向无碳世界的转变极大地改变了我们处理项目和评估汽车制造行业当前运营模式的方式。技术是向制造更智能、更自主和零排放车辆过渡的关键推动因素。

越来越多的汽车制造商正在设计、设计和生产电动汽车 (EV)。最近 学习 国际清洁交通委员会的报告显示，2010 年至 2020 年间，全球制造了超过 1000 万辆电动汽车。 Wood 的专家自动化团队目前正与众多原始工程制造商 (OEM) 合作，以创建新的 EV 生产设施或转换现有生产从化石燃料驱动的发动机到电池供电的发动机。

虽然与运输相关的控制有几个相似之处，但我们的视觉系统和防错团队发现制造过程的某些部分已经简化。传统发动机依靠内燃来产生动力。随着电动汽车的出现，内燃机已经被电力取代，因此需要监控的运动量减少了。

在汽车之外，也越来越多地采用技术驱动的数据管理实践来减少行业的碳足迹。对于具有远程基础设施和物流调度问题的客户来说尤其如此。今天，人工智能等新技术已经改变了传统的数据收集方法，使客户能够在 SCADA 系统内甚至在他们的移动设备上分析数据。

这方面的一个关键例子是弗吉尼亚州东南部的一家固体废物管理机构，它必须根据既定时间表安排油罐车前往其偏远设施，以清除罐中的渗滤液。虽然这个过程有效，但效率不高，因为许多油罐仍然有多余的容量，导致油轮浪费行程。该机构需要通过准确调度油罐车来减少他们产生的碳足迹，并防止油罐溢出以保护他们的资产。

我们与该机构合作创建了一个由太阳能、支持蜂窝的物联网板驱动的低功率远程终端单元，用于收集油箱液位。然后将数据传输到云架构，在那里实时向用户推送警报，以优化油罐车调度和信息。有了现成的数据，不再需要手动检查和提供给远程操作。现在，我们的客户可以有效地安排物流。这意味着更少的碳、更少的时间和更少的成本。

这进一步表明需要适当的基础设施来支持能够实现向无碳环境过渡的最佳技术。推动净零经济无疑已经促使制造业和工业行业彻底审查和改进他们当前的产品和生产实践。作为回报，我们可以期待在自动化和数据管理方面进一步投资，以全面实现实现碳中和的目标。