la gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

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Tanguy MATHON [email protected] #CONFpollutec2016 engie-blu-e.fr La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie données Le 2 décembre 2016

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Page 1: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

Tanguy MATHON

[email protected]

#CONFpollutec2016

engie-blu-e.fr

La gestion des données au service de

la performance énergétique de l’industrie

données

Le 2 décembre 2016

Page 2: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

ENERGY MANAGERS, FAITES LEVIER SUR VOS DONNÉES

Très peu d’entreprises sont équipées d’un réel outil de pilotage des données énergétiques

Données Technologies numériques Applications métier Amélioration continue (PDCA)

TUER EXCEL, YES YOU CAN !

19% sont équipés d’un outil dédié

à la gestion énergétique (GTB, logiciel

de gestion énergétique, monitoring…)

78% des responsables énergie

utilisent pour seul outil de suivi

un simple tableur de type Excel

19% 35% des entreprises

interrogées sont équipées

d’un système de comptage

de l’énergie leur permettant

de connaitre leurs consom-

mations par usages

énergétiques

78%

Le saviez-vous ?

Page 3: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

#CONFpollutec2016

Politique

énergétique

Planification

énergétique

Mise en œuvre et

fonctionnement

PLAN

DO

Audit interne

Revue de

management

Surveillance,

mesure, analyse

Amélioration

continue

ACT

Actions correctives

et préventives

Vérification

CHECK

ISO 50001, le référentiel Des solutions opérationnelles

PLAN

Elaborez et suivez

votre plan d’action

énergétique

FACT

Contrôlez

automatiquement

toutes vos factures

EVENT

Gérez vos événements

d’exploitation en mesurant

leur impact sur la performance

Numérisez vos

relèves manuelles

et exploitez

instantanément

l’information

NUM

Sachez d’où vient

votre performance

avec l’analyse de

variance

VAR

Auto-évaluez

la maturité de votre

SIE et de votre SME

CHECK

PILOT

Pilotez, analysez et

contrôlez votre performance

énergétique en continu

BLU.E, LES SOLUTIONS NUMÉRIQUES POUR L’EFFICACITÉ

ÉNERGÉTIQUE

Page 4: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

#CONFpollutec2016

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Compteurs automates connectés au

réseau usine

Compteurs capteurs

connectés sans fil (Sigfox/LoRa)

Bases de données d’archivage

(SQL, noSQL, Oracle, OSIsoft)

Supervision ERP/GMAO

Données de supervision

temps réel

Alertes

Fichiers CSV ou Excel (relevés de compteurs,

factures d’énergie,

relevés de production,

relevés d’analyses de labo...)

Données web (météo, prix de

marché, etc.)

LE PRÉREQUIS

AGRÉGATION ET STRUCTURATION Export fichiers

CLOUD BIG DATA

BLU.E PILOT, UNE SOLUTION INTÉGRÉE ET EVOLUTIVE

D’ACCÈS AUX DONNÉES

Page 5: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

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#CONFpollutec2016

PLATEFORME DE SERVICES LOGICIELS

(gestion des utilités, conduite du process, achats, maintenance, etc.

PILOTAGE (meilleures pratiques opératoires en temps réel)

SUIVI (tableaux de bords, alarmes, rapports)

BLU.E PILOT, UNE SOLUTION INTÉGRÉE ET EVOLUTIVE

DE SUIVI ET AIDE AU PILOTAGE

Page 6: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

#CONFpollutec2016

les Indicateurs

de Performance

Energétique clés

(UES production

d’énergie, UES

consommations

d’énergie)

et suivre la variabilité

des Indicateurs de

Performance clés

la variabilité

des Indicateurs

de Performance clés

et la relier à ses causes

les meilleures pratiques

opératoires de conduite

du process et de

gestion des utilités

et suivre les progrès et

les gains par projet et

en cumulé

DÉFINIR MESURER ANALYSER IMPLÉMENTER CONTRÔLER

#1 #2 #3 #4 #5

DANS UN SEUL OUTIL ET DE FACON PRAGMATIQUE

ENERGY MANAGERS, FAITES LEVIERS SUR VOS DONNÉES

POUR GÉNÉRER DES GAINS SANS CAPEX

Page 7: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

#CONFpollutec2016

#1 + #2 : DÉFINIR LES IPE CLÉS, MESURER LEUR VARIABILITÉ

OBJECTIF : IDENTIFIER UNE VARIABILITÉ,

C-A-D UN POTENTIEL DE GAIN

IPE hebdos chaine vapeur base 100 = moyenne annuelle

IPE hebdos chaine air comprimé base 100 = moyenne annuelle

IPE hebdos chaine eau glacée base 100 = moyenne annuelle

Page 8: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

#CONFpollutec2016

#2 : MESURER LA VARIABILITÉ DES IPE EN CONTINU

Données mensuelles Données quotidiennes Données temps réel

11% de variabilité 28% de variabilité 70% de variabilité

Page 9: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

#3 : L’ANALYSE MULTI-VARIABLES

L’OBJECTIF ?

#CONFpollutec2016

relier la variabilité d’un IPE

à des paramètres opératoires

sous contrôle

Page 10: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

#4 : « IMPLEMENTER » LES CONSIGNES DE PILOTAGE

EN TEMPS RÉEL

L’OBJECTIF ? STANDARDISER LES MEILLEURES PRATIQUES DE CONDUITES

= RÉDUIRE LA VARIABILITÉ ET CAPTER LES GAINS

EXEMPLE : LE PILOTAGE ENERGIE MULTI-SITES

Page 11: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

#5 : CONTRÔLER LES PROGRÈS ET LES RÉSULTATS

EN TEMPS RÉEL

UN FORT LEVIER MANAGÉRIAL

BLU.E PILOT :

EXEMPLE DU SUIVI DE L’APPLICATION DES RÈGLES (EFFORT) ET DES RÉSULTATS (RESULTS)

Page 12: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

#CONFpollutec2016

LE RESULTAT : DES ECONOMIES D’ENERGIES SANS CAPEX

Données Techno numériques Applis métier Amélioration continue (PDCA)

> Nouvelle pratique

IDENTIFIER LES CONDITIONS OPÉRATOIRES

POUR LIVRER UNE PERFORMANCE STABLE

Page 13: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

GROS ENJEUX ET FORTE COMPLEXITÉ ?

FAIRE LEVIER SUR LES FONCTIONNALITES BIG DATA DE BLU.E PILOT

1 Quantifier le potentiel de progrès

et la solution pour l’atteindre 2

Assistance temps-réel à la standardisation

des pratiques de conduite

Potentiel

de progrès

Point de

fonctionnement

multi-variables

Retour

d’expérience

Niveau d’engagement

des 4 sources d’énergie

Modèle prédictif

7 jours des besoins

d’énergie

Consigne

d’engagement

des sources

Page 14: La gestion des données au service de la performance énergétique de l’industrie

Tanguy MATHON

[email protected]

#CONFpollutec2016

Le 2 décembre 2016

Merci pour votre attention

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