Data publikacji: 4 lutego, 2025

Wpływ zaawansowanej analityki predykcyjnej na tworzenie strategii zarządzania energią w przedsiębiorstwach przemysłowych 

 

Współczesne przedsiębiorstwa przemysłowe stoją przed niełatwym wyzwaniem – z jednej strony muszą zapewnić ciągłość produkcji i osiągać wysokie wyniki finansowe, z drugiej, muszą działać w sposób odpowiedzialny społecznie i środowiskowo. Jednym z kluczowych czynników, który wpływa na osiągnięcie tych celów, jest efektywne zarządzanie energią w przemyśle. Rosnące koszty energii, zaostrzające się regulacje dotyczące ochrony środowiska oraz potrzeba zwiększenia efektywności produkcji sprawiają, że optymalizacja zużycia energii staje się priorytetem dla wielu firm. Muszą poszukiwać innowacyjnych rozwiązań, które pozwolą im nie tylko na redukcję wydatków, ale także na zrównoważony rozwój i poprawę bezpieczeństwa energetycznego. Dużą rolę odgrywa w tym przypadku analityka predykcyjna i jej wprowadzenie do strategii zarządzania energią w przemyśle. Dzięki wykorzystaniu danych historycznych oraz algorytmów uczenia maszynowego, dziedzina ta umożliwia przedsiębiorstwom prognozowanie zużycia energii, identyfikację wzorców oraz optymalizację produkcji. To podejście nie tylko pozwala na lepsze zrozumienie dynamiki zużycia energii, ale także na wprowadzenie działań prewencyjnych, które mogą znacząco wpłynąć na efektywność energetyczną. 

Analityka predykcyjna – co to jest i dlaczego ma znaczenie dla przemysłu? 

 

Analityka predykcyjna to zaawansowane podejście do analizy danych, które wykorzystuje techniki statystyczne, uczenie maszynowe oraz algorytmy do przewidywania przyszłych zdarzeń na podstawie danych historycznych. Polega na analizie dużych zbiorów danych w celu identyfikacji wzorców i trendów, które mogą być użyte do prognozowania przyszłych wyników. Staje się kluczowym narzędziem, które pozwala przedsiębiorstwom nie tylko na optymalizację produkcji, ale także na efektywne zarządzanie energią w przemyśle. 

W sektorze przemysłowym, gdzie dane generowane są w ogromnych ilościach przez maszyny, systemy produkcyjne i urządzenia pomiarowe, analityka predykcyjna umożliwia firmom podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Dzięki niej możliwe jest przewidywanie awarii maszyn, optymalizacja harmonogramów produkcji oraz lepsze zarządzanie zapasami. Wartość globalnego rynku analityki predykcyjnej (LINK) w 2024 roku wyniosła 14,41 mld dolarów i szacuje się, że do 2034 roku przekroczy wartość 100,20 mld dolarów.  

W kontekście zarządzania energią, technologia ta odgrywa kluczową rolę w identyfikacji możliwości oszczędności energetycznych oraz w planowaniu strategii energetycznych. Do głównych zastosowań analityki predykcyjnej w przemyśle należą: 

  • Prognozowanie zużycia energii – analityka predykcyjna pozwala na dokładne prognozowanie zużycia energii w różnych warunkach operacyjnych. Dzięki analizie danych historycznych dotyczących zużycia energii w różnych porach roku czy podczas różnych cykli produkcyjnych, przedsiębiorstwa mogą lepiej planować swoje potrzeby energetyczne. 
  • Identyfikacja wzorców zużycia energii – dzięki technikom analityki predykcyjnej możliwe jest zidentyfikowanie wzorców zużycia energii, co pozwala na optymalizację produkcji. Na przykład, jeśli analiza wykazuje, że zużycie energii wzrasta w określonych godzinach lub dniach tygodnia, przedsiębiorstwo może dostosować harmonogram pracy maszyn lub zmienić strategie zakupu energii. 
  • Zarządzanie ryzykiem – analityka predykcyjna umożliwia również identyfikację potencjalnych zagrożeń związanych z zarządzaniem energią. Przykładowo, przewidywanie spadków wydajności maszyn może pomóc w zapobieganiu awariom i związanym z nimi kosztom przestojów. 
  • Optymalizacja kosztów – dzięki prognozowaniu cen energii oraz analizie danych dotyczących zużycia, przedsiębiorstwa mogą podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące zakupu energii, co prowadzi do znacznych oszczędności finansowych. 

Korzyści z zastosowania analityki predykcyjnej do zarządzania energią w przedsiębiorstwach przemysłowych 

 

Wdrożenie zaawansowanej analityki predykcyjnej do zarządzania energią w przedsiębiorstwach przemysłowych to inwestycja, która przynosi szereg korzyści przekładających się między innymi na redukcję kosztów energii, zwiększenie efektywności produkcji, minimalizację ryzyka awarii, aspekty środowiskowe i wizerunkowe oraz wiele innych. Na uwagę zasługują przede wszystkim następujące kwestie: 

  • Optymalizacja zużycia energii – dzięki precyzyjnym prognozom zapotrzebowania na energię, przedsiębiorstwa mogą dostosować swoje zużycie do rzeczywistych potrzeb, unikając nadmiernych kosztów. 
  • Możliwość negocjacji z dostawcami energii – wiedza o przyszłym zużyciu pozwala na bardziej efektywne negocjowanie warunków umów z dostawcami energii. 
  • Identyfikacja strat energii – analiza danych pozwala na wykrycie obszarów, w których występują największe straty energii, co umożliwia podjęcie działań naprawczych. 
  • Minimalizacja przestojów – wczesne wykrywanie potencjalnych awarii pozwala na zaplanowanie napraw i uniknięcie kosztownych przestojów produkcji. 
  • Optymalizacja procesów – dzięki analizie danych można zidentyfikować wąskie gardła w procesie produkcyjnym i wprowadzić ulepszenia, które zwiększą wydajność. 
  • Poprawa jakości produktów – analiza danych może pomóc w identyfikacji czynników wpływających na jakość produktów, co pozwala na podjęcie działań poprawiających jakość. 
  • Wczesne ostrzeganie o awariach – modele predykcyjne mogą wykryć oznaki potencjalnych awarii na długo przed ich wystąpieniem, co pozwala na zaplanowanie napraw i uniknięcie poważnych problemów. 
  • Zwiększenie niezawodności maszyn – dzięki regularnej analizie danych można monitorować stan techniczny urządzeń i podejmować działania zapobiegawcze, które zwiększą ich żywotność. 
  • Zmniejszenie śladu węglowego – optymalizacja zużycia energii przyczynia się do redukcji emisji gazów cieplarnianych i ochrony środowiska. 
  • Poprawa wizerunku firmy – przedsiębiorstwa, które inwestują w zrównoważony rozwój, są postrzegane jako bardziej odpowiedzialne społecznie i mogą przyciągnąć nowych klientów, którzy zwracają uwagę na aspekty środowiskowe przy wyborze produktów i usług. 
  • Zwiększenie elastyczności – modele predykcyjne umożliwiają szybkie reagowanie na zmiany w otoczeniu, takie jak wahania cen energii czy zmiany w regulacjach prawnych. 

Samsung: Zintegrowany system zarządzania energią dla globalnego producenta elektroniki 

 

Samsung SDS wdrożył zaawansowany system zarządzania energią oparty na analizie danych dla globalnego producenta elektroniki (LINK), który zmagał się z wysokimi kosztami energetycznymi sięgającymi 135 mln dolarów rocznie, pomagając firmie obniżyć koszty energetyczne i zwiększyć efektywność operacyjną.  

Ze względu na dużą skalę produkcji i ograniczone możliwości podejmowania działań na miejscu przez pracowników fabryki, konieczne było, by dostarczone przez Samsunga rozwiązanie analizowało stan zużycia energii i efektywność energetyczną w czasie rzeczywistym. Firmie zależało również na tym, by przeprowadzić zrównoważone działania w celu zmniejszenia zużycia energii, bazując na przyczynach zmiany efektywności i tworząc system natychmiastowej reakcji. 

Wykorzystując wiedzę zespołu ekspertów z branży energetycznej oraz najnowsze technologie informatyczne do wizualizacji i analizy zużycia energii, w tym analitykę predykcyjną, AI, IoT, Samsung wdrożył rozwiązanie umożliwiające monitorowanie zużycia energii w czasie rzeczywistym, analizę efektywności i automatyzację procesów. 

Wdrożono integrację danych dotyczących energii i zintegrowany system zarządzania energią dla całej firmy, oparty na monitorowaniu energii, analizowaniu efektywności energetycznej i przyczyn wahań oraz identyfikacji wzorców i prognozowaniu zużycia energii. Informacje są zbierane automatycznie i wizualizowane w czasie rzeczywistym w kontekście procesów, urządzeń, a nawet obszarów związanych z działalnością biznesową, produktami czy pracą fabryki. Opracowano modele do analizy infrastruktury nadmiernie zużywającej energię oraz plan redukcji energii i działań na podstawie przewidywanych wartości. 

W efekcie podjętych działań producent elektroniki obniżył koszty operacyjne, zredukowała straty energii, poprawił zgodność z regulacjami środowiskowymi i zoptymalizowała pracę infrastruktury. Firma jest w stanie analizować czynniki marnotrawstwa energii, wykrywać nieprawidłowości poprzez analizę statusów i w odpowiednim momencie podejmować działania redukujące, zapobiegawcze i naprawcze. 

Strategie zarządzania energią w przemyśle oparte na analityce predykcyjnej 

 

Zaawansowana analityka predykcyjna to kluczowy element nowoczesnych strategii zarządzania energią w przedsiębiorstwach przemysłowych. Opierając się na rzetelnych danych, firmy mogą nie tylko precyzyjnie określać cele i monitorować ich realizację, ale przede wszystkim optymalizować zużycie energii. W praktyce oznacza to możliwość dokładnego prognozowania kosztów energii, optymalizacji alokacji zasobów i monitorowania wskaźników efektywności energetycznej.  

Modele predykcyjne uwzględniające zmienność cen energii oraz dane dotyczące zużycia pozwalają na lepsze planowanie budżetów. Dzięki analizie danych firmy mogą określić, które linie produkcyjne są najbardziej efektywne energetycznie i skupić się na ich maksymalnym wykorzystaniu. Zaawansowane systemy analityczne umożliwiają bieżące śledzenie takich parametrów, jak zużycie energii na jednostkę produktu czy intensywność energetyczna produkcji. 

Strategie zarządzania energią oparte na danych są niezbędnym elementem nowoczesnego podejścia do efektywności energetycznej w przedsiębiorstwach przemysłowych. Dzięki systematycznemu zbieraniu i analizie danych, identyfikacji wzorców oraz optymalizacji procesów, firmy mogą osiągnąć znaczące oszczędności energetyczne i poprawić swoją konkurencyjność na rynku. 

Zrozumienie potencjału analityki predykcyjnej w tworzeniu strategii energetycznych, uwzględniających specyfikę działalności danego przedsiębiorstwa oraz jego cele biznesowe, to klucz do osiągnięcia nie tylko oszczędności finansowych, ale także zrównoważonego rozwoju i poprawy bezpieczeństwa energetycznego. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat efektywnego zarządzania energią w przemyśle i omówić go z perspektywy swojej firmy, zarezerwuj bezpłatną konsultację z Marcinem Jabłonowskim – Dyrektorem Zarządzającym i Architektem Rozwiązań AI w Pragmile. 

Umów się na bezpłatną konsultację z
naszymi ekspertami AI i technologii

Skorzystaj z najnowszych rozwiązań AI, dopasowanych do potrzeb Twojej firmy. Zarezerwuj konsultację z architektami rozwiązań AI w Pragmile i odkryj nowe możliwości w zarządzaniu energią.

Aby umówić się na spotkanie, podaj swój e-mail firmowy