Description du projet
Un moyen intelligent de faire tourner les usines de manière durable
L’efficacité énergétique de l’industrie a progressé dans l’UE au cours des 20 dernières années. Si des améliorations ont été constatées dans tous les secteurs industriels, de nombreuses modifications apportées au sein des usines peuvent contribuer à accroître davantage la durabilité énergétique. L’objectif du projet EnerMan, financé par l’UE, est de réduire la consommation d’énergie des différents composants des systèmes de fabrication, tels que les machines-outils. Plus précisément, il consistera à créer un cadre de gestion de la durabilité énergétique permettant de collecter des données en usine afin de prévoir les tendances énergétiques à l’aide de modèles de processus industriels, d’équipements et de coûts énergétiques. EnerMan fournira un moteur autonome et intelligent d’aide à la prise de décision qui évaluera les tendances prédites et déterminera si celles-ci correspondent aux objectifs prédéfinis de durabilité de la consommation d’énergie.
Objectif
ENERMAN envisions the factory as a living organism that can manage its energy consumption in an autonomous way. It will create an Energy sustainability management framework collecting data from the factory and holistically process them to create dedicated energy sustainability metrics. These values will be used to predict energy trends using industrial processes, equipment and energy cost models. ENERMAN will deliver an autonomous, intelligent decision support engine that will evaluate the predicted trends and access if they match predefined energy consumption sustainability KPIs. If the KPIs are not met, ENERMAN will suggest and implement changes in energy affected production lines control processes: an energy aware flexible control loop on various factory processes will be deployed. The ENERMAN administrators will be able to use the above mechanisms in order to identify how future changes in the production lines can impact energy sustainability using the ENERMAN prediction engine (based on digital twins) to visualize possible sustainability results when in-factory changes are made in equipment, production line. The ENERMAN digital twin will predict the economic cost of the consumed energy based on the collected and predicted Energy Peak load tariff, Renewable Energy System self-production, the variations in demand response, possible virtual generation and prosumer aggregation. Finally, ENERMAN considers the operators actions within the production chain as part of a factory’s energy fingerprint since their activity within the factory impacts the various production lines. In ENERMAN, we include a training mechanism with suggested personnel good practices for energy sustainability improvement through the production lines. Current and predicted energy consumption/sustainability trends on specific assets of the factory are collected and visualized in a Virtual, eXtended reality model of the factory to enhance the situational energy awareness of the factory personnel.
Champ scientifique
Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
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H2020-NMBP-TR-IND-2020-singlestage
Régime de financement
IA - Innovation actionCoordinateur
10043 Orbassano
Italie
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Participants (24)
P43 Ringaskiddy
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4600 Wels
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Entité juridique autre qu’un sous-traitant qui est affiliée ou juridiquement liée à un participant. L’entité réalise des travaux dans les conditions prévues par la convention de subvention, fournit des biens ou des services pour l’action, mais n’a pas signé la convention de subvention. Le tiers respecte les règles applicables au participant qui lui est lié dans le cadre de la convention de subvention en ce qui concerne l’éligibilité des coûts et le contrôle des dépenses.
4600 Wels
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80138 Napoli
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85579 Neubiberg
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34810 Istanbul
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93407 Saint- Ouen
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47822 Santarcangelo Di Romagna
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8020 Graz
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6300 ZUG
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731 00 Chania
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63452 Hanau
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
12131 Peristeri Athina
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3101 Limassol
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Participation terminée
10024 Moncalieri
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2304 Pernik
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151 25 Maroussi
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38106 Braunschweig
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1678 Nicosia
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10128 Torino To
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Participation terminée
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265 04 Rio Patras
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34746 Istanbul
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10148 TORINO
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