Principales conclusions sur les technologies de numérisation permettant d'accroître l'efficacité énergétique des systèmes à moteur électrique

Àl'échelle mondiale, les systèmes à moteur électrique consomment environ 10 700 TWh par an dans le monde et étaient responsables de 53 % de la consommation mondiale d'énergie électrique en 2016. Cela correspond approximativement à la consommation électrique combinée de la Chine.

Les technologies de numérisation des systèmes à moteur électrique auront un impact significatif sur l'industrie des systèmes à moteur, offrant un vaste potentiel d'amélioration des performances, de l'efficacité et des coûts. Toutefois, pour déterminer quelle technologie numérique est pertinente pour qui, commençons par le système de moteurs électriques lui-même.

Dans le rapport de l'AIE"classification des technologies de numérisation pour les systèmes à moteur électrique", la définition suivante est présentée :

Un système de moteur optimal comprend des composants de système alignés optimaux (commande du moteur, moteur, équipement mécanique et application) conçus et exploités pour les bonnes demandes de processus dans un délai spécifique. L'application des technologies numériques aux systèmes à moteur électrique peut élargir la portée et l'accessibilité de l'optimisation, ce qui permet de réaliser des gains d'efficacité en termes d'exploitation (coût opérationnel, flexibilité, approvisionnement, empreinte), d'énergie, de matériaux (circularité) et d'émissions.

Comment choisir une technologie numérique à améliorer ?

Pour choisir une solution technologique numérique donnée, il faut connaître les avantages escomptés pour un environnement d'entreprise spécifique en fonction du statu quo. Mais cela signifie que vous devez d'abord savoir comment séparer - ou classer - les différentes technologies de numérisation.

Une classification générale

Une classification générale pourrait ressembler à ce qui suit, en utilisant 5 catégories :

Les technologies de contrôle : Cette catégorie comprend des technologies telles que les automates programmables (PLC), les variateurs de fréquence (VFD) et les systèmes de contrôle avancés qui sont utilisés pour contrôler le fonctionnement des systèmes entraînés par des moteurs électriques. Ces technologies permettent de surveiller et de contrôler en temps réel les performances des moteurs, ce qui améliore l'efficacité et réduit le gaspillage d'énergie.

Technologies de maintenance prédictive : Il s'agit de technologies telles que les algorithmes d'apprentissage automatique et les outils d'analyse de données qui sont utilisés pour prédire les défaillances potentielles des systèmes entraînés par des moteurs électriques. Les technologies de maintenance prédictive peuvent aider les organisations à réduire les temps d'arrêt et à améliorer l'efficacité en empêchant les défaillances de se produire.

Technologies IoT : Il s'agit de technologies telles que les capteurs, les caméras et les plateformes basées sur le cloud qui permettent de surveiller et de contrôler à distance les systèmes entraînés par des moteurs électriques. Les technologies IoT peuvent améliorer la fiabilité et les performances des systèmes à moteur tout en réduisant le gaspillage d'énergie.

Technologies de big data et d'analyse : Il s'agit de technologies telles que l'entreposage de données, l'exploration de données et les outils de veille économique qui permettent aux organisations de traiter et d'analyser de grandes quantités de données générées par les systèmes entraînés par moteur électrique. Les technologies de big data et d'analyse peuvent aider les organisations à prendre des décisions éclairées sur la performance et la maintenance de leurs systèmes.

Technologies de simulation et de modélisation : Il s'agit de technologies telles que la conception assistée par ordinateur (CAO) et l'analyse par éléments finis (FEA) qui permettent aux organisations de simuler et de modéliser les performances des systèmes entraînés par moteur électrique. Les technologies de simulation et de modélisation peuvent aider les organisations à optimiser les performances et à réduire le gaspillage d'énergie.

Une classification plus détaillée

Personnellement, j'aime davantage la classification préparée dans le cadre du programme de collaboration technologique de l'AIE sur les équipements d'utilisation finale économes en énergie (4E) - annexe sur les systèmes à moteur électrique (EMSA). Elle regroupe 13 technologies de numérisation dans 4 cases :

Communication entre les composants

1. Capteurs
2. Internet des objets
3. Commande intelligente

Analyse des données et optimisation des opérations

1. Analyse des données (au niveau des équipements)
2. Analyse des données (ligne de production / entreprise)
3. Surveillance en temps réel

Technologies apportant des avantages supplémentaires

1. Intelligence artificielle
2. Jumeaux numériques
3. Services en nuage
4. Réalité augmentée

Autres technologies pertinentes

1. Fabrication additive
2. Robotique avancée
3. Drones

Quelles sont les prochaines étapes ?

Pour soutenir la prise de décision dans l'industrie, les différentes applications doivent être étudiées de manière plus approfondie. En particulier, l'identification des cas d'utilisation industrielle sera un moteur important, qui permettra de répondre aux questions suivantes :

1. Quel est le potentiel d'efficacité énergétique de chaque solution ?
2. Quels sont les aspects économiques sous-jacents, en évaluant le modèle commercial et les voies de financement ?
3. Par exemple, des technologies telles que les jumeaux numériques offrent probablement des avantages plus larges, de sorte que l'augmentation de l'efficacité énergétique du système moteur devient un cas d'utilisation parmi d'autres.

Appel à l'action pour vous

Si vous connaissez des cas d'utilisation industriels utilisant des technologies numériques telles que décrites ci-dessus, nous serions très heureux de les publier ici auprès des 150.000 experts du PEIE. N'hésitez pas à me les envoyer à l'adresse juergen.ritzek@ee-ip.org.