Comment conjuguer objets connectés et données collectées pour optimiser l’efficacité énergétique d’une installation, générer des économies financières et s’inscrire dans une stratégie de développement durable ? L’entreprise Metron propose une solution : l’intelligence artificielle ! En compilant toutes les données internes et externes (coût de l’énergie, météo…), le système est capable d’adapter la consommation d’énergie en temps réel.

Fondée en 2013, Metron fournit à ses clients une plateforme d’intelligence énergétique qui collecte, agrège et analyse en temps réel l’ensemble des données générées par les systèmes industriels. Le tout est interfacé avec des données externes, telles que celles des marchés de l’énergie ou des prévisions météorologiques. Le moteur d’intelligence artificielle développé par METRON permet ainsi aux industriels de réduire efficacement la consommation d’énergie et d’améliorer l’empreinte environnementale.

L’intelligence artificielle s’appuie sur le Machine Learning, des ontologies (NDLR : Wikipedia : En informatique et en science de l’information, une ontologie est l’ensemble structuré des termes et concepts représentant le sens d’un champ d’informations, que ce soit par les métadonnées d’un espace de noms, ou les éléments d’un domaine de connaissances) et un assistant virtuel. Le Machine Learning donne une capacité d’apprentissage à la machine par une série d’algorithmes et d’agents autonomes (Random Forest, Neural Network, Deep Learning) ; tandis que l’ontologie structure les connaissances métier et énergétiques. Elle crée des inférences qui apportent à l’IA des capacités de raisonnement. De nouvelles opportunités d’optimisations sont ainsi exploitées en continu. Un assistant virtuel collabore avec l’humain au travers d’une plateforme et nativement avec les équipements industriels.

Des projections positives pour plusieurs secteurs de l’industrie

Metron présente plusieurs cas d’études pour convaincre de la plus-value de sa solution. Par exemple chez Danone. Le géant de l’agroalimentaire avait pour objectif l’optimisation des process de Stérilisation, NEP (Nettoyage en place)  et réseau de vapeur. Il payait jusqu’à 1 million d’euros par an en vapeur, et la même somme en électricité.

Metron a permis des recommandations pour optimiser la consommation des procédés NEP et stérilisation UHT sans impacter la production, ainsi qu’un suivi de l’impact des actions en temps réel. Concernant la vapeur, une modélisation de l’ensemble du réseau a permis la détection automatique de dérives de consommation dues à des purgeurs défectueux.
Au total, c’est 150 000 € d’économies annuelles qui ont été effectués sur ces périmètres.

Même méthode pour l’industrie chimique, où selon les données de Metron : mettre en place l’optimisation du séquencement des 6 compresseurs à vitesse variable et fixe, et un modèle dynamique qui s’ajuste dès qu’un nouveau débit d’air est demandé permet une économie minimale de 80 000 € par an, sur une facture initiale de 1 million et une consommation de 13 GWh.

Une digitalisation B&B de bout en bout : le cas d’Airflux

METRON a collaboré avec Airflux, afin d’améliorer l’offre de ce dernier et d’apporter la digitalisation directement à ses clients. Société française fournissant des services dans la production et la gestion de l’air comprimé en usine, Airflux s’est traditionnellement concentrée sur l’installation et la maintenance des équipements. Pour profiter d’une industrie lourde en données disponibles, Airflux cherche à intégrer le Big Data et l’Intelligence artificielle dans son offre afin de garantir la performance énergétique des systèmes de compression sur les sites de ses clients.

La technologie METRON a permis à Airflux d’interagir directement avec des systèmes d’air comprimé, de visualiser leurs données sur une plate-forme numérique et d’optimiser leur consommation d’énergie. Les résultats sont là : Airflux peut désormais améliorer le séquençage en place sur les systèmes de compresseurs en temps réel pour réduire la consommation d’électricité de 3 %.