EFICIENCIA ENERGÉTICA EN LA INDUSTRIA 4.0 … · • Usos y consumos energéticos ... En la...
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Titulo Presentación Empresa/Evento EFICIENCIA ENERGÉTICA EN LA INDUSTRIA 4.0 Ferrol, 10 de mayo de 2016
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Titulo Presentación Empresa/Evento
EFICIENCIA ENERGÉTICA EN LA INDUSTRIA 4.0
Ferrol, 10 de mayo de 2016
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Índice
1 Introducción
2 La Industria 4.0
3 Tecnologías de aplicación para la inteligencia energética
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
5 Algunos ejemplos de referencia
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Un poco de historia…
1 Introducción
1ª Rev. Industrial:
- Máquina de vapor
- Equipos
mecánicos
- Industria textil
1800 1900 2000 Presente
2ª Rev. Industrial:
- Electricidad y
petróleo
- Acero
- Nuevas Industrias
- Producción en
serie; cadena de
montaje
3ª Rev. Industrial:
- Tecnología,
electrónica y
comunicaciones
- Producción
automatizada
4ª Rev. Industrial:
- Digitalización
- Conectividad
- IoT
- Sistemas ciber-
físicos
P
r
o
d
u
c
c
i
ó
n
a
r
t
e
s
a
n
a
l
4
Algo común en todas ellas…
1 Introducción
Cambio disruptivo en la manera de producir
Forma diferente de hacer las cosas para
enfocar los problemas de manera distinta
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Antecedentes
Sobre la necesidad de incrementar la competitividad industrial:
2 La Industria 4.0
2010 2012 2014 Presente
Alemania:
- Concepto de
Industria 4.0.
- Gobierno, Centros
de Investigación y
Empresas.
UE:
- Objetivo del 20%
del PIB para las
actividades
manufactureras
para 2020.
Alemania:
- Se funda la
Plattform Industrie
4.0.
Iniciativas en:
- Austria, Francia,
EEUU,…
España:
- Iniciativa Industria
Conectada 4.0.
- La Transformación
Digital de la
Industria Española
(MINETUR, 2015)
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¿Qué supone?
Producción industrial donde productos, equipos y entorno están conectados
entre sí digitalmente.
Se conectan fabricación, producción y con otras industrias (proveedores,
logística,…) o clientes finales.
Organización orientada a la gestión de los datos en tiempo real.
2 La Industria 4.0
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Aspectos clave
2 La Industria 4.0
Inteligencia – La Fábrica Inteligente:
Buena parte de las decisiones se toman por parte de la Fábrica Inteligente y no por el
operario.
Auto-organización + Auto-aprendizaje + Conectividad (producción,
mantenimiento, logística, cliente final,…)
El sistema piensa y toma decisiones Principal diferencia entre Industria 3.0 e
Industria 4.0.
Asume tareas de manera más eficiente y optimizada que ahora mismo están
delegadas en personas.
Energía eficiente y descentralizada, debido al cambio climático y a la escasez
de recursos.
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¿Con qué herramientas?
3 Tecnologías de aplicación para la inteligencia energética
A través de habilitadores digitales o tecnológicos:
• Big Data: análisis y gestión
inteligente de grandes volúmenes de
datos mediante algoritmia avanzada y
analítica predictiva.
• Meteo
• Usos y consumos energéticos
• Incidencias energéticas
• Rutinas
• Predicción mercado eléctrico
• Cloud Computing y HPC: plataforma
compartida de recursos
computacionales con acceso desde
cualquier dispositivo con conexión a
internet: simulación energética,
modelización, …
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¿Con qué herramientas?
3 Tecnologías de aplicación para la inteligencia energética
• Sensorización: sensores conectados
a internet que generan información:
temperatura, presión, transformadores,
luz, nivel, …
• Comunicaciones: intercambio de
información.
• Sistemas ciberfísicos (CPS): integración de capacidades de
computación, almacenamiento y
comunicación en un dispositivo,
dotándolos de “inteligencia”, para
controlar e interactuar con un proceso
físico. Toma de decisiones en tiempo
real.
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¿Con qué herramientas?
3 Tecnologías de aplicación para la inteligencia energética
• Robótica colaborativa: robots
comparten espacio y colaboran con
trabajadores humanos de forma segura
y eficiente.
• Knowledge worker: puestos de trabajo
inteligentes o trabajadores
superinformados.
• Ciberseguridad: seguridad de la
información digital en los sistemas
interconectados.
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Introducción
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
H2020 Crecimiento inteligente, sostenible e integrador.
En la industria, sector de actividad con un
consumo energético intensivo, la
sostenibilidad del proceso productivo es un
elemento estratégico, tanto respecto del
medio ambiente como para la optimización
de costes.
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Introducción
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
La sostenibilidad industrial supone la optimización de:
El uso de las materias primas
E consumo de energía y emisiones
La cadena logística y la localización de centros de fabricación y distribución de
mercancía
EoL?
Waste
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Optimización del uso de las materias primas
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
Comenzando desde la fase de diseño: Ecodiseño, hasta el final de su vida útil
(EoL).
Cumpliendo los principios de Economía Circular.
Residuo = Recurso
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Optimización del uso de las materias primas
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
Jerarquía de la gestión integral de residuos
Eco-etiquetado, ACV, HC, DAP
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Consumo de energía. Soluciones inteligentes
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
Es necesario dotar a los centros de producción de herramientas avanzadas
que permitan una adecuada gestión de la energía, necesaria para el desarrollo
de la actividad productiva, para la optimización de la eficiencia y la sostenibilidad.
Plataformas de monitorización
Hay mucho trabajo por hacer!!
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Consumo de energía. Soluciones inteligentes
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
Definir los requisitos funcionales que permitan identificar las herramientas TIC
necesarias. Normalmente, sistemas de adquisición basados en PLC, integrando la
sensorización en planta con los nuevos sistemas de monitorización.
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Consumo de energía. Soluciones inteligentes
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
Identificación de variables independientes y parámetros críticos de consumo.
Modelo energético de referencia (Línea base).
Adquisición de datos en tiempo real, almacenaje y tratamiento.
Modelo matemático predictivo y análisis estadístico para evaluar la precisión del modelo y
su representatividad.
Obtención de patrones de consumo.
Identificación de ineficiencias e incidencias.
Propuesta de medidas correctivas.
Gestión de la demanda.
Mantenimiento predictivo.
Algoritmos de control.
Actuación autónoma/toma de decisiones.
El sistema es capaz de aprender de los
resultados de actuación para mejorar la
precisión en la detección de ineficiencias
y propuesta de soluciones.
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Gestión de la energía, energías renovables y sistemas de acumulación
Algoritmos adaptación demanda/generación,
permitiendo alinear producción – consumo.
Consumo de energía. Soluciones inteligentes
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
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Gestión de la energía eficiente
Consumo de energía. Soluciones inteligentes
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
Gestión de los procesos de carga de baterías
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Integración de las energías renovables:
Asegurar un suministro energético estable, competitivo y sostenible.
Consumo de energía. Soluciones inteligentes
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
Elemento Estado On/Off Consumo
250 Wh
0 kWh
1 kWh
RED 15 % Fotovoltaica 85%
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Cadena de suministro y logística en tiempo real
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
Eliminación de tiempos de espera
Disminución de errores
Trazabilidad de la mercancía
Logística en tiempo real
Optimización de consumos y de costes
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Programas H2020 (FoF, SPIRE, CIRC, SCC)
Líneas de financiación actuales. Objetivos específicos:
Reducción de los costes y las emisiones
Uso más eficiente de la energía y los recursos
Uso cascada de materiales
Nuevos patrones de producción y consumo. Ecodiseño.
Futuras líneas.
Eficiencia de los recursos
Eficiencia energética a nivel de máquinas y procesos
La reutilización de las fábricas
Gestión del ciclo de vida y aplicación de principios de economía circular.
Tendencias de financiación europeas
4 Eficiencia Energética en la Fábrica Inteligente
Los modelos de economía circular juegan un papel importante, ya que impulsan la
innovación y la participación de todos los interesados en la cadena de valor
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Optimización del uso de las materias primas
Sector de Residuos de Aparatos Eléctricos y Electrónicos (RAEE)
Huella de carbono de organización
5 Algunos ejemplos de referencia
Residuo = Recurso
Estudio de Análisis de Ciclo de
Vida de equipos electrónicos (PCs)
ha permitido evaluar su potencial
de reutilización.
Opciones de reutilización de
frente a reciclaje.
Seguimiento ambiental del proceso.
Evaluación de las emisiones de la
cadena de producción (tn CO2eq)
de empresa manufacturera del
sector metal.
Plan de reducción de emisiones
del proceso de fabricación.
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5 Algunos ejemplos de referencia
Aplicación de técnicas de
inteligencia artificial
para optimización de la
eficiencia energética en
el equipamiento de los
locales comerciales de
una multinacional textil
(sistemas de elevación,
aire acondicionado,
iluminación, etc)
Identificación de patrones
de consumo a partir de
datos de un sistema de
monitorización de energía
implantado en más de
1.300 tiendas.
Modelización matemática
y definición de algoritmos.
Sector textil:
Consumo de energía. Soluciones inteligentes
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Aplicación de técnicas
de inteligencia artificial
y sistemas expertos
para la mejora de la
eficiencia energética y el
impacto ambiental en
fábricas y procesos del
sector textil.
5 Algunos ejemplos de referencia
Consumo de energía. Soluciones inteligentes
Sector textil:
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5 Algunos ejemplos de referencia
Consumo de energía. Soluciones inteligentes
Sector frigorífico y de elaboración de productos del mar:
Desarrollo de modelos
predictivos de control y
gestión que permitan la
optimización energética
de los equipos de
producción de frío
industrial y consumos
energéticos de los
procesos de planta.
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Implantación de sistemas de gestión
eficiente en redes energéticas, tanto
térmicas como eléctricas, en complejos
con grandes consumos energéticos,
previa caracterización de los mismos.
District heating en parques tecnológicos
y plataformas logísticas.
5 Algunos ejemplos de referencia
Consumo de energía. Soluciones inteligentes
Sector edificación:
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Cadena de suministro y logística en tiempo real
5 Algunos ejemplos de referencia
Seguimiento en tiempo
real del índice de
consumo instantáneo y
acumulado de los
vehículos,
geoposicionamiento y
estado de carga de
cada vehículo de flota.
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Desarrollo nuevas tecnologías que permitan
a las empresas de Field Services analizar
datos proporcionados por vehículos en
movimiento.
Diseño de la arquitectura del sistema
de adquisición.
Determinación del coeficiente de
severidad de cada parámetro limitante.
Desarrollo del mapa de combinatorias
y su coeficiente de simultaneidad.
Construcción de patrones de autonomía
vs. parámetros limitantes.
Cruce de datos de operación de otros
demostrativos (V.E.) con vehículos
convencionales.
5 Algunos ejemplos de referencia
Cadena de suministro y logística en tiempo real
www.energylab.es
Gracias por su atención
