Przemysł 4.0: Wykorzystanie sztucznej inteligencji do optymalizacji zarządzania energią w fabrykach przyszłości 

W dobie czwartej rewolucji przemysłowej, znanej też jako Przemysł 4.0, coraz większe znaczenie zyskują technologie oparte na sztucznej inteligencji (AI). Wprowadzenie AI do optymalizacji zarządzania energią w fabrykach to kluczowy krok w kierunku bardziej efektywnej, ekonomicznej i ekologicznej produkcji. Tradycyjne metody zarządzania zużyciem energii stają się niewystarczające, dlatego firmy przemysłowe sięgają po nowoczesne narzędzia analityczne i systemy sterowania wspomagane przez sztuczną inteligencję, które umożliwiają bardziej precyzyjne monitorowanie i kontrolę zużycia energii. 

Wyzwania związane z zarządzaniem energią w fabrykach 

Zarządzanie energią jest jednym z najważniejszych aspektów funkcjonowania każdej fabryki. Zużycie energii elektrycznej stanowi znaczną część kosztów operacyjnych przedsiębiorstw produkcyjnych. Tradycyjne metody zarządzania są często oparte na ręcznych pomiarach i analizach danych historycznych, co może prowadzić do niewydajności i nieefektywnego wykorzystywania dostępnych zasobów. 

Sztuczna inteligencja oferuje nowe możliwości, pozwalając na automatyzację procesów decyzyjnych oraz dostarczanie danych w czasie rzeczywistym. Dzięki AI możliwe jest zoptymalizowanie zużycia energii poprzez dynamiczną adaptację systemów produkcyjnych do zmieniających się warunków. 

Jednym z głównych wyzwań, przed jakimi stoją zakłady produkcyjne, są rosnące koszty energii. Efektywne zarządzanie energią elektryczną staje się kluczowym czynnikiem determinującym rentowność przedsiębiorstw. AI pozwala na analizę zużycia energii w czasie rzeczywistym, optymalizując jej pobór w zależności od aktualnych potrzeb zakładu. 

Kolejnym wyzwaniem jest integracja zarządzania energią z procesem produkcyjnym. Optymalizacja procesów produkcyjnych nie może być odseparowana od efektywnego wykorzystania energii. Systemy AI umożliwiają dostosowanie parametrów pracy maszyn w taki sposób, by minimalizować zużycie prądu przy jednoczesnym zachowaniu ich wysokiej wydajności. 

Coraz więcej fabryk decyduje się na wykorzystanie energii odnawialnej (LINK), z energią solarną na czele. Zarządzanie energią z fotowoltaiki wymaga jednak zaawansowanych algorytmów przewidujących warunki pogodowe i optymalizujących zużycie w zależności od poziomu produkcji energii co stanowi jeszcze jedno z kluczowych wyzwań dla firm przemysłowych. Na szczęście sztuczna inteligencja świetnie sobie radzi z każdym z tych aspektów. 

Jak sztuczna inteligencja wspiera zarządzanie energią w sektorze przemysłowym? 

Potencjał wykorzystania AI w zarządzaniu energią w sektorze przemysłowym – a zwłaszcza uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej – jest naprawdę ogromny. Wartość globalnego rynku AI w sektorze energetycznym (LINK) osiągnęła w 2024 roku 8,91 mld dolarów i szacuje się, że do 2030 roku wzrośnie do 58,66 mld dolarów.  

Algorytmy sztucznej inteligencji, bazując na ogromnych zbiorach danych, potrafią identyfikować ukryte wzorce i zależności, które są niewidoczne dla ludzkiego oka. Dzięki temu możliwe jest między innymi:  

• Precyzyjne prognozowanie zapotrzebowania na energię na podstawie historycznych danych oraz aktualnych warunków pracy maszyn, co pozwala na lepsze zarządzanie zasobami i unikanie kosztownych szczytów zużycia energii. 

• Optymalizacja pracy maszyn i urządzeń poprzez dostosowywanie odpowiednich parametrów w czasie rzeczywistym, co minimalizuje ich pobór energii bez negatywnego wpływu na wydajność produkcyjną. 

• Monitorowanie i automatyczna analiza zużycia energii w czasie rzeczywistym połączone z wizualizowaniem danych w ramach intuicyjnych dashboardów, dzięki czemu możliwe jest podejmowanie decyzji i działań optymalizacyjnych, prowadzących do minimalizacji strat energii. 

Wdrożenie sztucznej inteligencji w zarządzaniu energią w zakładach przemysłowych przynosi szereg korzyści, takich jak: 

• Redukcja kosztów energii – optymalizacja zużycia energii za pomocą AI prowadzi do znacznego obniżenia rachunków za energię. 

• Poprawa efektywności energetycznej – AI umożliwia identyfikację i eliminację strat energii, co przekłada się na zwiększenie efektywności energetycznej fabryk. 

• Zmniejszenie emisji gazów cieplarnianych – ograniczenie zużycia energii dzięki AI przyczynia się do zmniejszenia emisji gazów cieplarnianych i pozwala dostosowywać się fabrykom do rygorystycznych przepisów dotyczących między innymi emisji CO2. 

• Poprawa bezpieczeństwa i niezawodności pracy – monitorowanie stanu maszyn i urządzeń za pomocą AI pozwala na wczesne wykrywanie awarii i zapobieganie przestojom w produkcji. 

Jak widać, wdrożenie sztucznej inteligencji do zarządzania energią w fabrykach przynosi liczne korzyści, w tym znaczne oszczędności kosztowe, zwiększenie efektywności operacyjnej, redukcję emisji CO2 oraz poprawę niezawodności systemów energetycznych. AI pozwala na bieżące monitorowanie i analizowanie zużycia energii, co umożliwia podejmowanie optymalnych decyzji. Dzięki algorytmom predykcyjnym fabryki mogą unikać nieplanowanych przestojów i minimalizować straty energetyczne, co prowadzi do bardziej zrównoważonej produkcji i poprawy konkurencyjności na rynku. 

Case study Google: Wykorzystanie AI do optymalizacji chłodzenia centrów danych i redukcji zużycia energii o 40% 

Zaawansowane rozwiązania bazujące na sztucznej inteligencji mające na celu optymalizację zarządzania energią wykorzystywane są przez coraz więcej sektorów przemysłowych. Przykładowo, zastosowanie ich w fabrykach cementu czy hutach stali (LINK) często wiąże się nie tylko ze stawianiem czoła wyzwaniom związanym z wysoką energochłonnością, ale również z dużą potrzebą kontrolowania emisji gazów cieplarnianych, z CO2 na czele.  

Wiele gałęzi współczesnego przemysłu wymagających dużej pojemności przechowywania i przetwarzania danych, jak chociażby przemysł motoryzacyjny rozwijający pojazdy autonomiczne, nie mogłaby istnieć bez centrów danych. Zużywają one ogromne ilości energii, a znacząca jej część przeznaczana jest na chłodzenie infrastruktury serwerowej. Tradycyjne metody zarządzania chłodzeniem opierają się na statycznych ustawieniach i nie zawsze są w stanie dostosować się do dynamicznych warunków operacyjnych, co prowadzi do nieoptymalnego zużycia energii.  

Na szczęście z pomocą może przyjść AI, co potwierdza przypadek Google (LINK), gdzie zastosowano algorytmy uczenia maszynowego DeepMind do optymalizacji systemów chłodzenia w centrach danych. Celem była poprawa efektywności energetycznej centrum danych poprzez zredukowanie zużycia energii potrzebnej do chłodzenia serwerów, które generują znaczne ilości ciepła podczas pracy. 

Zespół badaczy DeepMind opracował system oparty na sieciach neuronowych, który analizował dane z centrów danych w czasie rzeczywistym, uwzględniając różne scenariusze operacyjne i parametry. Dzięki temu model AI mógł przewidywać zapotrzebowanie na chłodzenie i dostosowywać ustawienia systemów chłodzenia w sposób bardziej precyzyjny niż tradycyjne metody. Wdrożenie tego rozwiązania pozwoliło na zmniejszenie zużycia energii przeznaczonej na chłodzenie centrów danych o 40%.  

Przypadek zastosowania AI w centrach danych Google pokazuje, jak zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego mogą skutecznie optymalizować zużycie energii w przemyśle. Dzięki analizie dużych zbiorów danych i dynamicznemu dostosowywaniu parametrów operacyjnych, przedsiębiorstwa i fabryki mogą osiągać poprawę efektywności energetycznej. Google dostrzega potencjał w zastosowaniu swojej technologii opartej na algorytmie AI między innymi do poprawy wydajności konwersji elektrowni (uzyskania większej ilości energii z tej samej jednostki wejściowej), zmniejszenia zużycia energii i wody w produkcji półprzewodników oraz zwiększenia przepustowości zakładów produkcyjnych. 

Jeśli Twoja firma jest zainteresowana tematami takimi, jak optymalizacja procesów produkcyjnych, zarządzanie energią, sztuczna inteligencja w przemyśle, optymalizacja procesów dzięki AI, Przemysł 4.0, już teraz zarezerwuj bezpłatną konsultację z Marcinem Jabłonowskim – Dyrektorem Zarządzającym i Architektem Rozwiązań AI w Pragmile.