Industrie : comment le choc énergétique accélère la transition Big Data

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Initiée de longue date chez la plupart des groupes industriels, l’exploitation massive des données a connu au cours des deux dernières années une accélération inédite. Un regain d’intérêt et d’investissement lié pour partie aux progrès de l’intelligence artificielle mais aussi et surtout à des facteurs macro-économiques, et en particulier à la crise énergétique.

Voici comment de nombreuses innovations digitales bénéficient du nouvel ordre énergétique et de réglementations RSE contraignantes.

L’efficacité énergétique passe au premier plan

Le Big Data a longtemps été au coeur des débats sur l’industrie du futur en tant que levier privilégié d’optimisation des processus de travail immatériel. En permettant à chacun de travailler plus intelligemment grâce à sa puissance d’analyse, OlivierHelterlin PTCil permettait des gains de productivité considérables ainsi qu’un meilleur pilotage stratégique des activités industrielles. Bien qu’elle soit toujours présente, cette dimension est aujourd’hui rattrapée par un fait bien plus prosaïque : la hausse des prix de l’énergie menace les marges des entreprises les plus consommatrices.

Face à la hausse vertigineuse des prix du gaz et de l’électricité, les données sont aujourd’hui mises au travail dans le but de réaliser des économies d’énergie tout en maintenant des standards de performance et un degré d’innovation suffisants.

La réglementation RSE enfonce le clou

La contrainte économique à elle seule pourrait suffire à susciter une telle accélération des investissements. Mais elle est désormais redoublée par un accroissement considérable des exigences réglementaires en matière de responsabilité sociale et environnementale. L’obligation d’acquérir des permis carbone sur le marché des quotas européens a ainsi été progressivement étendue à de nouvelles industries tandis que la loi PACTE contraint désormais les entreprises de toutes tailles à mettre en place des actions concrètes pour réduire leurs consommations énergétiques et l’impact environnemental de leurs activités.

De nouvelles applications tournées vers la sobriété

Dans ce contexte, le Big Data prend une importance nouvelle et les applications qui ont le vent en poupe sont désormais celles qui permettent de réduire la consommation énergétique des processus productifs et de limiter les émissions de gaz à effet de serre. C’est notamment le cas des jumeaux numériques.

En modélisant des produits, des équipements voire de sites productifs en tenant compte de milliers de paramètres et de données matérielles, ceux-ci permettent en effet d’apprécier précisément les effets énergétiques de chaque modification appliquée aux processus. Mieux vaut-il privilégier la robustesse ou la légèreté ? L’isolation ou une faible prise au vent ? Comment l’impact de tels choix se répartit-il sur l’ensemble du cycle de vie du produit ?

Nourrir les solutions de gestion de l’énergie

A la faveur de cette transition vers la sobriété énergétique, le Big Data est également mis à profit pour nourrir des solutions de gestion de l’énergie ou EMS (pour Energy Management Software), dont les algorithmes sont capables d’analyser en temps réel plusieurs milliers de flux de consommation. Une vue détaillée de l’ensemble des points de consommation permet ainsi à l’outil de détecter des anomalies et de suggérer des méthodes d’optimisation qui se transforment en économies immédiates.

Il n’y aura pas de retour à l’abondance

Dans un contexte où les énergies fossiles deviennent toujours plus coûteuses et sont soumises à une pression réglementaire accrue, il est désormais évident pour la plupart des industriels qu’il n’y aura pas de retour à la situation d’abondance qui prévalait auparavant. Les investissements dans le Big data ne sont donc plus seulement des pistes stratégiques au service de l’innovation mais bien une nécessité face aux risques que pose la dépendance des industries à ces énergies.

Par Olivier Helterlin, PDG PTC France

Lu 535 fois Dernière modification le lundi, 04 décembre 2023 09:31
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