Automatisation industrielle

Pour optimiser l’utilisation de l’énergie, votre usine a besoin des bonnes données – et voici pourquoi

Sayan Ghosh
Les bonnes données peuvent vous servir de guide pour optimiser l’utilisation de l’énergie. Elles peuvent vous montrer la bonne direction pour faire des choix judicieux. Lisez des exemples dans notre blog.

 

La course est lancée pour réduire les coûts énergétiques dans la fabrication. Selon les dernières données de l’Energy Information Administration des États-Unis, le secteur industriel représente à lui seul 33 % de la consommation totale d’énergie des États-Unis. À l’échelle mondiale, l’Agence internationale de l’énergie affirme que le secteur représente 37 % de la consommation d’énergie.

 

La réduction de ce chiffre pourrait non seulement aider les usines et les installations individuelles à réaliser des économies, mais aussi à diminuer l'impact sur l'environnement, à préserver les ressources et à potentiellement créer des prix de l'énergie plus stables.

 

Il existe de nombreuses approches qui peuvent être adoptées pour optimiser la consommation d’énergie, allant de l’investissement dans des équipements éconergétiques et de l’installation de compteurs intelligents à l’ajustement des calendriers de production et à la mise en œuvre de programmes de réponse à la demande. Il n’y a pas de bonne ou de mauvaise réponse lorsque chaque environnement, et sa consommation d’énergie, est différent. Mais quelle que soit la voie que vous choisissez, une chose est sûre : les données sont le seul moyen de déterminer comment et où vous pouvez optimiser la consommation d'énergie pour obtenir le plus grand impact. Autrement, vous ne formulez que des hypothèses.

 

Les bonnes données peuvent vous servir de guide pour la prise de décision, vous indiquant où aller et quoi faire. Mais vous devez pouvoir accéder à des données qui ne sont pas instantanément visibles ou facilement disponibles. Lorsque vous le pourrez, vous serez en mesure de prendre de meilleures décisions concernant la surveillance et la gestion de l’énergie.

 

Voici trois exemples de la différence que les données peuvent faire lorsqu’il s’agit d’optimiser l’utilisation de l’énergie.

 

1. Suivi de la consommation en temps réel par rapport à des audits intermittents

Sans données fiables, les seules informations sur lesquelles vous pouvez compter proviennent d’audits énergétiques. Ceux-ci ont tendance à être menés sporadiquement plutôt qu'à intervalles réguliers. Même lorsqu'ils sont menés régulièrement, ils se tournent vers le passé au lieu d'examiner votre environnement en temps réel. Par conséquent, ils ne vous mèneront probablement qu’à des problèmes qui sont devenus évidents au lieu de vous aider à rechercher de manière proactive des domaines à améliorer.

Cela signifie que de nombreuses inefficacités plus insidieuses peuvent passer inaperçues et que l'impact des améliorations peut ne pas être suivi ou évalué efficacement.

Grâce à des données fiables capturées par des moyens tels que la surveillance des équipements, vous pouvez être sûr d’avoir une compréhension approfondie des opportunités d’utilisation et d’efficacité en temps réel à mesure qu’elles se présentent.

 

2. Mettre l'accent uniquement sur la consommation d’énergie par rapport à l’approvisionnement en énergie

Un plan complet visant à optimiser l’utilisation de l’énergie comprend des stratégies visant à réduire la consommation d’énergie et à fournir de l’énergie de manière rentable.

 

Lorsque les données font défaut, les efforts visant à optimiser l'utilisation de l'énergie peuvent se concentrer uniquement sur la réduction de la consommation plutôt que sur la manière dont l'énergie est produite et sur la question de savoir si elle est achetée de la manière la plus rentable.

 

Pour prendre des décisions intelligentes en matière d’approvisionnement, vos responsables de l’énergie, des opérations, des finances et des installations doivent comprendre des éléments tels que :

  • L'historique des habitudes de consommation d’énergie afin que vous puissiez négocier des contrats favorables et choisir des prix qui correspondent à votre consommation.

  • Les calendriers de production, les changements opérationnels et les conditions du marché pour prévoir les besoins énergétiques futurs et planifier à l’avance pour obtenir les meilleurs tarifs possibles sans trop acheter ou sous-acheter.

  • Quand et où l’énergie est utilisée pour déterminer quand acheter de l’énergie et comment structurer les contrats en conséquence.

  • Les habitudes de consommation qui pourraient vous permettre de tirer parti de l’intégration de sources d’énergie renouvelables, d’accéder à des tarifs plus bas pendant les heures creuses ou de recevoir des incitatifs pour réduire votre consommation pendant les périodes de pointe.

 

3. Prioriser les projets de retour sur investissement à court terme par rapport aux gains à long terme

Le manque de données complètes et en temps réel sur la consommation d’énergie crée un environnement dans lequel les dirigeants n’ont souvent d’autre choix que de donner la priorité aux stratégies de retour sur investissement (ROI) à court terme.

 

Les investissements avec un retour sur investissement à long terme peuvent être plus difficiles à justifier sans les bonnes informations pour les soutenir, en particulier s'ils nécessitent des investissements initiaux importants et ont des périodes de retour sur investissement longues. Sinon, les projets peu coûteux, à court terme et avec des avantages immédiats seront plus faciles à défendre.

 

Les données vous aident également à surveiller et à évaluer les initiatives d’optimisation énergétique. Sans ces informations en temps réel, vous ne serez pas en mesure de suivre les progrès et l’efficacité des améliorations qui ont été apportées. Il est donc plus difficile de prouver leur valeur et d’obtenir un soutien pour des initiatives similaires.

 

D’où viennent toutes ces « données » ?

Les données permettant d’optimiser l’utilisation de l’énergie peuvent provenir de nombreux endroits :

  • Les capteurs (température, pression, etc.) et les compteurs intelligents peuvent surveiller et générer des rapports en temps réel sur l’utilisation de l’équipement pour vous aider à identifier les modèles, à localiser les heures de pointe et à savoir où l’énergie est gaspillée. Ils peuvent également recueillir des informations sur les processus et les calendriers de production pour vous aider à trouver des moyens de vous améliorer.

  • Les systèmes SCADA peuvent collecter et analyser des données en temps réel provenant de systèmes et de dispositifs de contrôle qui ont un impact sur la consommation d’énergie.

  • Les systèmes de gestion des bâtiments peuvent rendre compte de la consommation d’énergie à partir de systèmes tels que l’éclairage et la climatisation.

  • Un logiciel de gestion de l’énergie peut fournir une vue complète de la consommation.

  • Les systèmes de gestion de la maintenance peuvent aider à prévoir les besoins de maintenance et à prévenir le gaspillage d’énergie causé par une défaillance de l’équipement ou une mauvaise performance.

  • Les PLC peuvent rendre compte des performances de la ligne de production.

 

Toutes ces données peuvent être rassemblées dans une plateforme centralisée pour une analyse plus approfondie et une compréhension des modèles, des inefficacités et des tendances.

 

En fonction des informations que vous obtenez, vous pouvez ensuite apporter des modifications et prendre des décisions en conséquence. Par exemple, les données révèlent peut-être qu’un ajustement de votre calendrier de production vous aidera à éviter les opérations lourdes pendant les périodes de pointe de la demande afin que vous puissiez réduire les coûts. Cette décision pourrait être prise en cartographiant la production actuelle et les horaires des employés avec des données sur les périodes de forte consommation d’énergie, ainsi que des données sur la consommation horaire d’énergie et les coûts associés.

 

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Notre matériel et nos logiciels peuvent être associés aux offres de nos partenaires pour créer des solutions de connexion complètes qui transforment les données sur le terrain en informations en temps réel afin que vous puissiez obtenir les résultats que vous recherchez.

 

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