
Le groupe de Projets et Qualité de la Université polytechnique de Madrid (UPM) a mené une enquête qui met en évidence les possibilités que l’application de l’analyse intelligente des consommations d’énergie de procédés de production disparates offre en termes de réduction des coûts de production associés à la composante énergétique. Ce travail ouvre les portes pour améliorer les techniques de séquençage et d’attribution de travail à l’échelle de la machine, ce qui peut signifier des économies économiques très importantes dans ce type de processus. Cela a également un effet positif sur l’environnement en réduisant la consommation d’énergie pendant les heures de pointe, ce qui accroît la possibilité de réduire les émissions de dioxyde de carbone des sites générateurs d’énergie.
Les systèmes de planification des tâches de production dans les différents lieux de travail tiennent traditionnellement compte des performances productives de chaque équipement ou groupe d’équipements d’une installation lors de l’attribution de chacune d’elles. Ces systèmes ont tendance à être assez sophistiqués pour s’assurer que toutes les tâches d’un travail sont terminées avant l’heure limite, que la gestion des configurations des différents équipements est cohérente ou que leur changement est imputé à la tâche entrante, ainsi que le temps nécessaire pour celui-ci.
Ce niveau de sophistication s’inscrit dans certains faits qui ont été traditionnellement considérés comme certains. L’un de ces faits est que le prix de l’énergie est fixe et qu’il a en outre un prix manipulé, ce qui fait qu’il n’est pas un facteur à prendre en considération. L’effet de cette conception est que de nombreuses compagnies ne sont pas conscientes des consommations détaillées de leurs équipements à l’échelle locale et en temps réel, et ne connaissent et ne gèrent que le coût de l’ensemble de l’énergie (électrique et thermique le cas échéant), en essayant d’ajuster le tarif, le facteur de puissance ou d’autres mesures globales qui, bien que nécessaires, ne sont pas toujours les meilleures du point de vue de l’économie.
Aujourd'hui, ces hypothèses sont progressivement considérées comme moins fondées et le coût de l’énergie tend non seulement à être plus transparent, mais à être calculé à l’heure (voir figure ci-dessous). À cela s’ajoutent des changements sur le marché du travail qui ont introduit des niveaux de flexibilité dans la production inconnue à ce jour. Tout cela crée des possibilités énormes de reconfiguration des systèmes de répartition des tâches.

Prix horaire du marché quotidien (Source OMIE)
En outre, il faut intégrer l’arrivée du Internet des choses(L’IoT, par son acronyme anglais, permet de surveiller les états de consommation réelle des différents composants productifs et d’intégrer ces informations dans les systèmes informatiques de la société. Ces systèmes permettront d’améliorer le niveau d’information disponible pour la prise de décisions. À cet égard, l’algorithme développé facilite le changement de paradigme afin que, même au niveau de l’équipement, une optimisation locale puisse être réalisée afin de réduire au minimum les coûts énergétiques associés à la production.
Ce travail a été réalisé dans le cadre d’un programme de doctorat Erasmus Mundus de l’UPM.
Réf.
SHROUF, F; ORDIERES-MERE, J; GARCÍA-SÁNCHEZ, A; ORTEGA-MIER, M. “Optimizing the production scheduling of a single machine to minimize total energy consumption costs”. Journal of Cleaner Production 67: 197-207 DOI 10.1016/j.jclepro.2013.12.024. March 2014.
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UPM / OMIE
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