Dans les environnements de production modernes, on trouve de nombreux équipements différents, interconnectés au sein de processus complexes. De nos jours, ces équipements sont généralement déjà dotés par le fabricant de systèmes de contrôle intégrés qui garantissent un fonctionnement optimal et efficace. Cependant, en particulier pour les installations d’approvisionnement, ces systèmes de contrôle fonctionnent souvent de manière autonome, sans tenir compte des environnements de processus modifiés ou des équipements connectés provenant d’autres fabricants. En pratique, cela conduit souvent à une interaction inefficace entre les installations.
Fonctionnement en opposition
Un exemple simple est l’interaction entre les systèmes de chauffage et de climatisation. Les systèmes de contrôle régulent de manière optimale le fonctionnement de chaque installation individuelle ; néanmoins, il arrive souvent, pendant les périodes de transition, que le chauffage fonctionne encore alors que la climatisation est déjà en marche. La raison en est que les systèmes de contrôle réagissent uniquement aux influences extérieures, telles que la température, sans être intégrés entre eux. Dans les environnements de production, on observe des schémas similaires dans les installations d’approvisionnement, comme par exemple dans la production d’air comprimé.
Le logiciel comme contrôleur fiable
En général, les spécialistes des processus ont déjà l’intuition que quelque chose ne fonctionne pas de manière optimale, mais il leur est difficile de le prouver avec des données et des informations fiables qui justifieraient une intervention. C’est ici que les différentes méthodes mathématiques et l’intelligence artificielle intégrées dans les logiciels de gestion intelligente de l’énergie entrent en jeu. Tout d’abord, tous les paramètres importants des équipements, de l’environnement et des processus sont identifiés avec le client, puis les données correspondantes provenant de différentes sources sont collectées de manière centralisée dans l’application.
Exemple : air comprimé
Pour la production d’air comprimé, cela signifie que tous les paramètres importants sont enregistrés, aussi bien du côté de l’alimentation que de la consommation. Cela inclut, par exemple, les données sur la consommation d’énergie, les niveaux de pression fournis, l’état des différents compresseurs, les températures, mais aussi des valeurs concernant les consommateurs, comme l’état et les informations de fonctionnement des installations de production, la consommation individuelle d’air comprimé, les quantités demandées, etc. Les paramètres importants dépendent bien entendu du processus considéré.
L’IA comme soutien
Ensuite, toutes ces données historiques sont analysées en profondeur à l’aide de régressions, d’algorithmes mathématiques et de méthodes d’apprentissage automatique. Sur la base de ces analyses complètes, il est possible de représenter les relations mathématiques entre les différentes données, c’est-à-dire les causes et les effets au sein des processus.
Optimiser le fonctionnement grâce aux prévisions
Cette connaissance détaillée des interrelations permet d’identifier et de corriger les anomalies dans différents états de fonctionnement et de processus. Pour garantir en permanence le fonctionnement optimal des installations, les utilisateurs exploitent ensuite ces connaissances pour une surveillance continue. Sur la base des paramètres, il est possible de prévoir les consommations ou comportements attendus et de les comparer aux données mesurées. En cas d’écarts entre les valeurs réelles et les prévisions, une notification appropriée peut être déclenchée. Ainsi, le système garantit automatiquement que les processus resteront toujours optimaux et efficaces à l’avenir.
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