Purpose – This study aims to develop a maturity model to assess manufacturing companies’ adoption of digitaltechnologies for energy efficiency and to formulate strategies to facilitate progress toward higher maturity levels. To achieve this goal, the study will identify and analyze the challenges inherent in the adoption andimplementation of digital technologies for energy efficiency.

Design/methodology/approach – This study used a mixed methodology, combining analysis of the literaturefor building a maturity model and a questionnaire for validating the model and developing strategies foradvancing maturity. The questionnaire was answered by 101 Swedish manufacturing companies.

Findings – The findings reveal that the aluminum industries and iron and steel industries exhibit higher maturity levels in adopting digital technologies. Most companies are intermediate adopters utilizing core technologies such as the Internet of things, Cloud and Big Data for energy use monitoring, analysis and reporting. A smaller subset of companies, identified as leading adopters, reached the highest maturity level, integrating artificial intelligence, predictive analytics and machine learning into their energy management systems to optimize both production and energy use. A keychallenge identified is the “lack of knowledge” regarding the adoption and implementation of these technologies.

Research limitations/implications – It is essential to emphasize that the developed maturity model does notprioritize the adoption of multiple types of digital technologies. From a maturity standpoint, what truly matters is how effectively the information obtained from digital technologies is utilized in energy efficiency and energy management work to create knowledge and, thus, add value to the organization.

Practical implications – The maturity model and the strategies for advancing maturity related to the adoption of digital technology for energy efficiency are designed to be applicable to all types of manufacturing industries regardless of what sector or country the company is active in. The model can also be used by academia or otheractors interested in evaluating the maturity level for the adoption of digital technologies for energy efficiency incompanies in the manufacturing industry. The developed strategies offer guidance on determining which activities to undertake within the organization based on its current level of maturity.

Denna rapport är ett försök att sammanfatta den forskning som har gjorts inom området energieffektivisering av industriell belysning med fokus på teknik, hinder, drivkrafter och mervärden. Rapporten har skrivits inom ramen för projektet Mervärden vid energieffektivisering – för en ökad energieffektivisering inom industriell belysning, som finansierats av Energimyndigheten. Målgruppen är vetenskapssamhället i Sverige, universitetsstudenter med energi- och miljöinriktning och industriföretag.

Resultaten från litteraturstudien visar att den forskning som har gjorts inom området energieffektivisering av industriell belysning och dess potentiella mervärden är förhållandevis begränsad. Vad författarna kan se så saknas exempelvis studier som tar ett helhetsgrepp på mervärden. Det saknas även forskning om metoder för kvantifiering av mervärdens ekonomiska betydelse.

När det gäller forskning som relaterar till styrning och optimering av belysning så finns en del studier med fokus på bostäder, offentliga lokaler och gatubelysning. Forskning som studerar styrning och optimering av industriell belysning lyser med sin frånvaro. Det ska sägas att studierna av bostäder, offentliga lokaler och gatubelysning innehåller metoder som skulle kunna vara användbara även för industriell belysning. Några exempel på områden är prediktivt underhåll för industriell belysning samt optimering och styrning av belysning tillsammans med andra stödprocesser såsom luftkonditionering.

Styrning och optimering av belysning underlättas om det finns infrastruktur för digital teknik, det vill säga en infrastruktur som tillhandahåller sensorer, datakommunikation, datalagring och dataanalys. Om denna infrastruktur inte finns tillgänglig i tillräcklig utsträckning kan ett alternativ vara att använda ett koncept likt ”Ljus som tjänst”. Dock är det inte säkert att det är lika kostnadseffektivt som en lokalt optimerad lösning.

Det finns hinder som försvårar energieffektivisering av industriell belysning. Litteraturstudien indikerar att de mest nämnda hindren är finansiella och informativa. Informativa hinder kan överkommas genom styrmedel såsom energikartläggningsstöd för små och medelstora företag samt energinätverksprogram. Om mervärden kan inkluderas i ett investeringsunderlag så skulle det kunna bidra till att finansiella hinder minskar. För att kunna göra detta behöver mervärdeskonceptet bli mer allmänt känt.

Förbättrad industriell energieffektivitet i östgötska företag är ett projekt (med kortnamnet Excen-e) som har bedrivits av avdelningen för Energisystem vid Linköpings universitet under 2018–2021 med finansiering från europeiska regionalfonden. Via samverkan mellan akademi, offentlig sektor och näringsliv, har syftet med projektet varit att bidra till en mer koldioxidsnål och energieffektiv industriell produktion genom kunskapsspridning om mervärden av energieffektivisering och hållbarhetsaspekter, samt att utveckla och använda ett beslutsstödsverktyg kring mervärden vid energirelaterade investeringsbedömningar. Projektet har byggt på kunskaps- och erfarenhetsutbyte mellan projektmedarbetande forskare och ett nätverk av åtta regionala tillverkningsföretag inom vilket projektet har introducerat mervärdeskonceptet och involverat deltagande företag i arbetet med att ta fram verktyget. Denna rapport syftar till att sätta projektet och dess arbete i ett större sammanhang, d.v.s. visa på möjliga samband och synergieffekter mellan övergripande ramverk och begrepp, t.ex. energieffektivisering och mervärden, hållbarhetsaspekterna i det regionala utvecklingsarbetet samt de globala hållbarhetsmålen. Rapporten visar att mervärdesbedömningar av energieffektivisering via projektets framtagna verktyg ökar kunskapen om och användningen av mervärden vilket kan stödja såväl förberedande beslutfattande arbete som uppföljande och utvärderande arbete som rör energieffektiviseringsåtgärder, samt även bidra till och demonstrera samhällsnytta och hållbarhetsvinster på lokal till global nivå.

Svensk industri bör strategiskt arbeta mot ökad energi- och resurseffektivitet på en global marknad med knappare resurser. I detta sammanhang spelar beslutsunderlag och nyckeltal en central roll för att nå ökad effektivitet. Även för tillsynsmyndigheter är rättvisande nyckeltal avseende slutenergianvändning av mycket stor vikt för att kunna bedriva ett rättvist förebyggande och proaktivt arbete med svenska företag. De nyckeltal som finns på internationell och nationell nivå är baserade på tillförd energi och ofta relaterade till en ekonomisk output, till exempel förädlingsvärde. Det saknas emellertid nyckeltal kring slutenergianvändningen inom svensk industri fördelat på energibärare såsom el och olja och fördelat på slutenergiprocesser såsom ugnar, tryckluftskompressorer, etc. De siffror som ibland anges är baserade på grova uppskattningar. Projektets mål har därför varit att generera ett processträd avseende flera av de största, till slutenergianvändning räknat, svenska industribranscherna avseende hur slutenergianvändningen är fördelad på processnivå och olika energibärare, samt att allokera växthusgasutsläpp på dessa olika processer. Resultaten indikerar att nyckeltal baserade på energianvändning och indirekta växthusgasutsläpp på processnivå kan bidra till bättre kunskap om i vilka industriella energianvändande processer den största potentialen för energieffektivisering och minskning av växthusgasutsläpp finns. För att upprätthålla kunskap om var den största potentialen för förbättring finns krävs att energidata regelbundet samlas in efter en standardiserad kategorisering av energianvändande processer. Även om projektet har avgränsats till svensk industri kan resultatet vara till nytta också för andra medlemsstater inom EU liksom globalt.

Swedish industry should strategically work towards improved energy and resource efficiency. In this context, decision making and key performance indicators (KPIs) play a central role in achieving improved efficiency. Even for regulation authorities, fair KPIs of energy end-use are very important to be able to perform excellent, preventive and proactive work towards Swedish companies. KPIs at international and national levels are based on energy supplied, normally related to an economic output, such as value added. However, there are no key figures about the energy end-use in Swedish industry, distributed on energy carriers such as electricity and oil, and in turn allocated on energy end-using processes such as furnaces, air compressors, etc. The existing figures regarding this are based on rough estimates. The goal of the project has therefore been to generate a process tree for several of the largest, energy end-using Swedish manufacturing industries, as regards how energy end-use is distributed at the process level and for different energy carriers, and in turn allocate greenhouse gas emissions for these different processes. The results indicate that energy KPIs based on energy use and indirect carbon greenhouse gas emissions at process level can contribute to better knowledge of the industrial energy end-use processes that have the greatest potential for energy efficiency improvements as well as greenhouse gas abatement. In order to continuously know the processes with the greatest potential for improvement, energy end-use data should be collected regularly and follow a standardized categorization of energy end-use processes. The project has been limited to Swedish industry, but the results can be useful for other EU member states as well as globally.

Increasing energy efficiency within the industrial sector is one of the main approachesin order to reduce global greenhouse gas emissions. The production and processing of aluminiumis energy and greenhouse gas intensive. To make well-founded decisions regarding energy effi-ciency and greenhouse gas mitigating investments, it is necessary to have relevant key performanceindicators and information about energy end-use. This paper develops a taxonomy and key perfor-mance indicators for energy end-use and greenhouse gas emissions in the aluminium industry andaluminium casting foundries. This taxonomy is applied to the Swedish aluminium industry andtwo foundries. Potentials for energy saving and greenhouse gas mitigation are estimated regardingstatic facility operation. Electrolysis in primary production is by far the largest energy using andgreenhouse gas emitting process within the Swedish aluminium industry. Notably, almost half of thetotal greenhouse gas emissions from electrolysis comes from process-related emissions, while theother half comes from the use of electricity. In total, about 236 GWh/year (or 9.2% of the total energyuse) and 5588–202,475 tonnes CO2eq/year can be saved in the Swedish aluminium industry and twoaluminium casting foundries. The most important key performance indicators identified for energyend-use and greenhouse gas emissions are MWh/tonne product and tonne CO2-eq/tonne product.The most beneficial option would be to allocate energy use and greenhouse gas emissions to boththe process or machine level and the product level, as this would give a more detailed picture of thecompany’s energy use and greenhouse gas emissions.

Improving energy efficiency in industry is recognized as one of the most crucial actions for mitigating climate change. The lack of knowledge regarding energy end-use makes it difficult for companies to know in which processes the highest energy efficiency potential is located. Using a case study design, the paper provides a taxonomy for energy end-use and greenhouse gas (GHG) emissions on a process and energy carrier level. It can be seen that drying of wood is the largest energy using and GHG emitting process in the studied companies. The paper also investigates applied and potentially viable energy key performance indicators (KPIs). Suggestions for improving energy KPIs within the wood industry include separating figures for different wood varieties and different end-products and distinguishing between different drying kiln technologies. Finally, the paper presents the major energy saving and carbon mitigating measures by constructing conservation supply curves and marginal abatement cost curves. The energy saving potential found in the studied companies indicates that significant improvements might be achieved throughout the Swedish wood industry. Even though the scope of this paper is the Swedish wood industry, several of the findings are likely to be relevant in other countries with a prominent wood industry.