘兩者的關系，再聯系產線現場的狀況，設備的狀況和管理的方案，找尋車間內能源利用率提升途徑。
此外，能源管理系統的完善是一個持續的過程。在系統搭建之初，由于沒有產線的具體消耗信息，沒有節能方面的經驗，系統的設計和架構偏向于普適化的設計。而在系統逐漸抓取到現場數據之后，應當依據具體情形增加系統功能，使系統適應產線的具體要求，并經由發現問題—增加系統功能—推廣經驗—發現新問題—增加新功能—推廣新經驗的循環，不斷拓展系統功能，提高能源消耗分析的能力，提高車間能源利用率。
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