Quando le aziende optano per la trasformazione digitale delle operazioni, l'obiettivo chiave spesso è quello di ridurre i costi aumentando rendimento e velocità di elaborazione, riducendo lo spreco di materiali e i tempi di inattività delle apparecchiature. Apparecchiature e processi di produzione, pertanto, vengono ottimizzati principalmente per la velocità di elaborazione e la resa.
La necessità di valutare l'efficienza energetica mediante le tecnologie dell'Industria 4.0 si sta facendo urgente, anche perché il settore consuma quasi il 41,8% di tutta l'elettricitài e questo contribuisce in modo significativo ai costi operativi. La consapevolezza dei costi non è una novità e i produttori statunitensi sono riusciti a ridurre del 26% l'intensità energetica della produzione, pur aumentando la produzione lorda del 12% dal 1998 al 2018ii.
La novità è rappresentata invece dalla duplice sfida per il settore: soddisfare la richiesta sempre crescente di energia limitando al tempo stesso le emissioni di anidride carbonica non legate alla conversione del materiale grezzo nel prodotto finito. Negli Stati Uniti, il Dipartimento dell'energia (Department of Energy, DoE) promuove e supporta l'importanza delle prestazioni energetiche nel migliorare la competitività in termini di costiiii. Intanto, l'Unione europea ha proposto degli aggiornamenti alla direttiva sull'efficienza energetica per assicurare la conformità ai nuovi obiettivi per il 2030. La direttiva sull'efficienza energetica promuove il risparmio energetico in settori di uso finale, tra cui edilizia, industria e trasporti, richiedendo audit energeticiiv. Per ridurre i costi e stabilire le proprie credenziali ecologiche, le imprese stanno ottenendo la certificazione ISO 50001, che impone l'uso di sistemi di gestione dell'energia (EMS) e di audit energetici.
Anche se non è possibile sostituire apparecchiature efficienti e fonti di energia rinnovabili, la produzione intelligente offre diversi strumenti utili per monitorare, valutare e gestire il consumo energetico al fine di ottimizzare ulteriormente le operazioni in termini di consumo di corrente.
Monitoraggio dell'energia e sensori
L'approccio tradizionale al monitoraggio dell'energia nelle operazioni di produzione può essere riepilogato come segue: i produttori vengono a conoscenza dei costi dell'energia dalle bollette delle utenze quando non riescono a correlare con sicurezza le informazioni sul consumo energetico e le informazioni operative; hanno quindi uno scarso controllo sull'efficienza energetica.
Il metodo più diretto per migliorare l'efficienza energetica di un impianto passa per il monitoraggio e la conoscenza delle prestazioni delle risorse, inclusi gli alimentatori e le apparecchiature di processo. Questo è possibile facendo un uso intelligente dei sensori in rete, per comunicare all'EMS e agli strumenti di analisi l'esatto utilizzo dell'energia da parte di ogni risorsa alimentata. I principali tipi di sensori che svolgono questo compito includono contatori elettrici o, per maggiore flessibilità, sensori di corrente e di tensione. I dati forniti dai sensori di corrente sono combinati come tensione × corrente × tempo per ottenere l'energia.
Altri sensori, come quelli di temperatura, pressione e flusso di gas, che raccolgono dati sulle condizioni del processo, informano le organizzazioni sull'energia necessaria per ottenere parametri di processo ottimali. Ciò consente loro di sviluppare indicatori di prestazioni chiave ed effettuare migliori previsioni operative.
Qualità della corrente
Il monitoraggio del consumo energetico in punti specifici del flusso di processo o in corrispondenza di ciascuna apparecchiatura può rivelare informazioni sulla qualità della corrente fornita. Ad esempio, i motori industriali offrono un carico induttivo alla fornitura, che crea ritardi di tensione e pertanto riduce il fattore di potenza. Un fattore di potenza ridotto implica che è necessario fornire una quantità molto più elevata di voltampere (tensione × corrente) o di potenza apparente per la quantità necessaria di potenza reale, misurata in kilowatt, che svolge il lavoro effettivo.
Se il fattore di potenza non viene corretto, l'impianto può subire fluttuazioni di tensione e disturbi armonici ogni volta cambia che lo stato delle apparecchiature. I carichi reattivi assorbono anche la potenza reattiva in condizioni di assenza di carico e riducono l'efficienza energetica. Un altro problema è che il fattore di potenza e le armoniche cambiano con lo stato operativo delle apparecchiature e con l'interazione dei carichi reattivi.
La soluzione sta nel rilevamento della posizione e delle condizioni operative in fabbrica, dove emerge il fattore di potenza ridotto. Insieme all'analisi dei dati, tutto questo permette di determinare elementi reattivi appropriati, ad esempio i componenti capacitivi per i carichi induttivi, nonché come aggiungerli e persino quando sono necessari.
Informazioni approfondite grazie all'analisi dei Big Data
I sistemi di monitoraggio dell'energia estrapolano più valore dai dati sul consumo energetico di quanto sia possibile fare diversamente. Combinati con strumenti analitici e con l'intelligenza artificiale (IA), in genere basata sul cloud, schemi e tendenze dei parametri del consumo di corrente e di processo vengono rivelati e resi utili. Tra i vantaggi:
1. Ottimizzazione della corrente: i utilizzatori di corrente su vasta scala spesso pagano tariffe di fatturazione basate sulla domanda massima entro un periodo di fatturazione. I picchi nel consumo energetico a breve termine possono dar luogo a costi sproporzionatamente maggiori. Le informazioni approfondite provenienti dai sistemi di gestione dell'energia permettono agli impianti di ottimizzare il consumo di corrente mediante il "livellamento dei picchi". Tale operazione può essere eseguita, ad esempio, modificando i processi di produzione per ridurre la corrente di spunto richiesta dall'avvio simultaneo di più macchinari.
2. Gestione degli impianti: il monitoraggio dei dati contribuisce alla gestione remota degli impianti in quanto informa i pianificatori sullo stato in tempo reale, rilevando anche i tempi di attività e di inattività.
3. Rilevamento dei guasti: il monitoraggio energetico e l'analisi dei dati risultanti può inoltre fornire informazioni importanti sullo stato delle apparecchiature. Ad esempio, schemi di consumo energetico anomali indicano condizioni di funzionamento non sicure o possibili guasti imminenti delle apparecchiature. Tempi di inattività programmati per la manutenzione sono di gran lunga preferibili in termini di efficienza operativa.
4. Ricalibrazione dei processi: una velocità di elaborazione elevata è spesso a discapito dell'affidabilità nonché dell'efficienza energetica, ma l'analisi dei dati può contribuire a ottimizzare tale velocità di elaborazione per raggiungere compromessi ragionevoli con altri fattori. La ricalibrazione dei processi può migliorare sia la resa che la produttività, riducendo al contempo il consumo energetico.
Questo elenco rappresenta valutazioni, regolazioni e vantaggi dinamici, in quanto il carico elettrico delle apparecchiature non è fisso. Varia a seconda delle modifiche ai parametri di processo, degli aumenti periodici nella velocità di elaborazione per soddisfare la domanda, i termini del time-to-market o la pressione della concorrenza, della continua espansione e modernizzazione degli impianti, dello sviluppo di nuovi processi e delle modifiche agli standard di efficienza. Senza analisi continue e in evoluzione, è difficile gestire le certificazioni relative all'efficienza e costi per l'energia mirati.
Aggiornamento intelligente delle operazioni
L'espressione "fabbrica intelligente" evoca immagini di risorse cariche di sensori, analisi dei margini, apprendimento automatico, controllo automatizzato della robotica e analisi delle tendenze e simulazioni basate sull'intelligenza artificiale. Questo induce i decisori aziendali a preoccuparsi per la spesa capitalizzata necessaria per la trasformazione digitale.
Tuttavia, l'aggiornamento degli impianti esistenti per raccogliere dati sull'energia è relativamente semplice da realizzare. Persino la robotica semi-automatica oggi utilizzata comunemente nella produzione può offrire dati sull'energia da mettere in correlazione con le informazioni sui processi.
I moduli di tensione e corrente vengono facilmente applicati alle apparecchiature. Il condizionamento del segnale, i convertitori analogico/digitali e la rete 5G possono collegare rapidamente l'hardware della tecnologia operativa agli strumenti EMS implementati sull'infrastruttura IT esistente.
Anche se una maggiore efficienza energetica è sempre auspicabile, non è questa la ragione principale delle implementazioni dell'Industria 4.0. Tuttavia, il monitoraggio energetico e la potenza analitica di soluzioni a basso costo e facilmente implementabili sono un punto di partenza ideale per la trasformazione digitale di un'impresa. Le nuove informazioni ottenute da queste implementazioni possono portare a risparmi significativi sulle bollette energetiche e semplificare l'audit e la certificazione degli impianti in base a standard di efficienza.
Scopri come
Il consiglio degli esperti di Arrow Intelligent Solutions può aiutare a portare nuovi sistemi di controllo e tecnologie di produzione intelligenti, inclusi il monitoraggio e l'analisi dell'energia, online presso l'impianto, in modo rapido e a costi ridotti.
Parla con Arrow oggi stesso per scegliere i moduli sensore e le soluzioni di connettività, aggregazione e analisi dei dati e hosting su cloud più appropriati per ottenere la conformità in termini di efficienza energetica.
iIEA. "Key World Energy Statistics 2021". www.iea.org/reports/key-world-energy-statistics-2021/final-consumption
iiU.S. EIA (dicembre 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
ivCommissione europea. "Direttiva sull'efficienza energetica". energy.ec.europa.eu/topics/energy-efficiency/energy-efficiency-targets-directive-and-rules/energy-efficiency-directive_en