Pourquoi la gestion de l’énergie devient un enjeu stratégique pour les usines
Coût de l’énergie sous tension, pression réglementaire croissante, exigences RSE des clients, compétitivité internationale… La facture énergétique n’est plus une simple ligne de dépense pour les sites industriels. Elle devient un véritable levier de performance et de différenciation.
Dans beaucoup d’usines, l’énergie reste pourtant gérée “à l’ancienne” : suivi mensuel via les factures, relevés manuels, peu de corrélation avec la production, et des actions correctives souvent tardives. Résultat : des dérives difficilement détectables, des surconsommations invisibles, et un pilotage essentiellement réactif.
À l’inverse, les industriels qui s’équipent de systèmes de mesure en temps réel et de solutions de pilotage intelligentes commencent à traiter l’énergie comme une ressource de production à part entière : mesurée, analysée, optimisée, au même titre que les matières premières ou le TRS.
La question n’est plus “Faut-il s’équiper ?” mais plutôt “Comment s’y prendre concrètement, et avec quels retours sur investissement ?”.
Ce que permet vraiment la donnée énergétique en temps réel
Passer d’une vision mensuelle à une vision temps réel transforme la façon de piloter un site. On ne parle pas seulement de “voir” la consommation, mais de la connecter aux opérations et à la performance industrielle.
Les principaux bénéfices observés sur le terrain :
- Visibilité fine des consommations : par ligne, par atelier, par type d’équipement (fours, compresseurs, groupes froids, HVAC…). On ne parle plus d’un MWh global, mais d’un MWh attribué.
- Détection rapide des dérives : fuite d’air comprimé, dérive de consigne de température, machine qui reste sous tension hors production… Une anomalie est repérée en quelques heures, pas au bout d’un trimestre.
- Corrélation avec la production : kWh par pièce produite, par lot, par ordre de fabrication. Ce sont ces indicateurs qui permettent de parler d’“efficience énergétique” et non plus seulement de consommation brute.
- Support factuel aux décisions d’investissement : choix entre rénovation de compresseur, remplacement d’un four, ajout d’un variateur de vitesse… Les données permettent de prioriser les CAPEX selon le gain réel attendu.
- Capacité à piloter les pointes : anticiper les pics de consommation, lisser les appels de puissance, adapter certains usages aux signaux tarifaires (heure pleine/heure creuse, effacement, contrats avec pénalités de dépassement de puissance).
Autrement dit, la donnée temps réel permet de passer du “on pense que” au “on sait que”, et de transformer des intuitions en plans d’actions chiffrés.
Cartographier sa consommation énergétique : par où commencer
Avant de parler d’algorithmes et de pilotage intelligent, une étape est incontournable : la mesure. Mais il ne s’agit pas de couvrir tout le site de capteurs. L’enjeu est d’identifier les gros postes consommateurs et les leviers actionnables.
Les étapes clés pour construire une cartographie utile :
- Analyser les factures : évolution de la consommation et de la puissance souscrite, répartition HP/HC, pénalités éventuelles. C’est la vision macro.
- Identifier les usages majeurs : process thermiques, air comprimé, froid industriel, pompes, ventilation, éclairage, bureaux… En général, 5 à 10 postes représentent 80 % de la consommation.
- Prioriser les zones de mesure : on commence par les ateliers les plus énergivores ou les équipements critiques, pas par la machine à café.
- Choisir le niveau de granularité : compteur par atelier, sous-comptage par ligne, sous-comptage par machine ? Le bon niveau est celui qui permet d’identifier des actions concrètes, sans complexifier inutilement.
- Vérifier la qualité des données existantes : compteurs déjà présents (électricité, gaz, vapeur), automates, GTC/GTB. Beaucoup de données dorment déjà dans les PLC et les superviseurs sans être exploitées.
Sur un site de 15 000 m², un équipementier automobile a ainsi démarré avec une dizaine de compteurs électriques intelligents et la récupération des données de température et pression de ses compresseurs existants. Résultat : un premier plan d’actions avec -9 % de consommation en 12 mois, sans investir dans de nouvelles machines.
Les briques techniques d’un système de pilotage énergétique intelligent
Un système de gestion de l’énergie moderne (EMS – Energy Management System) repose généralement sur quatre briques principales, qui peuvent être déployées progressivement.
1. La couche de mesure et de collecte
- Compteurs communicants (électricité, gaz, eau, vapeur, air comprimé).
- Capteurs (température, pression, débit, niveau) là où il n’existe pas encore de mesure.
- Passerelles industrielles pour récupérer les données des automates et des systèmes existants (Modbus, OPC UA, Profibus, etc.).
- Possibilité de fonctionnement hybride : une partie des données en local, une partie dans le cloud selon les contraintes IT/OT du site.
2. La plateforme de supervision et de visualisation
- Tableaux de bord temps réel adaptés aux différents profils (direction de site, maintenance, production, énergie).
- Analyse des historiques, comparaisons par période, par atelier, par type de produit.
- Alertes paramétrables en cas de dépassement de seuil, de comportement anormal ou de dérive progressive.
3. Les moteurs d’analyse et d’aide à la décision
- Calcul automatique des indicateurs clés : kWh/tonne produite, kWh/heure machine, COP des installations de froid, rendement des chaudières, etc.
- Détection d’anomalies par modèles de référence : par exemple, pour une même charge, une consommation qui s’écarte de X %.
- Scénarios de simulation : impact d’une nouvelle consigne, d’un lissage de charge, d’un changement de planning de production.
4. Le pilotage automatique ou semi-automatique
- Envoi de consignes aux équipements (via automates) : réduction de puissance, arrêt d’une ligne auxiliaire, ajustement d’une température de consigne.
- Stratégies de délestage : en cas de dépassement de puissance, arrêt ordonné de certains usages non prioritaires.
- Couplage avec la planification de la production : certaines opérations énergivores déplacées en heures creuses, lorsque c’est possible.
Le niveau d’automatisation dépend du degré de maturité du site. Beaucoup d’usines commencent par une logique d’alerte et de recommandations, avant de basculer progressivement vers des scénarios de pilotage automatique validés par les équipes.
Trois cas d’usage concrets en usine
Pour illustrer le potentiel du temps réel et du pilotage intelligent, trois situations fréquentes dans les usines.
Cas 1 : maîtriser l’air comprimé, “quatrième fluide” trop souvent gaspillé
Dans une usine agroalimentaire, l’air comprimé représentait près de 20 % de la consommation électrique, sans suivi précis. La mise en place de :
- compteurs d’énergie sur les compresseurs,
- capteurs de pression sur le réseau,
- un suivi temps réel avec KPIs (kWh/m³ d’air, taux de fuite estimé),
a permis de mettre en évidence :
- des fuites majeures sur certaines zones (production quasi nulle mais consommation élevée la nuit),
- un compresseur surdimensionné tournant en permanence en charge partielle,
- des purges automatiques mal paramétrées.
Actions mises en œuvre :
- campagne de détection et de réparation des fuites,
- réglage fin des pressions de service,
- mise en service d’une logique de pilotage séquentiel des compresseurs.
En moins de 9 mois, la consommation liée à l’air comprimé a baissé de 18 %, avec un ROI inférieur à un an.
Cas 2 : ajuster les consignes de chauffage des bâtiments industriels
Sur un site de fabrication de pièces plastiques, les ateliers et locaux annexes étaient chauffés avec des consignes fixes, peu corrélées aux horaires réels de production. Le monitoring temps réel a mis en évidence :
- une température constante dans les bureaux le week-end,
- des pics de chauffe tôt le matin alors que les équipes commençaient plus tard,
- un déséquilibre entre différentes zones (écart de plusieurs degrés sans justification process).
Grâce à un système de pilotage centralisé et à une meilleure coordination avec les plannings RH :
- les consignes ont été adaptées aux horaires réels,
- la température de consigne a été abaissée de 1 à 1,5°C dans certaines zones,
- les dérives (fenêtre laissée ouverte, porte sectionnelle bloquée) sont désormais détectées rapidement.
Résultat : entre -10 et -12 % sur la consommation de chauffage, sans dégradation du confort.
Cas 3 : lisser les pics de puissance sur une ligne de production
Dans une usine métallurgique, les fours électriques généraient régulièrement des dépassements de puissance, entraînant des pénalités importantes. L’analyse des courbes de charge a montré :
- des démarrages de cycles concentrés sur certaines plages horaires,
- un manque de coordination entre plusieurs lignes partageant la même alimentation,
- un potentiel d’étalement sans impact sur les délais clients.
Un module de pilotage a été mis en place pour :
- ordonner automatiquement les démarrages de cycles en fonction de la puissance disponible,
- proposer des créneaux optimisés aux planificateurs en fonction des contraintes énergétiques,
- générer des alertes préventives en cas de risque de dépassement.
À la clé : réduction significative des dépassements de puissance et baisse de la facture globale, avec un retour sur investissement en moins de 18 mois.
Mettre en place un projet de gestion énergétique data-driven : mode d’emploi
Pour éviter le “proof of concept” qui reste au stade du pilote, mieux vaut structurer dès le départ sa démarche autour de quelques principes simples.
1. Clarifier les objectifs et les indicateurs
- Réduction % de la consommation globale ?
- Diminution de l’intensité énergétique (kWh par unité produite) ?
- Baisse des pénalités de dépassement de puissance ?
- Amélioration de la disponibilité des équipements (moins d’arrêts liés à des incidents énergétiques) ?
Ces objectifs doivent être associés à des indicateurs clairs, suivis régulièrement et partagés avec les équipes.
2. Démarrer par un périmètre pilote à fort impact
- Un atelier très énergivore.
- Un usage spécifique (air comprimé, froid, chauffage process).
- Un territoire où les équipes sont prêtes à s’impliquer.
L’objectif : démontrer un gain tangible en 6 à 12 mois, pour ensuite étendre progressivement la démarche.
3. Impliquer les fonctions clés dès le début
- Production : ajustement des plannings, intégration des contraintes énergétiques dans l’ordonnancement.
- Maintenance : traitement des dérives et anomalies détectées, planification des interventions préventives.
- Énergie / HSE : suivi des objectifs, reporting, lien avec les démarches ISO 50001.
- IT/OT : cybersécurité, architecture réseau, choix des solutions compatibles.
Sans cette gouvernance transverse, le risque est de voir la solution perçue comme un outil “de plus” plutôt que comme un levier opérationnel.
4. Anticiper les questions de cybersécurité industrielle
La connexion des équipements et des automates à des plateformes de collecte de données nécessite un minimum de rigueur :
- segmentation réseau entre IT et OT,
- gestion des accès et des droits (par profil),
- mise à jour régulière des firmwares et correctifs de sécurité,
- privilégier les protocoles ouverts et sécurisés (OPC UA, TLS…).
De plus en plus de solutions EMS industrielles intègrent nativement ces exigences, mais la coordination avec les équipes IT reste indispensable.
5. Préparer l’accompagnement au changement
Un système de pilotage intelligent ne remplace pas l’expertise de terrain. Il la renforce. Pour cela :
- prévoir des formations courtes, orientées cas d’usage concrets,
- co-construire les tableaux de bord avec les futurs utilisateurs,
- mettre en avant les succès rapides (fuite détectée, dérive corrigée, économie chiffrée),
- intégrer les indicateurs énergétiques dans les routines existantes (revues de performance, réunions de production).
Quels gains attendre et comment les mesurer
Les retours d’expérience convergent vers un ordre de grandeur : une démarche structurée de gestion de l’énergie pilotée par les données permet généralement de viser :
- -5 à -15 % de consommation globale sur 2 à 3 ans, sans investissement massif dans de nouveaux équipements.
- Des ROI compris entre 12 et 36 mois, selon le périmètre et le niveau d’automatisation.
- Une meilleure stabilité des process (températures, pressions) et donc parfois une qualité produit améliorée.
Pour objectiver ces gains, quelques familles d’indicateurs à suivre :
- Indicateurs de performance énergétique : kWh/tonne, kWh/pièce, kWh/heure de fonctionnement par ligne.
- Indicateurs économiques : facture globale, pénalités, coûts évités, ROI des actions mises en œuvre.
- Indicateurs opérationnels : nombre d’alertes traitées, temps moyen de correction d’une dérive, disponibilité des équipements critiques liés à l’énergie.
- Indicateurs environnementaux : tonnes de CO₂ évitées, contribution aux objectifs RSE ou trajectoires de décarbonation.
L’enjeu est de rendre ces indicateurs vivants : affichés, commentés, intégrés dans les décisions quotidiennes, plutôt que réservés à un rapport annuel.
Vers une usine plus résiliente et attractive
Dans un contexte où le prix de l’énergie reste volatil et où la décarbonation s’impose à tous les niveaux de la chaîne de valeur, les usines qui développent une culture de la donnée énergétique prennent une longueur d’avance :
- elles réduisent leurs coûts et sécurisent leur compétitivité,
- elles sont mieux armées pour répondre aux appels d’offres intégrant des critères RSE exigeants,
- elles préparent l’intégration de nouvelles briques (autoconsommation photovoltaïque, stockage, flexibilité réseau),
- elles rendent leur site plus attractif pour les talents, en montrant que l’efficacité énergétique est traitée comme un sujet industriel à part entière, pas comme un “nice to have”.
La bonne nouvelle : il n’est pas nécessaire de transformer l’usine en laboratoire de recherche pour démarrer. Quelques capteurs bien placés, une plateforme de suivi adaptée au monde industriel et une équipe mobilisée suffisent pour générer des premiers résultats significatifs.
Ensuite, la dynamique s’auto-alimente : plus les équipes disposent de données fiables et de leviers de pilotage, plus les idées d’optimisation émergent. L’énergie n’est plus subie : elle devient un terrain d’innovation opérationnelle, au service de la performance globale du site.