Optimiser l’efficacité énergétique grâce à des opérations alimentées par l’IA

CLIENT
Premier producteur d’énergie
INDUSTRIE
Énergie
RÔLE DE CONSULTANT
Consultante en Intelligence Artificielle
EMPLACEMENT
États-Unis
Processus d’optimisation inefficace

Le client, un chef de file de l’industrie de la production d’électricité, avait entrepris une initiative stratégique de développement durable visant à réduire l’impact environnemental de ses activités. Dans le cadre de cette initiative, le client a cherché à optimiser l’efficacité thermique de ses centrales électriques afin de réduire la consommation de carburant et les émissions.

Dans les centrales électriques du client, le processus d’optimisation a été effectué manuellement. Pour obtenir des performances optimales, les opérateurs humains doivent surveiller et ajuster en permanence de nombreuses variables, ce qui est une tâche erronée et fastidieuse.

« Historiquement, les interventions manuelles auraient suffi, mais pour atteindre les objectifs ambitieux que nous nous sommes fixés en matière de durabilité, nous avions besoin d’une approche plus sophistiquée et adaptative. » — Chef des opérations

Rôle de Consultport

Consultport Proposé 5 candidats solides dans les 72 heures. Le client a interviewé 4 candidats et sélectionné deux anciens consultants de Capgemini au sein de la branche conseil en IA de l’entreprise. L’équipe de consultants a commencé à travailler avec le client 6 jours après la demande initiale.

Co-développement d’un modèle d’IA

Les deux consultants ont uni leurs forces à celles du client pour créer un modèle d’IA avancé.

Le client a fourni des informations essentielles sur le fonctionnement des centrales électriques, ainsi que des données cruciales collectées par des capteurs sur site, telles que les changements de température, les variations de pression et les modèles de consommation d’énergie.

Avec les informations sur les clients, les consultants ont commencé à développer le modèle d’IA. Grâce à un entraînement et à un perfectionnement itératifs, le modèle d’IA a analysé des relations complexes entre les facteurs externes et les décisions humaines, apprenant finalement à faire des prédictions et des suggestions.

Les résultats

L’introduction du moteur de recommandation alimenté par l’IA a eu un impact transformateur sur les opérations de la centrale électrique du client, les résultats démontrant à la fois des gains d’efficacité immédiats et une valeur organisationnelle à long terme.

case study
Efficacité énergétique accrue
Le programme pilote a donné des résultats préliminaires impressionnants, avec une augmentation moyenne de 4 % de l’efficacité thermique en seulement trois mois. Lorsqu’il a été étendu à plusieurs centrales électriques, le système a généré des économies d’énergie mesurables, réduisant les coûts d’exploitation tout en améliorant la production.
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Prise de décision améliorée
En fournissant des suggestions d’optimisation toutes les heures, le moteur de recommandation a permis aux opérateurs de l’usine de prendre des décisions plus rapides et basées sur les données. Cela a considérablement réduit le recours aux ajustements manuels et amélioré l’uniformité des performances de l’usine, ce qui a permis d’améliorer la fluidité des opérations.
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Impact à l’échelle de l’organisation
Suite au succès du projet pilote, le système a été déployé dans l’ensemble du réseau de centrales électriques du client, couvrant diverses unités de production d’énergie. Ce déploiement a entraîné une augmentation moyenne de l’efficacité de 2 % dans toutes les usines au cours de la première année seulement, contribuant directement à de meilleures performances opérationnelles à grande échelle.
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Des progrès tangibles en matière de durabilité
L’efficacité accrue s’est traduite par des avantages environnementaux, respectant 3 % de l’engagement de réduction des émissions de carbone du client pour 2030. Cela a renforcé la position de l’entreprise en tant que leader du développement durable dans le secteur de l’énergie et s’est aligné sur les attentes plus larges de l’industrie et de la réglementation.
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Le modèle d’IA a changé la donne pour nous, en exploitant les connaissances existantes tout en découvrant de nouvelles informations qui peuvent être ignorées même par nos analystes les plus expérimentés.
- Chef des opérations du producteur d’électricité
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