La puissance de l’analytique au service de la production électrique


Publié le: 18 avril 2018 par Franck Freycenon

En aval de la chaîne de valeur de l’énergie, l’idée que la  transition énergétique et le digital sont indissociables nous est désormais communément admise, que ce soit pour l’équilibre des réseaux de distribution ou la commercialisation de services personnalisés aux particuliers et aux entreprises.

Sans doute le moment est-il venu de remonter vers l’origine de la chaîne et de nous interroger sur les façons dont la transformation digitale, et plus particulièrement l’analyse de données, peuvent contribuer à l’amélioration de la production énergétique, confrontée également à de profondes mutations (énergie distribuée, vieillissement des outils de production).

Au fil du temps, les énergéticiens ont développé des modèles experts sur la prédiction de  consommation et de production d’électricité. Cet impératif, à la fois pour des raisons techniques et économique, répond à une complexité accrue du modèle, avec une part croissante des énergies renouvelables en amont, et en aval avec une évolution des usages dont le véhicule électrique est l’illustration la plus emblématique.

La production n’échappe pas à cette nécessité de capter la donnée afin d’optimiser ses modèles techniques, opérationnels et économiques.

L’analytique pour les opérations et la prévision

Aucun des secteurs de la production d’énergie n’échappe à cet enjeu. Que ce soit le nucléaire, le gaz, l’hydro-électrique ou les autres énergies renouvelables, la transformation digitale du secteur embarque nécessairement  l’analyse des données en temps réel  afin de répondre à de multiples enjeux.

Parmi ces derniers, on peut notamment souligner deux domaines où la contribution du Big Data émerge. Tout d’abord, des outils d’analytique vont permettre d’optimiser la rentabilité économique d’un outil de production « Capex Incentive » en fonction de paramètres multiples : capacité d’investissement, sécurité, compétences, disponibilité des ressources, prix du marché de l’énergie, impact des technologies comme le « Power to Gas ».

Ainsi la transition énergétique, nécessaire pour des raisons évidentes, impacte progressivement un modèle de production à l’origine centralisé. L’intermittence et immédiateté des énergies renouvelables génèrent des distorsions sur le marché de l’énergie affectant des outils de production traditionnelle vieillissants.

Le Big Data et l’analytique permettent de capter la diversité des sources de données nécessaires au prise de décision pas uniquement financière, mais également RH ou technologique.

Autre domaine et non des moindres que commence d’adresser le Big Data, est la performance opérationnelle de l’outil de production avec notamment la maintenance prédictive qui va permettre de  savoir où, quand et comment intervenir. On ne se base plus sur des carnets d’entretien stricts mais sur des algorithmes. Grâce aux données ingérées et l’analytique, les opérateurs peuvent optimiser, les phases de maintenance sans nullement compromettre la sécurité ou la continuité des opérations.

Dès lors que des analyses fiables permettent de remplacer des échéanciers rigides, les énergéticiens sont donc en mesure de mieux valoriser leurs infrastructures critiques  sur la base de scénarios complexes qui définissent des trajectoires optimales sur l'investissement, la maintenance et le renouvellement des infrastructures.

Bénéfices business et opérationnels

Les énergéticiens utilisent d’ores et déjà l’analytique temps réel dans le but d’obtenir des gains opérationnels et des avantages compétitifs.

Selon une étude réalisée par Forrester Consulting pour le compte d’Atos, 31 % des entreprises du secteur des Utilities interrogées affirment déjà recourir à l’analytique pour leurs prévisions de consommation et de production, et 47 % prévoient de le faire au cours des 12 prochains mois. En ce qui concerne l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, les chiffres sont identiques, 29 % utilisant déjà l’analytique à cet effet et 46 % prévoyant de le faire sous une année.

On retrouve le même intérêt en ce qui concerne l’utilisation de l’analytique pour la maintenance prédictive, avec 24 % le faisant déjà et 43 % le prévoyant dans les douze mois.

Pas de réponse instantanée

Confrontés à un environnement concurrentiel croissant, des infrastructures couteuses en maintenance, de nouvelles sources de production et une réglementation en pleine évolution, les énergéticiens sont soumis à une très forte pression pour atteindre leurs objectifs.

Pour tirer bénéfice de l’utilisation du Big Data, plusieurs points d’attention sont à souligner. Tout d’abord, la création de cas d’usage pertinent et pérenne doit être le résultat d’un travail conjoint, agile et itératif entre les métiers,  les data scientists et les experts techniques de l’entreprise établissent un langage commun et un cadre de référence partagé. Il est également essentiel d’anticiper les phases d’industrialisation pour valider des composants technologiques qui doivent répondre aux enjeux de sécurité et de dimensionnement intrinsèque au secteur. A ce titre, la chaîne d’acquisition de la donnée et les enjeux de Master Data Management doivent être également l’objet d’une réflexion approfondie afin d’assurer notamment une pérennité des processus gérés par la plateforme.

Chez Atos, nous nous appuyons sur les initiatives concrètes menées ces dernières années avec nos clients des secteurs de l’Energie et des Utilities. Nous avons par exemple considérablement investi dans l’intégration des outils opérationnels et des technologies numériques, et de là, il n’y a qu’un pas vers l’analyse des données issues des équipements et l’évaluation de leurs bénéfices potentiels en termes d’amélioration de l’efficacité opérationnelle.

Avec les nouvelles perspectives qu’offrent des données jusqu’à présent insoupçonnées, nous  soulevons des questions auxquelles les Utilities n’auraient peut-être pas songé par le passé. Ainsi, dans le domaine de la maintenance et des programmes de remplacement, nous pouvons désormais mettre davantage l’accent sur l’optimisation de la planification des interventions, voire simuler l’impact d’une absence d’intervention, la prochaine étape étant le jumeau numérique…

Aller de l’avant

Ces dernières années, les professionnels de la production d’électricité ont considérablement élargi leur perception de leur activité. Le rôle de l’ingénierie demeure tout aussi important qu’auparavant mais la prévision, l’investissement et la planification opérationnelle font également partie intégrante d’une approche efficace du point de vue business.

Dans un contexte global plus mouvant que jamais, pouvoir, grâce à un usage concret de l’analytique, décrypter cet environnement pour améliorer les prévisions de production électrique dans un marché instable ou optimiser les scénarios de maintenance, devient une capacité essentielle.

Si vous souhaitez en savoir plus sur notre offre analytique Atos Codex ou participer à un atelier de découverte de l’analytique, n’hésitez pas à nous contacter.

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Qui est Franck Freycenon

Digital Transformation & New Energy Services Business Development Director
Franck Freycenon a débuté sa carrière à l’international dans le secteur de l’IT sur l’amélioration de la performance des SI des Opérateurs Telecoms. Il a ensuite été pendant 10 ans Account Manager chez Orange Business Services pour des clients industriels puis bancaires. En 2011, il entre dans un cabinet de conseil et agence digitale où il gère le développement de la relation avec les énergéticiens et leurs écosystèmes. Franck Freycenon a rejoint Atos Worldgrid début 2015. Aujourd’hui, sa mission est de valoriser la transformation digitale dans le secteur de l’énergie et notre proposition de valeur sur cette thématique. A ce titre, il est responsable du développement commercial de la plateforme sur les nouveaux services dans l’énergie, plateforme résultant d’une initiative globale du groupe Atos dans le Big Data.

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