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加快建設2025年江蘇省綠色工廠申報指南

發布時間：2025-08-13 ~~瀏覽次數：~~

政策背景：

為發揮制造業在綠色低碳轉型中的基礎性和導向性作用，打造綠色制造領軍力量，近日，江蘇省工信廳組織開展2025年度江蘇省綠色工廠、綠色工業園區申報工作。深入貫徹習近平生態文明思想，全面落實黨中央、國務院關于綠色低碳發展的決策部署，發揮制造業在綠色低碳轉型中的基礎性和導向性作用，打造綠色制造領軍力量，根據工信部《綠色工廠梯度培育及管理暫行辦法》（以下簡稱《暫行辦法》）要求，組織開展2025年度江蘇省綠色工廠、綠色工業園區申報工作。

申報條件

（一）綠色工廠

申報對象為依法設立并具有獨立法人資格或者視同法人的獨立核算單位，且在江蘇省行政區域范圍內，從事實際生產的制造型企業；企業須達到《暫行辦法》中綠色工廠評價基本要求，且自評總分達到80分及以上。自評標準：依據《暫行辦法》規定，已納入工信部2024年度發布的綠色工廠創建標準清單（附件3，相關行業具體標準可在省工信廳官網下載）的行業參照相應行業標準進行評價，不在清單范圍的行業參照國家標準《綠色工廠評價通則》（GB/T 36132）。

（二）綠色工業園區

申報對象為在江蘇省行政區域范圍內具有法定邊界和范圍、具備統一管理機構的工業園區，且以產品制造和能源供給為主要功能，工業增加值占比超過50%；園區須達到《暫行辦法》中綠色工業園區評價基本要求，且自評總分達到80分及以上。自評標準：依據《暫行辦法》規定的綠色工業園區評價要求（附件5）執行。

（三）不得申報情況

近三年有下列情況的企業或園區不得申報：未正常經營生產的（工商注銷、連續停產12個月以上、被市場監督管理部門列入經營異常名單且未被移出等）；發生較大及以上安全（含網絡安全、數據安全）、質量、環境污染等事故以及偷漏稅等違法違規行為的；被動態調整出綠色制造名單的；在省級以上有關部門督查中發現存在嚴重問題的；被列入工業節能監察整改名單且未按要求完成整改的；被列為失信被執行人的。

（三）評審確認

省工業和信息化廳對各設區市推薦名單開展形式審查，組織專家進行評審，經審核符合省級綠色工廠、綠色工業園區條件的單位，將名單在省工業和信息化廳網站進行公示，無異議后由省工業和信息化廳發文公布。

企業申報綠色工廠有哪些好處？

綠色工廠分為國家級、省級和市級三個層次，國家級申報評選全流程是由工信部主管，由各級工信部門逐級上報，最終工信部進行評定。

如果企業被評為綠色工廠，將有以下五個方面的好處：
1、可提高綠色示范企業形象、知名度和影響力；
2、有助于提升企業對綠色制造的管理水平，實現綠色和可持續發展；
3、入選國家綠色工廠并獲得綠色工廠牌照，可作為企業環保的保護傘，享受環保免檢，不限產，不限電等好處；
4、可作為企業綠色集成改造升級的基礎，享受后期更大的實惠；
5、享受國家相應的政策支持和省級、市級、區級獎勵資金，企業最終可得到獎勵資金可達幾百萬元；

關于綠色工廠，不同的省市都有不同的鼓勵性政策補貼，下圖江蘇省的政策補貼：

建設能碳管理系統助力企業成為綠色工廠

在綠色工廠申報的一級標準中有能源資源投入這一方面的內容，包含有建設能源管理中心這一項。對于建設有能源管理中心的企業，在申報綠色工廠時會有加分。

能碳管理系統功能介紹：

1、計量器具管理：對計量器具的基本信息一級校驗信息進行管理

2、能源的分類計量
能源管理系統通過在耗能設備回路上安裝計量表計,分類收集企業各個環節的能耗效據,建立實時和歷史數據庫,實現對電能、水、壓縮空氣、天然氣、蒸汽等能耗情況的采集與歸類,也可以與其他系統,如企業現有的MES、SCADA、BAS、DCS、ERP等進行集成,可通過ODBC、XML、OPC、FTP、AP1、Web等多種方式實現能耗數據對接與共享。

3、建設能源管理中心
建設數據存儲管理中心。通過本地化部署，或建立集團“私有云”、租用“公有云”的方式,建設一套分布式、多冗余的數據存儲中心，基于“互聯網+大敵據"的有效利用，完成企業數據AI分析。

4、能效核算及對標
通過對歷史數據的分析，平臺可以評估工廠的能效水平，發現能源使用的不足之處，為工廠的能效改進提供指導；對能耗單元運行分析、統計分析、經濟分析、相關性分析、告警分析多個能耗單元對比分析。

5、碳足跡核查及改善：
①碳盤查
內置24個行業核算與報告指南；
清晰展示碳排放總量和范圍一、二、三的碳排放；
展示企業碳排放邊界、排放源及排放因子種類、排放源計量；
展示溫室氣體排放量匯總、各個能源的活動水平和排放因子數據和來源；
可導出碳排放報告:支持wvord、pdf導出
②產品碳足跡
展示各個產品不同時間段的碳排放量以及每個產品各個階段的碳排放量；
展示企業各個階段的產品碳足跡，從而協助企業進行產品碳足跡認證工作
③碳分析
碳排放分析:展示碳排放強度、碳排放增長率、碳排放彈性系數等數據
碳排放預測:展示不同預測場景下碳排放情況

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