“改造优先”：Stolz Engineering 利用传感器和人工智能平台优化旧冷却塔以实现节能

【新加坡】随着在亚细安拥有大规模工业运营的公司面临日益增长的脱碳达标压力，许多公司可能会选择更换现有低效的冷却塔，但此举既昂贵又可能干扰运营。 

针对这一问题，工程服务供应商 Stolz Engineering 开发了一套解决方案，通过技术将旧冷却塔转变为可持续资产。

该方案名为“智能冷却塔物联网（IoT）可持续发展框架”，它整合了现有的运营数据（在可获取的情况下），并结合安装在冷却塔上的额外非侵入式物联网传感器。

该平台利用传感器数据，自动优化冷却塔的功能，例如调整风扇速度。生成的信息也可供操作员审阅，或为他们进一步改善设施提供指导。 

Stolz 的解决方案遵循“改造优先”的可持续发展方针，即优先考虑通过改善现有建筑来增强可持续性，而非拆除重建。

Stolz 创始人兼首席执行官 Mark Tan 说：“我们的理念是，你必须先能够衡量，然后才能改善。” 

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该公司成立于 2007 年，已为新加坡及本区域超过 1000 座已安装的冷却塔提供支持，业务遍及新加坡、马来西亚和泰国。其客户包括位于兀兰（Woodlands）的一家大型半导体工厂，Pfizer、Lonza 和 GSK 等制药厂，以及由 Global Switch 和 Singtel 运营的数据中心。

在由《商业时报》和 UOB 联合举办的 2026 年可持续发展影响力大奖中，Stolz 荣获影响力企业卓越奖（中小企业组）。

该奖项旨在表彰对环境和社区产生积极影响的企业和个人。

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该公司计划在 2027 年第一季度前部署集成人工智能的平台。Tan 的目标是在两年内，将该解决方案应用到其在新加坡的 1000 个设施中。 

运作原理

物联网（IoT）现场传感器和仪器被安装在冷却塔上，用于追踪冷却设施的温度、用水量、压力、天气状况和机械健康状况。来自这些物理传感器的原始数据随后通过物联网网关传输至云平台。 

随后，人工智能（AI）将数据转化为可供人类操作员采取行动的有效见解。这些信息通过实时仪表板、警报、报告以及环境、社会和治理（ESG）洞察等形式进行可视化呈现。

据该公司称，该框架能提高运营可见性、减少能源需求、降低碳排放，并延长资产的生命周期性能。  

该公司通过使用教育机构新加坡理工学院的一座冷却塔进行了概念证明（POC），以验证该平台。 

这些传感器和平台在实际操作条件下进行了测试。 

根据概念证明的结果，Stolz 估计，将该框架应用于一个总容量约 6 万制冷吨的 40 单元冷却塔装置，根据其运营状况、电价和可实现的优化程度，每年有可能节省高达 200 万新元的能源成本。 

该概念证明显示，在测试的运行条件下，风扇节能高达 47.5%。当大规模应用时，这种优化可以显著减少能源消耗、成本和碳排放，具体效果取决于每个设施的负载状况和运营条件。

“制冷变得越来越重要，特别是对于排放关键型行业。制冷需要保持稳定，” Tan 说道，并以人工智能数据中心和半导体工厂为例，说明这些设施需要高强度的制冷。他补充道：“现在的问题与其说是公司如何提供更多制冷，不如说是如何以负责任和更可持续的方式提供制冷。”

亚细安计划

由于该平台旨在减少建筑物的能源需求和碳排放，Stolz 认为它能为新加坡绿色发展蓝图 2030 提供支持。该公司相信，新加坡在可持续发展方面面临的挑战，不仅在于开发新的绿色基础设施，更在于提升现有已运营基础设施的性能。 

除了新加坡，该公司还计划在整个亚细安地区推广该平台，特别是在公司已有冷却塔安装业务的马来西亚和泰国。该框架可在 Stolz Engineering 位于新加坡、马来西亚和泰国的区域业务中扩展，为气候脆弱的亚细安地区降低能源需求、提高运营韧性，并提供更切实的气候适应途径。