Comment la demande croissante d'optimisation énergétique en temps réel a doublé les investissements dans les systèmes énergétiques intelligents

Pour faciliter une transformation structurée et axée sur la gestion des risques, nous avons déployé notre modèle ENERCON sur mesure, acronyme de Évaluation, Normalisation, Intégration, Réaffectation, Connexion, Optimisation, Navigation, conçu pour s'adapter facilement à toutes les opérations complexes.

• Analyse de la maturité du marché et des points de tension client : grâce à une analyse comparative approfondie de la concurrence, à la modélisation du comportement client et à une analyse macroéconomique, nous avons constaté une croissance annuelle de 41 % des dépenses en énergie intelligente dans le secteur de l’automatisation industrielle. Nous avons segmenté les points de tension énergétique par région, secteur et taille d’installation afin d’aider notre client à identifier les segments à fort potentiel d’investissement.
• Normalisation des données internes pour le diagnostic énergétique : Nous avons accompagné l’entreprise dans la consolidation de ses données énergétiques provenant de plus de 80 sites. En reliant les indicateurs de performance des machines aux calendriers de production, aux pics de consommation et aux temps d’arrêt, nous avons contribué à normaliser ces données dispersées afin d’établir une base de référence solide pour l’optimisation.
• Intégration de réseaux de capteurs IoT à des modèles de prévision basés sur l'IA : En collaboration avec l'équipe d'ingénierie du client, nous avons développé et déployé des réseaux de capteurs IoT dans trois grands centres de production. Ces capteurs ont collecté des données à haute fréquence sur la consommation d'énergie, les températures des machines et les états d'inactivité, alimentant ainsi des modèles d'IA capables de prévoir les augmentations de consommation et de suggérer des modifications en temps réel.
• Réaffectation des capitaux des systèmes existants vers le SEMS : Un audit coûts-avantages détaillé a révélé que 28 % des dépenses annuelles étaient immobilisées dans la maintenance de systèmes de contrôle obsolètes. Nous avons préconisé une stratégie de réaffectation progressive des capitaux, consistant à mettre hors service les actifs énergétiques non performants et à réinvestir dans l’infrastructure SEMS. Sur une période de deux ans, cette stratégie a permis à notre client de doubler ses dépenses SEMS sans augmenter son budget total.
• Faciliter la prise de décision énergétique au sein d'équipes transversales : Nous avons contribué à décloisonner les services informatiques, opérationnels et de développement durable de notre client. Grâce à des tableaux de bord centralisés et des indicateurs clés de performance partagés, les équipes transversales ont pu aligner les performances énergétiques sur les objectifs financiers, opérationnels et ESG.
• Optimisation par boucles de rétroaction continue : des données en temps réel ont été intégrées à des modèles d’apprentissage automatique adaptatifs. Ces modèles ont permis de prévoir les tendances de consommation, de détecter les inefficacités et d’automatiser les décisions d’économie d’énergie, comme la mise hors service des lignes inactives, le report des charges aux heures creuses ou l’ajustement de la vitesse des moteurs.
• Exploration des politiques et des incitations : Nos conseillers en politiques publiques ont collaboré avec le client pour identifier et solliciter des incitations régionales en matière d'énergie propre, des programmes de compensation carbone et des subventions pour les infrastructures numériques. Cette démarche a permis d'améliorer les délais de retour sur investissement de 20 à 25 % dans le cadre des projets pilotes.