Gestion des données énergétiques pour l'industrie agroalimentaire

Gestion des données énergétiques pour l'industrie agroalimentaire : pourquoi les données seules ne suffisent pas

Des entrepôts frigorifiques qui fonctionnent jour et nuit. Des installations de pasteurisation qui doivent maintenir des températures précises. Des lignes de production qui suivent les saisons de récolte et de livraison plutôt que les prix de l'électricité. Officiellement, l'industrie agroalimentaire ne fait pas partie des secteurs les plus énergivores comme l'acier, la chimie ou l'aluminium. L'énergie y représente pourtant un facteur de coût considérable – et l'un des moins flexibles.

Qui veut réduire ses coûts énergétiques ne peut ni arrêter des machines ni décaler des étapes de production. La qualité, la sécurité alimentaire et la capacité de livraison imposent des limites strictes. C'est précisément pour cela qu'une gestion intelligente des données énergétiques devient de plus en plus importante.

Le défi : beaucoup de données, peu de pilotage

Les entreprises agroalimentaires collectent aujourd'hui une quantité énorme de données. Des capteurs surveillent la chaîne du froid, les installations frigorifiques fournissent des données de fonctionnement, les systèmes ERP et MES documentent les processus de production, et des données météorologiques, de marché et énergétiques sont également disponibles. Pourtant, ces informations ne sont souvent pas intégrées aux décisions opérationnelles.

L'une des raisons tient aux conditions techniques. Les procédés de froid et de chaleur fonctionnent en parallèle et le plus souvent en continu. Les entrepôts de surgélation et les chambres froides ne peuvent pas plus être interrompus que les fours, les marmites, les séchoirs ou les installations de pasteurisation. La gestion classique des charges atteint vite ses limites.

De plus, la production ne peut être planifiée que de manière limitée. De nombreuses entreprises s'orientent selon les récoltes saisonnières, la disponibilité des matières premières ou des dates de livraison fixes – et non selon des prix de l'électricité avantageux. Les exigences HACCP et d'hygiène limitent en outre fortement toute modification du processus de production.

Les exigences réglementaires augmentent également. Les entreprises doivent exploiter des systèmes de management de l'énergie, documenter des indicateurs de durabilité et fournir des données CO₂ fiables pour les rapports CSRD ou les exigences de la grande distribution alimentaire. Dans le même temps, les prix de l'énergie fluctuent bien plus fortement qu'il y a quelques années. Ceux qui exploitent des installations photovoltaïques ou de biogaz doivent donc décider en permanence s'il vaut mieux autoconsommer, stocker ou injecter dans le réseau l'énergie produite.

Le véritable problème est le manque de liens entre des données pourtant largement disponibles. Les informations sur les moments où l'énergie est particulièrement chère, sur les installations qui consomment le plus ou sur l'évolution de l'autoproduction existent déjà – mais elles sont rarement traduites en décisions concrètes pour l'exploitation courante.

En résumé : l'industrie agroalimentaire est riche en données, mais encore souvent pauvre en pilotage.

L'approche d'empAI

En tant que plateforme de gestion des données énergétiques, empAI intervient précisément à ce niveau. Au lieu de remplacer les systèmes ERP, MES ou SCADA existants, la plateforme relie les données énergétiques, de production, de marché et environnementales dans un jumeau numérique. Il en résulte une base de données homogène, à partir de laquelle des recommandations d'action concrètes pour l'exploitation sont déduites.

Pour les entreprises agroalimentaires, cela signifie par exemple :

• Les installations frigorifiques et les compresseurs peuvent être exploités de manière à réduire les pics de charge, sans compromettre la chaîne du froid ni les plages de température prescrites.
• Les procédés auxiliaires énergivores, comme les cycles de nettoyage ou d'autres consommateurs flexibles dans le temps, peuvent être décalés de manière ciblée vers des créneaux plus avantageux, dans le respect des contraintes d'exploitation.
• Des prévisions assistées par IA, avec une précision de modèle supérieure à 85 %, permettent d'anticiper la consommation d'énergie, l'autoproduction et les prix de l'électricité de quelques heures à plusieurs mois à l'avance. Un approvisionnement énergétique réactif devient ainsi une planification anticipative.
• L'énergie autoproduite par des installations photovoltaïques ou de biogaz est automatiquement optimisée en termes d'autoconsommation, de stockage et d'injection dans le réseau.
• Dans le même temps, les données énergétiques et CO₂ sont collectées de manière transparente au niveau des produits, des procédés et des sites, et préparées pour le reporting ESG, les exigences CSRD et les justificatifs destinés aux partenaires commerciaux.

La valeur ajoutée ne réside pas uniquement dans l'analyse des données. L'essentiel est que les informations existantes se traduisent en décisions concrètes, directement applicables dans l'exploitation courante.

Conclusion

Les procédés de l'industrie agroalimentaire restent, pour de bonnes raisons, largement rigides. La sécurité alimentaire, la qualité des produits et la capacité de livraison sont toujours prioritaires. Il existe néanmoins un potentiel considérable dans une utilisation plus intelligente des données énergétiques existantes.

En tant que plateforme de gestion des données énergétiques, empAI rend exploitables les informations issues de la production, de l'approvisionnement énergétique et du marché de l'énergie, et en fait une base de décision solide. Ce sont souvent justement les nombreux petits leviers, discrets pris isolément, qu'empAI identifie et qui, additionnés, représentent un potentiel d'économies réel. Il est ainsi possible de réduire les coûts énergétiques, de diminuer les émissions de CO₂ et de répondre aux exigences réglementaires – sans remplacer les systèmes existants ni modifier fondamentalement les processus de production.