在迈向可持续发展的道路上，制造业设定科学碳目标（SBTi）至关重要，却面临诸多技术难题。精准突破这些难点，是制造业成功践行SBTi目标的关键。

复杂供应链排放数据获取困境

制造业供应链冗长复杂，从原材料采购、零部件制造到产品组装，涉及众多环节与各级供应商。一级供应商数据收集相对容易，可到二级、三级甚至更下游供应商，数据获取难度呈指数级上升。

不同供应商使用不同数据记录方式，缺乏统一标准，导致数据格式与质量参差不齐。有的供应商记录不完整，关键能耗、排放数据缺失；有的数据时效性差，无法反映当下真实排放情况。这使得企业整合供应链碳排放数据时，仿佛置身混乱迷宫，难以梳理清晰。

为解决这一难题，企业可搭建统一的供应链碳排放数据平台，为供应商提供标准化数据填报模板，明确数据字段、格式与提交周期。利用数字化技术，如区块链，确保数据一旦录入便不可篡改，增强数据可信度与可追溯性。企业还可与主要供应商签订数据共享协议，给予一定激励，如优先合作机会、技术支持等，提升供应商参与积极性，促使其更主动、准确地提供排放数据。

能源结构转型技术瓶颈

制造业能源消耗量大，传统能源结构以煤炭、石油等化石能源为主，碳排放高。向可再生能源转型是SBTi目标实现的重要途径，却面临技术挑战。一方面，可再生能源发电存在间歇性问题，像太阳能依赖光照、风能受风速影响，发电不稳定，难以满足制造业连续、大规模生产需求。另一方面，储能技术发展滞后，无法高效存储多余可再生能源电力，造成能源浪费，也影响能源供应稳定性。

企业可联合科研机构与高校，加大对储能技术研发投入，探索新型储能材料与技术，提升储能效率与容量。在企业内部，优化能源管理系统，引入智能能源监测与控制系统，实时监控能源使用情况，根据可再生能源发电波动，智能调整生产流程，优先在可再生能源发电充足时段安排高能耗生产环节，提高能源利用效率，降低对传统能源依赖。

减排目标与生产增长平衡难题

制造业企业发展过程中，生产规模扩大往往伴随着碳排放增加，这与SBTi要求的逐年减排目标产生矛盾。企业既要满足市场对产品的需求，扩大产能，又要降低碳排放，面临两难抉择。在市场需求旺盛时，若为减碳限制产能，可能失去市场份额；但盲目扩产，又难以完成SBTi减排任务。

企业需创新生产技术与管理模式。通过引入先进生产工艺，提高资源利用率，减少生产过程中能源消耗与废弃物产生，实现增产不增污。运用大数据分析技术，精准预测市场需求，合理安排生产计划，避免过度生产造成能源浪费与排放增加。同时加大对绿色产品研发投入，开发低碳、环保新产品，开拓新兴市场，在满足市场需求同时，降低企业整体碳排放强度。

制造业攻克SBTi目标设定技术难点，需要在供应链数据管理、能源技术创新以及生产模式优化等多方面发力，为实现可持续发展目标奠定坚实基础。