Économies d’énergie dans l’industrie : les apports des données et de l’IA
- 08/09/2024
Face à l’augmentation des prix de l’énergie ces dernières années et à la nécessaire décarbonation de l’industrie [2], les économies d’énergie sont devenues essentielles. Alors que la digitalisation de l’industrie se poursuit, l’intelligence artificielle offre de réelles opportunités. Aujourd’hui, les données permettent une maîtrise des dépenses énergétiques et constituent un levier de compétitivité.
[2]
Objectif : réduction des émissions de gaz à effet de serre de 35% d’ici
2030 pour l’industrie.
Analyser les consommations d'énergie
La réalisation d’un audit énergétique est la première étape. Il ne s’agit pas de multiplier les analyses de données mais de cibler les plus pertinentes et les plus utiles. En France, 70% [1] de la consommation d’énergie dans l’industrie est consacrée à la production de chaleur. Les autres postes de dépenses concernent :
- La compression, la formation et la mise en mouvement des pièces mécaniques à l’aide de moteurs électriques,
- La production de froid,
- L’éclairage des bâtiments,
- Les procédés électriques plus spécifiques.
- Quelles sont les données pouvant être analysées ?
- Energie et fluides : suivi de la consommation (électricité, gaz…), répartition des coûts, etc.
- Production : taux d’utilisation des équipements, consommation d’énergie pour chaque processus, etc.
- Conditions météorologiques : température, humidité, ensoleillement, etc.
Nos solutions ERP permettront de centraliser de telles informations en vue de prendre des décisions éclairées.
[1] Comité stratégique de filière – Nouveaux Systèmes Énergétiques - Novembre 2023
Déployer des processus d'amélioration continue
Les indicateurs de performance ou KPIs sont incontournables pour mesurer les performances sur un laps de temps donné :
- Rendement énergétique global,
- Retour sur investissement (ROI),
- Réduction des émissions de gaz à effet de serre,
- Efficacité énergétique par processus,
- …
Là encore, les solutions de gestion de documents permettent une collaboration en temps réel entre les équipes concernées. De quoi rapidement trouver des axes d’amélioration.
Grâce à DABBEL, Vinci Facilites a noté une économie d’énergie de 20% [1] en un seul mois d’utilisation grâce au contrôle des systèmes de ventilation et de chauffage. Une telle démarche s’inscrit dans la volonté du Groupe Vinci de réduire ses émissions de gaz à effet de serre.
Quant à la société Energiency, elle a identifié un potentiel d’économie de 10% dans l’atelier de peinture d’un grand constructeur automobile [2].
Le challenge ? Améliorer le ROI sur les projets d’efficacité énergétique déjà en cours.
[2] https://www.energiency.com/fr/cas-usages/automobile-mecanique/
L’exploitation de la data est le point de départ vers une amélioration continue en termes d’économies d’énergie. Construits sur ces données, les modèles d’IA transforment l’industrie en profondeur.
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