L'intelligence artificielle dans les logiciels de gestion de l'énergie

L'intelligence artificielle dans les logiciels de gestion de l'énergie

Ce n'est pas un blog sur l'IA, l'apprentissage machine ou même l'apprentissage profond.

Il s'agit d'un bref aperçu de l'évolution des logiciels de gestion de l'énergie (EMS) au cours des dernières années. Et si nous pouvons voir les premiers signes que des applications sont maintenant intégrées dans le SGE, que certains qualifieraient de basées sur ou utilisant l'IA ou l'apprentissage machine.

Niveau de base du SGE

Il semble y avoir un large consensus sur les principes de base du SME : le logiciel doit être capable de

1. Collecter automatiquement des données via différentes interfaces et à partir de différentes applications
2. Traiter rapidement les données et les fournir comme base pour les décisions et les actions
3. être intégrés dans les systèmes et processus existants en utilisant les systèmes, protocoles et normes de bus existants
4. Soutenir les règles du système global de gestion de l'énergie par des actions automatisées
5. Idéalement, il faut aussi prévoir la diffusion
6. Envoyer des signaux d'alarme pour certains paramètres prédéfinis

Et oui, il existe également un large consensus sur le fait qu'un tel logiciel est une condition préalable au succès à long terme de la gestion de l'énergie. Bien que les feuilles d'excel soient toujours utilisées dans l'industrie. Mais là, c'est une autre histoire.

Des cas d'utilisation : Le lien entre la gestion de l'énergie et l'IIoT

L'IIoT (internet industriel des objets) est souvent considéré comme le moteur de la prochaine révolution industrielle. Un certain nombre de cas d'utilisation sont définis pour mettre en évidence les avantages de l'IIoT. Certains sont assez faciles à comprendre, comme la "maintenance prédictive", d'autres sont plus difficiles à imaginer et à développer, comme les "nouveaux modèles commerciaux". Et l'efficacité énergétique est également mentionnée comme l'un des cas d'utilisation évidents (et faciles à comprendre).

Mais quel que soit le cas d'utilisation de l'IdO auquel vous pensez, ils ont une chose en commun. Nous parlons toujours de données importantes. Et les données importantes sont la base de toute application d'intelligence artificielle, d'apprentissage machine, etc.

Alors, où se trouvent les applications d'IA ou d'apprentissage machine basées sur des données volumineuses lorsque l'on examine les logiciels de gestion de l'énergie ?

Ou pour reformuler la question : quelles applications d'IA/apprentissage machine seraient les plus évidentes ou apporteraient le plus grand bénéfice ?

Nous ne sommes pas des experts en IA, mais...

Nous nous sommes entretenus avec différents fournisseurs de logiciels de gestion de l'énergie. Et nous n'en avons trouvé qu'un seul qui, à notre avis, y ait touché : IngSoft et la "reconnaissance automatiquedes formes".

Selon IngSoft, cette nouvelle fonctionnalité permet de détecter automatiquement les données de consommation d'énergie irrégulière, d'identifier immédiatement les causes et de réagir en conséquence. Nous n'avons pas parlé avec IngSoft de la manière dont ils procèdent et de la profondeur de l'intégration logicielle nécessaire pour permettre une telle reconnaissance des formes. Il est donc clair que nous sommes également intéressés par les réactions des entreprises qui utilisent cette nouvelle application.

En parallèle, j'ai discuté avec IBM lors d'un événement à Bruxelles sur les cas d'utilisation industrielle de la plate-forme IBM Watson AI, intitulé "Energy Efficiency : the AI factor". Bien que des exemples impressionnants aient été présentés, ils portaient principalement sur la gestion des informations techniques plutôt que sur la gestion de l'énergie. Mais nous restons en contact avec IBM, qui nous a promis de nous renvoyer à d'autres cas d'utilisation. Potentiellement aussi ceux qui ont un lien avec la gestion de l'énergie.

Une autre initiative que nous avons rencontrée est le projetallemand KiPro, financé par le ministère fédéral allemand de l'économie et de la technologie. KiPro signifie "Künstliche Intelligenz in der Produktion" (en anglais, cela signifie "AI in Production"). L'objectif de KiPro est de développer des plateformes d'IA pour aider la production à améliorer l'efficacité énergétique. Il est basé sur la collecte de données par le SGE, mais aussi sur l'application d'applications d'IA pour aider les "humains" dans leur prise de décision. La reconnaissance automatique des formes semble être un cas d'utilisation possible, non ? Mais il y en a probablement d'autres.

Perspectives : IA et logiciel de gestion de l'énergie

Ceci est un appel à ouvrir le débat. Dites-nous ce que vous pensez être le prochain grand "truc" de l'AI EMS. Ou bien dirigez-nous simplement vers des entreprises ou des exemples intéressants, car nous tenons toujours à les présenter à un large public de l'EEIP.

Pour toute question, commentaire ou pour nous fournir de plus amples informations, veuillez me contacter sous juergen.ritzek[at]ee-ip.org

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Sources

• Événement : Efficacité énergétique : AI Factor, IBM, Bruxelles, 19.09.2017
• IngSoft : innovation - reconnaissance automatiquedes formes
• KiPro : Künstliche Intelligenz in der Produktion