A gyártási szektorban a megugró energiaárak arra kényszerítik a vállalatokat, hogy növeljék a hatékonyságot. Mivel a globális villamosenergia-igény 2050-re várhatóan megháromszorozódik, a stratégiai energiagazdálkodás már nem választható, hanem létfontosságú a működés fenntartásához. Emellett, ahogy az iparágak a „nettó nulla” – az üvegházhatású gázok (GHG) kibocsátásának és eltávolításának egyensúlyba hozása – felé törekszenek, az energiagazdálkodás az üzemeltetési siker alapkövévé vált.
Az energiafogyasztási minták megértése az eredményes energiagazdálkodás alapja. Azoknak a gyártóknak, akik költségcsökkentést, fenntarthatóságot és az új szabályozásokhoz való alkalmazkodást kívánnak elérni, olyan erős programokra van szükségük, amelyek feltárják, hol, mikor és hogyan használják fel az energiát. Ez a betekintés nemcsak a megtakarítási lehetőségeket mutatja meg, hanem segít a kulcsfontosságú teljesítménymutatók meghatározásában is, amely a karcsúbb, zöldebb jövő felé vezető útjukat irányítja.
Az adatkáosz kibogozása
A múltban az energiadatok gyűjtése egy útvesztő volt, köszönhetően a széttagolt hálózatoknak és az elkülönített adatközpontoknak. Ez a széttagolt rendszer szinte lehetetlenné tette az egyes gépek pontos energiafelhasználási adatainak kinyerését, mivel az adatokból hiányzott a fontos Operatív Technológiai (OT) kontextus. A legtöbb gyártó csupán havi pillanatképet kapott létesítményük teljes energiafogyasztásáról – egy tompa eszközt egy olyan munkához, amely sebészi precizitást igényel.
Az okos energiagazdálkodás a fogyasztás átfogó képét követeli meg, a „WAGES” elemekre összpontosítva: víz, levegő, gáz, villamos energia és gőz. Mindegyik összetevő saját szén-dioxid-terhet és árcédulát hordoz magával. E komplexitás navigálásához először a vállalatoknak térképet kell készíteniük az üvegházhatású gázok (GHG) kibocsátásáról három területen:
- Hatókör 1: Közvetlen kibocsátások a saját vagy ellenőrzött tevékenységekből
- Hatókör 2: Közvetett kibocsátások a felmenő folyamatokból
- Hatókör 3: Közvetett kibocsátások, amelyek a termék életciklusához kapcsolódnak
A globális fenntarthatósági célok eléréséhez mindhárom hatókör kibocsátásait csökkenteni kell. Az első lépés? Az energiaalap meghatározása – a jelenlegi szén-dioxid-kibocsátás mérésével és a csökkentési lehetőségek azonosításával. Azonban egy nagy akadály áll fenn: a gyártók általában összesített közüzemi számlákat kapnak, ami megnehezíti annak meghatározását, mely termékek generálják a specifikus energia költségeket. A megoldás? Lefúrás az eszköz szintjére, egyéni érzékelőkből származó részletes WAGES adatok felhasználásával.
De a nyers eszközadatok csupán a kezdetet jelentik. Ezeket be kell szőni a szélesebb gyári történetbe. Melyik energiafogyasztásmérő melyik termékcsaládhoz tartozik, és mikor? Hogyan befolyásolja az energiaegyenletet a hibák vagy selejtek miatti termékveszteség? Ezek a kérdések alakítják az elvont számokat konkrét és megvalósítható betekintésekké.
Industrial DataOps: Az adatok erejének kihasználása
Az energiagazdálkodás terén az adatok értékét azok elemző ereje határozza meg. Egy robusztus stratégia több, mint puszta adatgyűjtés – szükség van arra, hogy az adatokat egységes szövetté alakítsuk. Itt lép be az ipari DataOps, amely áttöri az adatokat elszigetelő falakat és növeli az ipari adatok elérhetőségét és hasznosságát, elősegítve az üzemeltetési kiválóságot.
Az ipari óriások összetett adatokat termelnek, amelyek kontextust igényelnek. A DataOps erre a kihívásra válaszol, központosított, kontextualizált igazságközpontot kínálva. Automatizált adatfolyamai ipari betekintéseket nyújtanak minden felhasználó számára érthető nyelven. Ez a kontextualizálás nem csupán a pontok összekötéséről szól; az elrejtett minták feltárásáról is. Míg a gyártók korábban csak vállalati vagy helyszíni szintű pillanatképeket láttak, a DataOps most a termékszintű részletességet teszi lehetővé, amely az adatelemzést ötvözi az üzemi műveletekkel.
Vegyük például a búzakekszeket. A DataOps lehetővé teszi a gyártók számára, hogy elemezzék a termelési adatokat, hogy megállapítsák egy 100 000 dobozos adag energiafogyasztását. Ha 1 000 dobozt selejteznek a hibák miatt, most már nemcsak az egész adag teljes energiaszámláját tudják kiszámítani, hanem a selejtekre pazarolt energiát is. Ez a kiszámíthatóság abból ered, hogy a meglévő OT és IT adatkapcsolatokat összekötik az eszközcentrikus kapcsolatokkal. Mindegyik egy termelési adatplatformra kerül, ahol a DataOps-alchímia nyers adatokat arannyá alakít, megoldásokat szülve az energiagazdálkodás, az adagolásvezérlés, az eszközintelligencia és még sok más terület számára. Ezzel az adatközponttal új alkalmazások virágozhatnak gyorsan, felgyorsítva az értékteremtést.
Az energiaintenzitás dekódolása – például a mai búzakeksz-adag esetében – egy adatbuffetet igényel: nyersanyagok, termelési statisztikák, receptek, minőségellenőrzések és energiaforrások. A DataOps módszeresen átszűri ezt az adattárházat, számszerűsítve a WAGES felhasználást. Még azt is nyomon követi, mikor használták fel az adott villamos energiát és honnan származott – napenergia, szélenergia vagy földgáz. Ezzel a hitelesített adatokkal a gyártók mostantól „energia-őseiket” is feltüntethetik, kilogrammban megadva termékeik szén-dioxid-lábnyomát. Ez nem csupán marketingfogás; az Európai Unió hamarosan kötelezővé teszi az ilyen Hatókör 1 és 2 kibocsátási adatok közzétételét.
A DataOps ráadásul felfedi a rejtett tényezőket, amelyek az energiaárakat befolyásolják. Lehet, hogy az éjszakai áram olcsóbb, de kompenzálja-e a magasabb harmadik műszakos béreket? Egy hibrid kemencével rendelkező üzemben mikor érdemes inkább az elektromos energiára, mint a gázra támaszkodni? Indokolt-e a nyári légkondicionálás csökkentése a minőség növelése érdekében, figyelembe véve az energiafogyasztás növekedését?
Az energiagazdálkodásra finomított adatkészség más területeken is hasznos lehet. Az élelmiszer- és italgyártásban például a DataOps feltárhatja, hogy a lassabb, hűvösebb sütés több energiát takarít meg anélkül, hogy veszélyeztetné a minőséget. Az energiafaló ágazatokban, mint például a bányászat vagy a cementgyártás, még az apró változtatások is, amelyeket a DataOps által vezérelt eszközanalitika indít el, jelentősen növelhetik a nyereséget.
Az energia mesteri kezelésének útja
Az energiaoptimalizálásra való törekvés nem egy sprint; ez egy stratégiai maraton. Nincs gyors út a alapvető energianövelésről az okos menedzsmentig. A gyártók nem ugorhatnak egyből az AI által vezérelt energiavezérléshez. Ehelyett az út négy szakaszban bontakozik ki, két szakaszba csoportosítva: „Láthatóság & Elemzés” és „Optimalizálás & Vezérlés.”
Képzelje el ezt az utat, mint egy hegy megmászását. Az első szakasz az alaptábor, ahol összegyűjtjük az ellátmányokat (adatokat). A második szakasz az emelkedés, ahol elemezzük a terepet. A harmadik szakasz a kilátópont elérése, ahol megjósoljuk az időjárást. A negyedik?
Te vagy a tapasztalt hegymászó, aki pillanatnyi döntéseket hoz a tapasztalatok alapján.
- Adatgyűjtés: Először széles hálót vetünk ki, különféle forrásokból gyűjtünk adatokat a kulcsfontosságú teljesítménymutatók (KPI-k) megalkotásához.
- Mélymerülés: Ezután alaposan megvizsgáljuk, összehasonlítjuk és kontextusba helyezzük ezeket az adatokat. Mint egy nyomozó, aki nyomokat rak össze, felfedezzük a rejtett trendeket és összefüggéseket.
- Kristálygömb: Ezekkel a betekintésekkel előrejelző modelleket alkotunk. Gondolj rá úgy, mint egy energiajóslásra, ahol az AI, fejlett analitikával támogatva, előre látja a jövőbeli mintákat.
- Autopilot: Végül belépünk az előíró vezérlés birodalmába.
