Analyse des données énergétiques : n’oubliez pas votre sens critique !

L’essor du Big Data et de l’Intelligence Artificielle laisse à penser que l’analyse des données repose entre les mains des algorithmes. Pourtant, ils ne suffisent pas pour obtenir une analyse efficace des données énergétiques dans l’industrie.

L’intelligence et le sens critique humain restent indispensables. Pour que les analyses débouchent sur une amélioration des performances énergétiques dans les usines, il faut notamment conserver la main sur l’agrégation, le traitement et la qualité des données, en lien avec la réalité opérationnelle et les objectifs recherchés. Mais en agissant avec méthode ! Une méthode livrée ici pas à pas.

 

Commencer par une phase de dialogue

L’analyse des données énergétiques démarre toujours par une phase de dialogue et d’échanges avec les opérationnels à l’usine. C’est une étape indispensable qui permet de déterminer les enjeux du client, ses problématiques, ses attentes, ses contraintes et ses possibilités d’actions au quotidien.

 

Repérer les stratégies de conduite opérationnelle

« Notre esprit critique permet également de challenger les pratiques à l’usine, même si elles semblent être efficaces sur le terrain », suggère Zoheir Hadid, ingénieur efficacité énergétique.

Prenons l’exemple d’un client qui avait pour objectif d’optimiser les performances de sa production de froid. L’analyse graphique de l’engagement de puissance des machines indiquait deux fonctionnements différents pour une même production de froid : soit deux groupes froids fournissant chacun 3 mégawatts, soit trois groupes froids produisant chacun 2 mégawatts. « Il existe toujours une méthode plus favorable économiquement que l’autre, affirme Zoheir Hadid. Notre expérience nous permet de dire qu’en général, le rendement des machines frigorifiques est meilleur lorsqu’elles fonctionnent à forte charge. Elles consomment moins d’électricité ». Une nouvelle analyse graphique permettra de vérifier cette hypothèse et de définir la meilleure stratégie de conduite.

 

Etudier le contexte et comprendre les objectifs métiers avant de se plonger dans l’analyse

Poursuivons par la définition d’un algorithme : une suite d’opérations permettant de résoudre un problème et d’obtenir un résultat. Si le problème est mal posé… le résultat sera faux ! Notre sens critique doit donc permettre de définir clairement en amont le contexte de l’analyse. Cela, en respectant une logique en quatre étapes essentielles.

1- Le choix de l’indicateur de performance – L’indicateur le plus adapté au projet d’optimisation n’est pas forcément celui auquel on pense spontanément. « Logiquement dans le cadre du projet mentionné plus haut, nous avions choisi de suivre le Coefficient d’efficacité frigorifique COP(1), note Zoheir Hadid. À la lumière des premiers résultats, nous aurions pu suggérer à notre client d’arrêter les groupes froids dont les COP étaient les plus bas. Mais cela aurait été sans prendre en compte que ces équipements, responsables des mauvaises performances frigorifiques, produisaient également de l’eau mitigée à 45°C grâce à un système de récupération de chaleur. » Dans ces conditions, le COP n’avait pas de sens en tant qu’indicateur de performance. Les résultats ont été plus pertinents après avoir sélectionné un périmètre physique à optimiser intégrant l’eau glacée et l’eau mitigée, ainsi qu’un indicateur économique (en euros/heure) qui prend en compte les performances cumulées de l’eau glacée et de l’eau mitigée.

2- Le choix de la période de l’étude – Le choix doit se porter sur une période d’analyse où le fonctionnement de l’usine est stable et, surtout, réaliste avec l’existant. Il ne doit par exemple pas concerner une période trop ancienne. « Reprenons le cas précédent, illustre Zoheir Hadid. Même si la période 2014-2015 paraissait intéressante, elle n’était pas adaptée à l’étude car le site a beaucoup évolué en 3 ans. De nouveaux groupes froids ont été installés et la régulation des équipements a été changée. »

3- Le choix des filtres contextuels – Le contexte de l’analyse doit être défini selon des scénarios de fonctionnement stable, en fonction des gammes de puissances froides (3 à 4 mégawatts puis 4 à 5 MW, etc.), des températures extérieurs (0°C à 10°C, 10°C à 20°C, 20°C à 30°C), ou encore de l’utilisation par le client d’équipements d’appoint, comme des pompes à chaleur…

4- Le choix des variables – Il convient aussi d’éliminer les données qui n’ont pas de sens pour l’étude. « J’explique. Prenez un incinérateur. Pour optimiser les performances de combustion des déchets, rien ne sert de suivre les paramètres de traitement des fumées ou ceux de production d’électricité à partir de la chaleur. Il faut donc filtrer les résultats et se contenter de la zone de la combustion. C’est une question de bon sens. »

 

Privilégier son sens critique devant les variables influentes conseillées par l’algorithme

Après avoir sélectionné l’indicateur de performance, la période de l’étude, les filtres et les variables les plus pertinents, « vous allez lancer l’algorithme, approuve Zoheir Hadid. Mais il faut là encore veiller à rester critique pour arbitrer la pertinence opérationnelle des variables d’influence conseillées par l’algorithme, qui lui, n’est jamais allé sur le terrain. »

Il faut savoir faire le tri entre les variables subies, qui génèrent différents scénarios d’exploitations (conditions météorologiques, appels de puissance…), les variables de conséquence, sur lesquelles il n’y a pas d’action directe (la température du four selon différents apports d’air que l’on règle, par exemple), et les variables de réglages. Ce sont celles qui nous intéressent vraiment car elles sont modifiables. Il faut ensuite s’assurer que la variable de réglage soit fiable, qu’elle ne soit pas un artéfact ou/et qu’elle ne corresponde pas à une perte des données, à une erreur ou à un dysfonctionnement.

 

« Si l’on suit ces étapes, nous sommes ainsi assurés de la qualité de l’analyse et à l’abri de toute erreur d’interprétation, conclut Zoheir Hadid. C’est bien à ce niveau que l’intelligence humaine fait toute la différence ! »

 

 

(1) Quantité de froid produite par rapport à l’électricité consommée

RSE : Greenwashing ou véritable levier de performance industrielle ?

La Responsabilité Sociétale des Entreprises (RSE) est née à l’initiative d’organismes écologiques et humanitaires, qui voulaient pousser les entreprises à prendre conscience des enjeux environnementaux et sociaux de leurs activités, mais aussi qu’elles s’engagent dans une démarche de développement durable. Si certaines entités ont utilisé la RSE comme outil marketing qui a conduit à une communication de type greenwashing, la situation a bien évolué. Les entreprises ont compris que la RSE pouvait se positionner au cœur de leur stratégie et de leurs performances.

 

C’est quoi une démarche RSE ?

Selon l’Union européenne, la Responsabilité Sociétale des Entreprises est « l’intégration dans l’entreprise des préoccupations sociales, environnementales, et économiques dans leurs activités et dans leurs interactions avec leurs parties prenantes sur une base volontaire ». Elle est encadrée par la norme ISO 26000, fondée autour de sept questions centrales : la gouvernance de l’entreprise, les droits de l’homme, les conditions et relations de travail, la responsabilité environnementale, la loyauté des pratiques des affaires, les questions relatives au consommateur, les communautés et le développement local. Concrètement, la RSE varie selon les activités de l’entreprise, même si elle concerne toujours l’environnement, le social et les questions sociétales. Elle peut se traduire par la sensibilisation et la formation des collaborateurs au développement durable, la production de produits responsables et innovants, l’utilisation de matières premières écologiques et locales, ou encore le recyclage des déchets et la réduction de la consommation d’énergie.

 

95 % des entreprises estiment la RSE comme incontournable

Une étude récente(1) a montré que la RSE est désormais incontournable pour les entreprises : 95 % d’entre elles estiment que les enjeux de RSE vont s’accentuer à l’avenir. Preuve de l’intérêt des entreprises pour cette démarche, 70 % la rattachent à la Direction générale et même 77 % à la stratégie globale de l’entreprise. Pourtant, certaines entreprises manquent de visibilité sur la création de valeur engendrée, et d’autres sont freinées par l’immense travail de récolte de données issues de multiples systèmes d’information… Un vrai parcours du combattant pour les responsables RSE !

 

De la préoccupation sociale à la performance de l’entreprise

Et pourtant : des actions de RSE à la performance industrielle, il n’y a qu’un pas, d’autant plus qu’il est possible de commencer sans CAPEX. Quelques exemples suffisent pour bien s’en rendre compte. Une entreprise attentive à l’environnement réduit ses consommations d’eau et d’énergie, avec un bénéfice immédiat. Ses coûts de production d’utilités et ses émissions de CO2 diminuent. L’entreprise qui s’appuie sur un système de management de l’énergie pour la mesure et le suivi, réalise des économies substantielles. Même résultat en sensibilisant et en formant ses équipes au développement durable et à l’efficacité énergétique. Une entreprise préoccupée par la sécurité de ses collaborateurs et par la qualité de vie au travail, voit la productivité et la fidélité de ses salariés monter en flèche, ainsi que le taux d’accident et l’absentéisme diminuer. Ajoutons que, de plus en plus, les jeunes recrues talentueuses en quête de sens y sont de plus en plus sensibles. Sur le plan qualitatif, il apparaît donc évident qu’une stratégie RSE est bénéfique… mais dans quelle mesure ?

 

Des tableaux de bord pour encadrer la démarche RSE

Pour apprécier pleinement les bénéfices apportés par une stratégie RSE, il convient donc de mettre en place des indicateurs de performance qui mesurent les résultats tangibles et les progrès concrets des actions de RSE engagées. Le reporting des indicateurs permet l’évaluation de la RSE de manière quantitative : données énergétiques et environnementales (consommation des fluides, émission de gaz à effet de serre, rejets…), qualité de vie au travail (taux de renouvellement du personnel, taux d’absentéisme, accident du travail…), impacts économiques (partenariats, innovations…), etc. En connectant les usines, avec un système d’information d’entreprise, une historisation et une remontée automatisée des données est possible. Le tableau de bord est alors alimenté par les données terrain, permettant d’avoir une vision claire des actions de l’entreprise reliées à ses performances. Il guide la Direction dans sa stratégie d’entreprise et contribue à la communication dans le sens du dialogue social et du développement durable. Il encourage les collaborateurs à se mobiliser, à poursuivre leurs efforts et à proposer des innovations qui participent à la performance globale de l’entreprise.

 

À condition de la piloter comme un véritable projet d’entreprise, la RSE peut donc être une source significative de performance industrielle et énergétique. Pourquoi s’en priver ?

 

(1) Les nouvelles frontières de la responsabilité sociétale en entreprise : un modèle au service de la performance ? – 2016. Sondage auprès de 192 entreprises.