Maksymalizacja konkurencyjności w dobie automatyzacji
W dobie powszechnej automatyzacji procesów przemysłowych przychodzi taki czas, gdy firmy zadają sobie pytanie dotyczące wyboru sposobu maksymalizacji zysków. Oczywiście odpowiedzi jest mnóstwo, gdyż chodzi o zwiększenie konkurencyjności firmy na rynku tak, by było to dla niej jak najbardziej korzystne. Jak można tego dokonać? Istnieje wiele możliwości i sposobów, a jednym z nich jest automatyzacja zarządzania energią w zakładach przemysłowych, która przyczynia się do optymalizacji kosztów produkcji. Obecnie wiele firm inwestuje w odnawialną energię OZE, ale spójrzmy na inne podejście do redukcji kosztów energii.
Coraz częściej obserwujemy jak nowe technologie umożliwiają przenikanie się świata OT z IT. Dzięki nowoczesnym systemom zarządzania energią możliwe jest monitorowanie zużycia prądu, gazu czy innych nośników energii w czasie rzeczywistym. Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) pozwala na jeszcze większą optymalizację, ponieważ systemy te analizują ogromne ilości danych i uczą się wzorców zużycia energii.
Dzięki temu możliwe jest dokładniejsze prognozowanie zapotrzebowania oraz szybsze reagowanie na nieprawidłowości. Firmy korzystające z algorytmów sztucznej inteligencji mogą automatycznie dostosowywać pracę maszyn i urządzeń do rzeczywistego zużycia energii, unikając jej strat oraz jednocześnie obniżając koszty. Rozwiązania tego typu dodatkowo pozwalają na szybkie wykrywanie obszarów o nadmiernym zużyciu i podejmowanie działań naprawczych, co prowadzi do znacznych oszczędności. Wdrożenie odpowiednich narzędzi do automatyzacji nie tylko obniża koszty operacyjne, ale także zwiększa efektywność procesów produkcyjnych, co przekłada się na większą konkurencyjność firmy na rynku.
Znaczenie efektywności energetycznej i cele optymalizacji
Efektywność energetyczna w przemyśle to proces, który polega na maksymalnym wykorzystaniu energii przy minimalnych stratach. W kontekście zakładów produkcyjnych oznacza to, że wszystkie urządzenia, maszyny i instalacje powinny działać tak, aby zużywać jak najmniej energii przy zachowaniu tej samej, pełnej wydajności. Dzięki automatyzacji procesów zarządzania energią, przedsiębiorstwa mogą monitorować, gdzie i kiedy zużywana jest energia, co pozwala szybciej reagować w niestandardowych sytuacjach oraz wpływać na poprawę sprawności energetycznej fabryki.
Czy przed wdrożeniem do zakładu systemu zarządzania energią opartego na uczeniu maszynowym, konieczne jest najpierw unowocześnienie infrastruktury z wykorzystaniem IIoT? Modernizacja infrastruktury zakładu produkcyjnego z użyciem Przemysłowego Internetu Rzeczy jest bardzo korzystna, a czasami wręcz konieczna dla efektywnego wdrożenia aplikacji zarządzania energią opartej na uczeniu maszynowym. IIoT umożliwia zbieranie danych w czasie rzeczywistym z różnych czujników i urządzeń, co jest kluczowe dla aplikacji ML. Potrzebują one dużych, dokładnych i aktualnych zestawów danych do prognozowania zużycia energii, optymalizacji oraz wykrywania anomalii. Modele ML do analizy potrzebują danych historycznych i bieżących, a dokładność prognoz poprawia się, gdy informacje są zbierane z wielu źródeł w czasie rzeczywistym, co często jest możliwe dzięki zastosowaniu IIoT.
Rola AI oraz ML w zarządzaniu energią
IoT dostarcza ogromne ilości danych, co sprawia, że powstaje potrzeba ich maksymalnego wykorzystania. W jaki sposób można tego dokonać? Z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe, które umożliwiają efektywne przetwarzanie tych informacji i zamianę ich na konkretne działania. Dzięki AI i ML firmy mogą nie tylko usprawniać procesy, ale także znacząco obniżać koszty operacyjne. Analizując dane w czasie rzeczywistym, te technologie pomagają przewidywać zapotrzebowanie na energię, przekroczenie zadeklarowanych przez firmę mocy, identyfikować nieefektywności w systemach, a także zapobiegać awariom, co przekłada się na zwiększenie stabilności sieci.
Wdrożenie rozwiązań opartych na AI może przynieść znaczące oszczędności zarówno dostawcom energii, jak i użytkownikom końcowym. Automatyzacja procesów i precyzyjna analiza danych pomagają minimalizować straty energii oraz zwiększać zyski dzięki bardziej efektywnemu zarządzaniu zasobami.
Przykład działania lasu losowego
Algorytmy i modele optymalizacji zużycia energii
W procesie optymalizacji zużycia energii przy użyciu AI i ML można stosować różne algorytmy i modele, które pomagają analizować dane oraz podejmować decyzje w czasie rzeczywistym. Poniżej przedstawiamy przykładowe typy modeli uczenia maszynowego.
Sieci neuronowe
Sieci neuronowe (ANN) są używane do analizy dużych zbiorów danych, które zawierają informacje o zużyciu energii, jak i do prognozowania przyszłego zapotrzebowania na energię. Modele te mogą optymalizować procesy produkcyjne, uwzględniając wzorce zużycia energii. Ich wadą jest jednak wydłużający się czas przeznaczony na trening wraz ze wzrostem liczby neuronów w sieci.
Algorytmy uczenia głębokiego
Modele algorytmów uczenia głębokiego (Deep Learning), szczególnie sieci neuronowe z rekurencją (RNN) i Long Short-Term Memory (LSTM), są efektywne w analizie danych czasowych (np. monitorowanie zużycia energii w czasie rzeczywistym). Mogą przewidywać przyszłe maksima (piki)zużycia energii i automatycznie dostosowywać zużycie do potrzeb.
Drzewa decyzyjne i lasy losowe
Drzewa decyzyjne i lasy losowe (Random
Forests) to algorytmy elastyczne i łatwe w użyciu. Często bez dostrajania ich parametrów potrafią wygenerować świetne wyniki. Dużą ich zaletą jest wszechstronność. Mogą być używane do zadań klasyfikacji, jak i regresji. Algorytmy te mogą również pomóc w podjęciu decyzji dotyczących wyłączania lub zmniejszania mocy urządzeń.
Maszyny wektorów nośnych
Maszyny wektorów nośnych (SVM) są stosowane do klasyfikacji danych i identyfikacji anomalii w zużyciu energii. Mogą być używane do optymalizacji pracy urządzeń, minimalizując zbędne zużycie.
Algorytmy grupowania
Algorytmy grupowania (Clustering) – takie algorytmy, jak k-means, mogą grupować urządzenia lub procesy o podobnym wzorcu zużycia energii, aby lepiej dostosowywać ich pracę. To często wykorzystywany algorytm w diagnostyce żywotności silników.
Przykładowy model predykcji zużycia energii zakładu przy użyciu korelacji przestrzenno-czasowej procesu technologicznego
System zarządzania energią przez AI w praktyce
Dobrym przykładem tego, jak sprawdza się system zarządzania energią przez AI jest projekt Canal de Isabel II w Madrycie – firma Siemens osiągnęła redukcję zużycia energii rzędu 15–20 %, co przyniosło znaczne oszczędności finansowe. Siemens wdrożył system predykcyjnej konserwacji i optymalizacji procesów, co pozwoliło na wczesne wykrywanie usterek oraz lepsze zarządzanie pracą urządzeń. Dzięki temu oczyszczalnie zaczęły działać bardziej efektywnie, a jednocześnie zmniejszono koszty operacyjne związane z energią o ponad 15 %. Długofalowe oszczędności dla Canal de Isabel II to nie tylko redukcja kosztów, ale także znaczne zmniejszenie emisji gazów cieplarnianych, co ma duży wpływ na środowisko.
Google jest pionierem w stosowaniu AI i ML do optymalizacji zużycia energii w swoich centrach danych. W jednym z takich centrów, zlokalizowanym w USA, Google zastosował AI opracowaną przez DeepMind do zarządzania systemami chłodzenia, które stanowią jedną z głównych składowych zużycia energii w tego typu obiektach. AI analizowała ogromne ilości danych z systemów monitorujących temperaturę, wilgotność i zużycie energii, ucząc się, jak zoptymalizować działanie systemów chłodzenia. Wdrożenie AI przyczyniło się do zmniejszenia zużycia energii potrzebnej do chłodzenia o 40 %. W skali całego centrum danych takie działania przyniosły roczne oszczędności sięgające milionów dolarów. Google donosi, że efektywność energetyczna całego centrum danych poprawiła się o 15 %, co jest znaczącym wynikiem, biorąc pod uwagę skalę operacji i wysokie koszty utrzymania chłodzenia serwerów.
Johnson Controls to globalna firma specjalizująca się w rozwiązaniach dotyczących efektywności energetycznej i automatyzacji budynków. Jednym z jej flagowych produktów jest OpenBlue
– zaawansowany system do zarządzania budynkami, który łączy technologię IoT, sztucznej inteligencji oraz analityki, aby optymalizować zużycie energii i poprawiać zrównoważony rozwój budynków. W raporcie zrównoważonego rozwoju 2024 „Smart, healthy, sustainable tomorrows” firma Johnson Controls przedstawiła ciekawy projekt realizowany w parku NRG w hrabstwie Harris w Teksasie.
Modernizacja obejmuje m.in. wymianę systemów HVAC, oświetlenia oraz systemów oszczędzania wody, zaś kluczowym elementem jest właśnie integracja systemu OpenBlue, który pozwoli na monitorowanie oraz optymalizację zużycia energii w czasie rzeczywistym. Efektem tego projektu będą oszczędności energetyczne na poziomie 54 mln dolarów oraz redukcja emisji gazów cieplarnianych o 33 %.
Podsumowanie
Optymalne zarządzanie energią przynosi wiele korzyści, takich jak redukcja kosztów operacyjnych, lepsze wykorzystanie zasobów oraz mniejsze zużycie energii, co pozytywnie wpływa na konkurencyjność firm na rynku. Zastosowanie technologii IoT i AI umożliwia automatyczne dostosowanie pracy urządzeń do rzeczywistych potrzeb, co minimalizuje straty energii, poprawiając ich sprawność energetyczną. Zaletą takich systemów jest ich precyzja i szybka reakcja na zmiany, jednak wadą mogą być wysokie koszty wdrożenia oraz konieczność modernizacji infrastruktury, aby w pełni wykorzystać potencjał nowoczesnych rozwiązań.
Niejednokrotnie firmy w celu zredukowania wysokich kosztów wdrożenia i modernizacji decydują się na etapowe wprowadzanie systemu, co pozwala na rozłożenie inwestycji w czasie. Ponadto wykorzystują one istniejące chmury obliczeniowe, takie jak Siemens Mindsphere, Google Cloud IoT, Microsoft Azure IoT, Cisco IoT i wiele innych, co eliminuje potrzebę zakupu drogiego sprzętu. W dłuższej perspektywie działania te przyczynią się nie tylko do znacznych oszczędności, ale są też istotnym krokiem do zrównoważonego rozwoju.
Źródła:
- Kopyt M., „Prognozowanie obszarowe zapotrzebowania i produkcji energii elektrycznej”, Warszawa 2023
- Haq I.U., Ullah A., Khan S.U., Khan N., Lee M.Y., Rho S., Baik S.W., „Sequential Learning-Based Energy Consumption Prediction Model for Residential and Commercial Sectors”, Mathematics, 2021, DOI: 10.3390/math9060605
- Guo J., Han M., Zhan G., Liu S., „A Spatio-Temporal Deep Learning Network for the Short-Term Energy Consumption Prediction of Multiple Nodes in Manufacturing Systems”, Processes, 2022, DOI: 10.3390/pr10030476
- Bu S.-J., Cho S.-B., „Time Series Forecasting with Multi-Headed Attention-Based Deep Learning for Residential Energy Consumption”, Energies, 2020, DOI: 10.3390/en13184722
- Güldner F., Surepelly N., „End-to-End Energy Efficiency Solutions for Industrial Drive Systems”, ARC view, 2021
- „BuildingIQ Develops Proactive Algorithms for HVAC Energy Optimization in Large-Scale Buildings”, MathWorks – Customer Stories
source: Automatyka 10/2024