Menu Search
Terug naar Nieuws

Samenwerking SPIE en enerGQ

SPIE en enerGQ gaan hun samenwerking verder intensiveren, zodat de ontwikkelde Artificial Energy Intelligence (AEI) technologie van enerGQ ook geïntegreerd kan worden in de oplossingen die SPIE biedt aan haar klanten op het gebied van energiebesparing en predictive maintenance.

SPIE en haar klanten kunnen door de samenwerking met enerGQ op een laagdrempelige manier gebruik maken van deze unieke technologie, waardoor het mogelijk wordt om de door energie gecreëerde waarde te maximaliseren en zo bij te dragen aan een duurzame toekomst en operationele excellentie.

De Artificial Energy Intelligence (Aei®) softwaretechnologie van enerGQ gebruikt de unieke allesomvattende eigenschap van energie om kansen voor optimalisatie van bedrijfsvoering en onderhoud in installaties te detecteren.

De Artificial Energy Intelligence (Aei®) softwaretechnologie

De software module combineert tijdreeksen met context en domeinkennis en leert wat het normale energieverbruik is in relatie tot verschillende procesparameters en weersomstandigheden. De software genereert vervolgens de inzichten voor optimalisaties en alarmeert afwijkingen op een need-to-know basis. Hierdoor wordt het normaliter reactieve onderhoudsproces een proactief proces, waardoor mogelijke uitval wordt voorkomen.

De software werkt op fabrieksniveau, (deel)installatie niveau en op individuele apparatuur. De software koppelt met bijna elk ander bestaand data-infrastructuur, waaronder OSIsoft-PI.

Geen energiedata voor handen? Geen probleem. Via het meetbedrijf van de klant kan hoofdmeter data opgevraagd worden. Indien gewenst kan extra apparatuur geplaats worden om installaties in meer detail te monitoren. Dit kan vaak met minimale downtime omdat gebruik gemaakt wordt van deelbare trafo’s, zonder dat de verbruikers losgekoppeld hoeven te worden.

De AEI-technologie is het resultaat van een jarenlange samenwerking met klanten voor de toepassing en voortdurende doorontwikkeling van de unieke AEI-gebaseerde software en het veilig koppelen van praktisch alle datasystemen en industrie standaarden.

Belangrijkste kenmerken

  • Baselining op alle niveaus: fabriek, proceseenheid en individuele apparatuur.
  • Energiebesparingspotentieel scan vanuit historische data op fabrieksniveau als input voor de ontwikkeling en implementatie van business cases.
  • Minimaliseren van het gebruik van energie, grondstoffen en afvalproductie door het gebruik van de beste setpointcombinaties binnen de normale operationele grenzen.
  • Betere continuïteit van de bedrijfsvoering. De software detecteert onregelmatigheden in een zeer vroeg stadium om escalatie te voorkomen en onderhoud te optimaliseren.
  • Onderbemetering voor het bewaken van energieverbruik en netkwaliteit. Gemakkelijk te installeren tijdens operaties.
  • Offline optimalisatie met behulp van digitale twinning principes.
  • Bepalen van de hoeveelheid bespaarde energie. Vergelijking van het energieverbruik voor en na wijzigingen onder vergelijkbare bedrijfs- en weersomstandigheden.
  • Planning en controle van energiebesparingen van andere energiebesparende technologieën.
AI

Toepassingsgebieden

Binnen het vitale assets programma van Rijkswaterstaat wordt de technologie van enerGQ ingezet als standaardoplossing voor assetmonitoring en predictive maintenance bij tunnels, bruggen, sluizen en gemalen. Een kleine greep uit de projecten voor Rijkswaterstaat: Gemaal Ijmuiden, KreeKrak sluis, Coentunnel, Prins BerhardSluizen.

Een ander voorbeeld waar de techniek succesvol ingezet wordt is bij het optimaliseren van de koeling van datacentra.

Business Case

Een biomedisch bedrijf heeft geïnvesteerd in submetering. Door gebruik te maken van de software zijn diverse instellingen aangepast wat resulteerde in een energiebesparing van 15%, gelijk aan 340 ton CO2 / jaar, met een energiekostenbesparingswaarde van circa €75.000 per jaar. De terugverdientijd (inclusief de leerperiode van 6 maanden) was minder dan 2 jaar. De besparing van deze case is getoetst aan het geleerde (normale) verbruiksmodel, en door tijdelijk de oude instellingen te herstellen en de toename van het verbruik te meten.

CO2-impact / verlaging van energiekosten

  • Energiebesparing (5% -30%)
  • Effectiever onderhoud, hogere betrouwbaarheid en minder uitvaltijd, lagere energiekosten, minder grondstofverbruik en minder afwijkende productie

Niet-energie gerelateerde voordelen

  • Betere bedrijfsvoering door minder storingen
  • Borgen van kennis
  • Ontwikkeling van nieuwe inzichten en bewustwording
Aei

Wilt u meer weten?

Neem contact op met Jacco Saaman

+31 (0)6 134 990 43 jacco.saaman(at)spie.com