了解我们用于降低工业能耗的工具包
我们的工程师开发了一款移动工具包,可实时计算工业场所的能源消耗,并利用人工智能找出最多可减少 20% 能源消耗的方法。
法雷奥动力部数据和能源项目经理巴普蒂斯特-布拉塞特(Baptiste Brasset)是这一降低能耗移动工具包的幕后推手,他也因此赢得了由Usine Nouvelle主办的 “未来工程师 ”奖杯。法雷奥动力部人工智能团队项目经理艾哈迈德-艾特-哈吉-伊艾希(Ahmed Ait Hadj Iaich)开发了人工智能平台,用于根据案例收集的数据确定改善能耗的杠杆。我们来认识一下这两位充满激情的工程师。
我们能回顾一下这项创新的起源吗?这个概念是如何产生的?
Baptiste Brasset:”一切始于 2021 年。当时,我还是法雷奥的一名学徒,我的经理埃里克-马努维耶(Eric Manouvrier)是工业数字化总监和主流程数据专家,他让我参与当时法雷奥第一个利用大数据降低能耗的项目。这就是 MaGIC(通用智能制造)项目。该项目的目标是利用大数据将法国北部阿伯维尔工厂生产线的能耗降低约 5%。因此,我们在生产线上的每个工作站都安装了传感器。在每个工作站,操作员都能实时看到生产线的能耗。就这样,我们确定了第一批需要改进的地方。然后我们意识到,矛盾的是,这些杠杆大多不是在生产线运行时找到的,而是在生产线停止时。因为机器的设计是每周 7 天、每天 24 小时运转。即使机器在停机时处于环保模式,也完全没有达到最佳状态。根据生产线停止的方式,我们的消耗阈值也大不相同。因此,我们决定将最低消耗阈值作为每天的标准。”
最初采取了哪些措施?
Baptiste Brasset:”第一项措施是实现停机自动化。不是由操作员和生产线经理来停止生产线、停止机器等。从操作员决定停止生产线的那一刻起,一切都必须自动停止,这样我们才能确保达到著名的最低消耗阈值。我们已经实现了自动关闭烤箱、制冷设备、通风系统等。仅此一项,我们就节约能源达 15%。这个项目显然是成功的。但现在,我们当然希望更进一步,在更大范围内推广。”
这就是移动工具包想法的由来……
Baptiste Brasset:”没错!因为要扩大规模,我们不可能为所有工厂的所有生产线都购买传感器。因此,我们想到了一种移动箱,可以方便地运输,方便地从一条生产线连接到另一条生产线,而且不影响生产。法雷奥阿比维尔的团队开发了最初的内部原型,而当我们开始与施耐德电气和施耐德子公司 Prosyst 合作时,第一个工业原型才得以面世。施耐德电气为该项目提供了无线传感器,使我们能够更简单地从一条生产线连接到另一条生产线。Prosyst 提供的软件使我们能够从各种来源(生产线、机器、计算机、机器人等)获取数据,并以简单、可立即读取的方式显示出来。”
这个案例还配备了人工智能,这要归功于您开发的内部应用程序,艾哈迈德……
Ahmed Ait Hadj Iaich:”是的,因为这个系统可以让我们收集大量数据,但要让这些数据发挥作用,我们就必须能够在最短的时间内对其进行智能解读,并让尽可能多的人都能理解。这就是人工智能的用武之地。因此,我们开发了一个无代码人工智能平台,让您无需编写代码,即可完成数据科学家的工作。该平台可进行数据预处理、高级交互式可视化和深层次数据探索。它有助于发现关键参数,提取提高能效的重要杠杆。它还能以简单、直接和易懂的方式展示这一切。如果没有这个应用程序,这项工作将耗时数日。有了这个应用程序,任何人都可以使用这个案例,而无需成为人工智能或数据处理方面的专家。”
我们目前的效益如何?
Ahmed Ait Hadj Iaich:”2024 年夏天,我们在墨西哥圣路易斯波托西的工厂进行了首次人工智能案例测试。最重要的是,我们一直在寻找快速获胜的方法,因为从逻辑上讲,除了我们可以立即获胜的方法之外,我们知道从长远来看,我们还可以找到更多的杠杆,也许会更加重要。我们和一位熟悉生产线、流程和工作方式的专家一起在生产线上工作,如果要做好工作,这绝对是必不可少的。经过一周的努力,我们成功地将生产线的消耗降低了约 20%!想象一下这其中的潜力!”
下一步计划和目标是什么?
Baptiste Brasset:”当然,我们的目标是在法雷奥各工厂进行大规模部署。我们已经为全球不同地区配备了六个手提箱: 欧洲、美洲、亚洲等。因此,旅行箱有助于实现集团减少二氧化碳排放的目标。我们还决定将这一概念提供给法雷奥以外的其他感兴趣的行业参与者。我们知道,减少能源消耗是当今企业面临的一项重大挑战,无论是中小型企业还是大型集团。”