Lorsque les entreprises décident de transformer numériquement leurs opérations, leur principal objectif est souvent d'abaisser les coûts en augmentant les rendements et les débits, en limitant le gaspillage de matériaux et en diminuant les temps d'arrêt du matériel. Les équipements et les processus de fabrication sont donc essentiellement optimisés en vue d'optimiser le débit et le rendement.
Le besoin d'évaluer le rendement énergétique à l'aide des technologies de l'industrie 4.0 devient d'autant plus urgent que le secteur industriel consomme 41,8 % de la totalité de l'électricitéi, ce qui constitue une part non négligeable de ses coûts d'exploitation. Cette sensibilisation aux coûts existe depuis déjà quelque temps et les fabricants américains ont réussi à diminuer de 26 % l'intensité de l'énergie utilisée dans la fabrication, tout en augmentant de 12 % la production manufacturière brute entre 1998 et 2018ii.
La nouveauté, toutefois, est un double défi qui se pose au secteur : répondre à la demande sans cesse croissante d'énergie, tout en limitant les rejets de CO2 qui ne font même pas partie intégrante de la conversion des matières premières en produits finis. Aux États-Unis, le Department of Energy (DoE) insiste sur l'importance du rendement énergétique pour stimuler la compétitivité et intervient dans ce sensiii. Dans le même temps, l'UE a proposé plusieurs mises à jour de sa Directive sur l'efficacité énergétique (DEE) afin de pouvoir respecter les nouveaux objectifs pour 2030. La DEE encourage les économies d'énergie dans les secteurs utilisateurs, dont le bâtiment, l'industrie et les transports, en exigeant des audits énergétiquesiv. Cherchant à diminuer leurs coûts et à faire valoir leurs performances écologiques, les entreprises font certifier la compatibilité de leurs opérations avec la norme ISO 50001, qui impose l'utilisation de systèmes de gestion de l'énergie (SGE) et la mise en place d'audits énergétiques.
Bien que rien ne remplace des équipements efficaces et des sources d'énergie renouvelables, la fabrication intelligente offre plusieurs outils pouvant servir à suivre, évaluer et gérer l'utilisation de l'énergie pour aller plus loin dans l'optimisation des opérations en agissant sur la consommation.
Contrôle de l'énergie et capteurs
L'approche classique du contrôle de l'énergie dans les opérations industrielles peut se résumer comme suit : les fabricants ne découvrent leurs coûts énergétiques qu'au moment où ils reçoivent les factures correspondantes lorsqu'ils ne peuvent pas corréler avec certitude les informations sur leur consommation d'énergie avec leurs informations opérationnelles et n'ont donc qu'une maîtrise très limitée de leur rendement énergétique.
La méthode la plus directe pour améliorer le rendement énergétique d'une installation consiste à surveiller et à comprendre la façon dont se comportent les ressources, c'est-à-dire les équipements des processus et les alimentations électriques. L'utilisation intelligente de réseaux de capteurs permet d'indiquer précisément aux SGE et aux systèmes analytiques ce que consomme chacune des ressources alimentées. Les principaux types de capteurs qui effectuent ce travail sont des instruments de mesure de l'énergie ou, ce qui est plus pratique, des appareils de mesure du courant et de la tension. Les informations fournies par ces derniers sont combinées sous la forme tension × courant × temps pour obtenir l'énergie.
D'autres capteurs, comme des capteurs de température, de pression et de débit de gaz, qui recueillent des données sur l'état des processus, indiquent aux organisations la quantité d'énergie nécessaire pour optimiser les paramètres de ces processus. Celles-ci peuvent alors développer des indicateurs de performance clés et mieux prédire leurs coûts d'exploitation.
Qualité de l'alimentation
La surveillance de la consommation d’énergie à des points spécifiques du flux de processus ou au niveau de chaque équipement peut donner des informations importantes sur la qualité de l'énergie fournie. Par exemple, les moteurs industriels apportent une charge inductive à l'alimentation qui retarde le courant par rapport à la tension et diminue donc le facteur de puissance (FP). Un PF bas signifie qu'une puissance volt-ampère bien plus élevée (résultant du calcul tension × courant) ou apparente doit être fournie pour obtenir la quantité de puissance réelle nécessaire mesurée en kilowatts effectuant réellement le travail.
Si le facteur de puissance n'est pas corrigé, le site peut subir des fluctuations de tension ou du bruit harmonique chaque fois que l'état de l'équipement change. Les charges réactives font également chuter la puissance réactive si aucune charge n'est présente et diminuent le rendement énergétique. Un autre problème est la modification du facteur de puissance et des harmoniques qui accompagne le changement d'état opérationnel de l'équipement et l'interaction des charges réactives les unes avec les autres.
La solution réside dans la détection des conditions locales et opérationnelles dans l'usine lorsqu'apparaît un FP bas. Cela, en plus de l'analyse des données, permet de connaître les éléments réactifs qui conviennent, par exemple les composants capacitifs pour charges inductives, et de savoir où et quand leur ajout est nécessaire.
Informations apportées par les analyses de Big Data
Les systèmes de gestion de l'énergie tirent davantage de valeur des données de consommation énergétique que toutes les autres solutions. Lorsqu'ils sont combinés à des outils analytiques et des systèmes d'intelligence artificielle (IA), en général dans le cloud, des logiques et des tendances dans la consommation énergétique et les paramètres des processus apparaissent et peuvent être exploitées. Cela se traduit par divers avantages :
1. Optimisation de la puissance : les gros consommateurs paient souvent à un taux qui repose sur leur demande maximale sur une période de facturation. Les pics de consommation énergétique sur de courtes périodes peuvent entraîner des augmentations de coûts disproportionnées. Les données issues des systèmes de gestion de l'énergie permettent aux sites d'optimiser la consommation énergétique en « écrêtant » ces pics.
2. Gestion des installations : les données de surveillance facilitent la gestion des installations à distance en informant les planificateurs de production des états en temps réel, notamment grâce à la détection des temps de fonctionnement et des temps d'arrêt.
3. Détection des défaillances : la surveillance de l’énergie et l’analyse des données résultantes peuvent également fournir des informations importantes sur l'état des équipements. Par exemple, des schémas anormaux de consommation énergétique indiquent des conditions de fonctionnement dangereuses ou une panne imminente de l'équipement. Pour un bon rendement énergétique, il est nettement préférable de programmer un temps d'arrêt pour entretenir le matériel.
4. Ré-étalonnage des processus : parce qu'un débit élevé compromet souvent la fiabilité et le rendement énergétique, l'analyse des données peut aider les entreprises à optimiser leur débit pour trouver un équilibre raisonnable avec les autres facteurs. Le ré-étalonnage des processus peut permettre d'augmenter à la fois le rendement et la productivité, tout en diminuant la consommation énergétique.
Cette liste montre les évaluations et les ajustements dynamiques, mais également les avantages parce que la charge électrique provenant de l'équipement n'est pas fixe. Elle varie avec la modification des paramètres des processus, avec les augmentations périodiques de débit pour répondre à la demande, avec les échéances de commercialisation ou la pression de la concurrence, l'extension et la modernisation permanente des installations, l'élaboration de nouveaux processus et l'évolution des normes de rendement énergétique. Sans une politique d'analyse continue et évolutive, il est difficile de conserver les certifications énergétiques et les objectifs de coûts énergétiques.
Améliorer le fonctionnement grâce à l'intelligence
L'expression « usine intelligente » évoque des images d'installations bourrées de capteurs, d'analyses en périphérie, d'apprentissage machine, de contrôle automatisé de robots et d'analyses de tendance et de simulations dirigées par une intelligence artificielle. Devant de telles images, les décideurs redoutent les investissements que leur demanderait leur transformation numérique.
Pourtant, la mise à niveau des installations existantes pour recueillir des données énergétiques est relativement simple à effectuer. Même les systèmes robotiques semi-automatiques couramment utilisés aujourd'hui dans l'industrie peuvent transmettre des données énergétiques pouvant être corrélées avec les informations des processus.
L'adjonction de modules détecteurs de courant et de tension aux équipements se fait facilement. Le conditionnement du signal, les convertisseurs analogique/numérique et les réseaux 5G peuvent permettre de connecter sans difficulté le matériel des technologies d'exploitation aux outils des SGE déployés sur l'infrastructure IT existante.
Bien qu'un meilleur rendement énergétique soit un objectif toujours désirable, ce n'est pas ce désir qui a présidé au déploiement de l'industrie 4.0. Cela n'empêche pas que les possibilités de surveillance de l'énergie et la puissance d'analyse offertes par des solutions peu coûteuses et faciles à mettre en place sont un point de départ idéal pour la transformation numérique d'une entreprise. La nouvelle intelligence issue de ce type de déploiement peut se traduire par d'importantes économies sur les factures énergétiques. Elle peut aussi faciliter les audits et contribuer à faire homologuer la compatibilité des installations avec les normes de rendement énergétique.
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iIEA. « Key World Energy Statistics 2021 ». www.iea.org/reports/key-world-energy-statistics-2021/final-consumption
iiU.S. EIA. (Déc. 2021). « 2018 Manufacturing Energy Consumption Survey ». www.eia.gov/consumption/manufacturing/pdf/MECS%202018%20Results%20Flipbook.pdf
iiiU.S. DoE, Advanced Manufacturing Office. www.energy.gov/eere/amo/advanced-manufacturing-office
ivCommission européenne. « Directive sur l'efficacité énergétique ». energy.ec.europa.eu/topics/energy-efficiency/energy-efficiency-targets-directive-and-rules/energy-efficiency-directive_en