向无碳世界的转变极大地改变了我们在汽车制造业中处理项目和评估当前运营模式的方式。技术是向制造更智能、自动和零排放车辆过渡的关键推动者。

越来越多的汽车制造商正在设计、制造和生产电动汽车。最近的一次研究国际清洁运输委员会的数据显示，2010年至2020年间，全球生产了超过1000万辆电动汽车。Wood的专业自动化团队目前正在与众多原始工程制造商(oem)合作，以创建新的电动汽车生产设施，或将现有的生产线从化石燃料发动机转换为电池发动机。

虽然在运输相关的控制方面有一些相似之处，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。传统的发动机依靠内燃产生动力。随着电动汽车的出现，内燃已经被电力取代，因此需要监测的运动量减少了。

在汽车行业之外，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尤其如此。如今，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系统甚至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个固体废物管理机构，该机构必须根据设定的时间表安排油罐车访问其偏远设施，以清除罐中的渗滤液。虽然这个过程是有效的，但效率并不高，因为许多油罐仍然有过剩的容量，这导致了油罐的浪费行程。该机构需要通过准确调度油罐车来减少碳足迹，并防止油罐溢出以保护其资产。

我们与该机构合作，创建了一个低功耗远程终端单元，由太阳能、蜂窝支持的物联网板驱动，以收集水箱液位。然后，数据被传输到云架构，在云架构中，警报被实时推送给用户，以获得最佳的油罐车调度和信息。有了现成的数据，就不再需要人工检查和远程操作。现在，我们的客户可以高效地安排物流。这意味着更少的碳，更少的时间和更低的成本。

这进一步表明，需要适当的基础设施来支持最佳技术，从而实现向无碳环境的过渡。对净零经济的推动必然会导致制造业和工业行业彻底审查和改进他们目前的产品和生产实践。作为回报，我们可以期待看到在自动化和数据管理方面的进一步投资，以充分实现实现碳中和的目标。