Optimiser l'alimentation électrique dans les sites industriels

Comme dans tous les pays européens, le prix de l'électricité a explosé en Suisse ces dernières années. Parallèlement, la consommation actuelle d'électricité d'environ 57 térawattheures par an augmentera considérablement au cours des 25 prochaines années - les experts prévoient une consommation d'électricité de 80 à 90 térawattheures par an. L'électrification de l'industrie, de la mobilité et de la production de chaleur est notamment à l'origine de cette évolution. Les principaux utilisateurs d'électricité en Suisse sont, avec près de 55 % de la consommation, l'industrie, les services et les entreprises commerciales. Tout comme les particuliers, ces derniers doivent se pencher sur la substitution des énergies fossiles car c'est la seule façon de garantir la neutralité climatique d'ici 2050. L'industrie, particulièrement gourmande en énergie, a besoin de découvrir les potentiels d'économie d'électricité et de les exploiter en utilisant des technologies efficaces sur le plan énergétique. 

La DIN EN ISO 50001 est une norme internationale qui offre aux entreprises un cadre pour améliorer leur efficacité énergétique. Grâce à un système de gestion de l'énergie, les entreprises peuvent augmenter leur efficacité énergétique, réduire leurs coûts et minimiser leur impact sur l'environnement. Le processus est basé sur le cycle Plan-Do-Check-Act (PDCA), qui favorise les améliorations continues. 

Au cours de la phase Plan (planification), les entreprises établissent une politique énergétique, identifient les processus énergivores et définissent des objectifs énergétiques. Dans la phase Do (Réalisation), des ressources et des formations sont mises en place pour atteindre ces objectifs et l'importance de la gestion de l'énergie est communiquée en interne. La phase Check (contrôle) comprend la surveillance de la performance énergétique et des audits réguliers afin de garantir l'efficacité du système. Enfin, la phase Act (action) consiste à prendre des mesures pour remédier aux problèmes et améliorer encore l'efficacité énergétique. 

Les gros consommateurs d'énergie tels que les machines de production offrent un potentiel considérable d'amélioration de l'efficacité. L'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique permet d'identifier des modèles de consommation d'énergie et de générer des propositions spécifiques d'amélioration de l'efficacité. Cela permet d'adapter plus précisément l'utilisation de l'énergie aux besoins réels de la production et peut contribuer considérablement à la réduction des coûts énergétiques inutiles. 

Collecte et analyse des données : L'IA et les systèmes ML commencent leur processus par la collecte et l'analyse de grandes quantités de données provenant des machines. Des capteurs recueillent des données sur la consommation d'énergie en temps réel, et ces données sont utilisées pour identifier des modèles et des tendances. Par exemple, l'IA peut détecter si une machine consomme plus d'énergie que nécessaire, ce qui pourrait indiquer un éventuel dysfonctionnement ou une inefficacité. 

Prévision et maintenance : En analysant les données, les systèmes d'IA peuvent prévoir quand une machine doit être entretenue avant qu'un problème ne survienne, ce qui pourrait entraîner une consommation d'énergie plus élevée ou une panne. La maintenance préventive garantit que les machines fonctionnent avec une efficacité optimale, ce qui réduit la consommation d'énergie.

Automatisation et contrôle : Les systèmes d'IA peuvent être utilisées pour contrôler et ajuster automatiquement les machines de production afin de maximiser l'efficacité énergétique. Par exemple, l'IA peut adapter les temps de fonctionnement des machines en fonction des besoins réels afin de minimiser les temps morts et de réduire la consommation d'énergie.

Optimisation des processus : Le ML peut aider à identifier les conditions de fonctionnement optimales pour chaque machine ou pour l'ensemble du processus de production. En analysant les données provenant de différentes sources, les modèles ML peuvent fournir un aperçu de la manière dont les changements dans une partie du processus peuvent avoir un impact sur la consommation d'énergie et suggérer des procédures ou des configurations plus efficaces. 

Prévisions des besoins énergétiques : L'IA peut également être utile pour prédire les besoins en énergie des machines en analysant les données historiques et en temps réel. Ces prévisions peuvent être utilisées pour obtenir de l'énergie aux moments où elle est moins chère ou plus respectueuse de l'environnement, ce qui contribue à des économies et à une réduction de l'empreinte carbone.