Rockwell et Actemium déploient l'IA pour optimiser la réfrigération

Rockwell Automation et Actemium ont collaboré pour optimiser l'un des systèmes les plus énergivores de la fabrication de produits surgelés : la réfrigération industrielle. En utilisant le système de contrôle distribué (DCS) PlantPAx de Rockwell, Actemium a développé RtCOP (Real-Time Coefficient of Performance), une application d'intelligence artificielle autonome. Déployée chez un grand fabricant de frites surgelées, cette solution a permis d'augmenter l'efficacité énergétique de 17 %, générant ainsi des économies annuelles de 130 000 $ par site. En plus de réduire les coûts opérationnels, la solution diminue la sollicitation mécanique des équipements de réfrigération, contribuant ainsi à améliorer leur fiabilité à long terme.

Agissant comme un opérateur virtuel actif en permanence, RtCOP analyse en continu et en temps réel les capacités du système, les rendements et les conditions environnementales. L'application détermine et met en œuvre de façon autonome les combinaisons optimales de compresseurs, condenseurs et évaporateurs.

Selon Jim Gillis, directeur général d'Actemium Atlantic Canada, ce classement continu des équipements selon leur consommation d'énergie est une tâche que les opérateurs humains ne peuvent pas effectuer manuellement en temps réel. Face à la pénurie de main-d'œuvre qualifiée, la solution allège considérablement la charge de travail du personnel. Le fabricant déploie actuellement ce système à l'échelle mondiale dans ses différentes usines, en s'appuyant sur des tableaux de bord pour comparer l'efficacité énergétique d'un site à l'autre.

Contexte additionnel
Cette section fournit un contexte technologique et de marché qui n'est pas explicitement détaillé dans le communiqué original.

Dans l'industrie agroalimentaire, les systèmes de réfrigération industrielle fonctionnent traditionnellement sur des logiques de contrôle réactives basées sur des points de consigne fixes (comme des boucles PID). Ces méthodes peinent à s'adapter aux variations dynamiques telles que la charge de production instantanée ou les fluctuations de la température ambiante extérieure. En intégrant des algorithmes d'apprentissage automatique directement au cœur d'un DCS moderne, les industriels passent à un contrôle prédictif avancé (Advanced Process Control). L'IA anticipe les besoins frigorifiques et ajuste dynamiquement la pression d'aspiration et le séquençage des compresseurs en boucle fermée. Cette approche est particulièrement cruciale dans la transformation des produits surgelés, où la préservation stricte de la chaîne du froid est non négociable. Elle permet aux usines de compenser la hausse des coûts de l'électricité et d'atteindre leurs objectifs de décarbonation sans compromettre la sécurité alimentaire.

Édité par Lekshman Ramdas, rédacteur Induportals – adapté par l'IA.

www.rockwellautomation.com