*Wywiad sponsorowany* W dobie transformacji energetycznej i rosnących kosztów energii, przemysł staje przed wyzwaniem optymalizacji zużycia i stabilności dostaw. Jaką rolę w efektywnym zarządzaniu energią w mikrosieciach odgrywa data science? O tym wszystkim rozmawiamy z dr Gabrielą Gic-Gruszą, Product Manager & Team Leader w ConnectPoint sp. z o.o.

dr Gabriela Gic-Grusza, Product Manager & Team Leader, ConnectPoint sp. z o.o.

Rozmawiała: Izabela Żylińska

Jakie kluczowe wyzwania w zarządzaniu energią w mikrosieciach przemysłowych mogą być rozwiązane dzięki wykorzystaniu data science?

W zarządzaniu energią w mikrosieciach przemysłowych istnieje wiele złożonych wyzwań, które mogą być skutecznie rozwiązywane dzięki wykorzystaniu narzędzi data science, a w szczególności analiz predykcyjnych. Do kluczowych wyzwań należy m.in. prognozowanie zapotrzebowania i produkcji energii w warunkach zmiennego zużycia oraz niestabilnej generacji z odnawialnych źródeł energii (OZE).

Dzięki analizie danych z wielu źródeł oraz zastosowaniu zaawansowanych algorytmów – takich jak modele uczenia maszynowego i techniki predykcyjne – możliwe jest tworzenie dokładnych prognoz zużycia i produkcji w krótkim i średnim horyzoncie czasowym. Umiejętność przewidywania zapotrzebowania na energię przekłada się bezpośrednio na optymalizację bilansu energetycznego – poprzez dynamiczne sterowanie przepływami energii między obszarami nadprodukcji a obszarami deficytowymi.

Istotną rolę odgrywa także analiza cen i kosztów energii w czasie rzeczywistym, w tym uwzględnienie zmiennych taryf, profili zużycia oraz kosztów zakupu z zewnętrznych źródeł. Pozwala to na podejmowanie trafniejszych decyzji zakupowych i operacyjnych. Kolejnym obszarem, w którym data science wnosi dużą wartość, jest optymalne sterowanie pracą magazynów energii – zarówno w kontekście ładowania, jak i rozładowywania, w zależności od prognoz i aktualnej sytuacji rynkowej.

Warto jednak podkreślić, że narzędzia analityczne to tylko część sukcesu – równie istotne jest to, jak są wykorzystywane w praktyce. Model modelowi nierówny, a nawet najlepsze algorytmy nie przyniosą efektów, jeśli użytkownik końcowy nie będzie w stanie łatwo z nich skorzystać. Dlatego kluczowe jest projektowanie rozwiązań, które z jednej strony bazują na zaawansowanych technologiach, a z drugiej – są intuicyjne, proste w obsłudze i dopasowane do codziennych potrzeb operacyjnych. Tylko wtedy dane i algorytmy mogą rzeczywiście wspierać decyzje, a nie komplikować procesy.

Podsumowując – bez względu na to, którego procesu biznesowego dotykamy, wszędzie odnajdujemy potencjał w danych i ich analizie. W świecie nadmiaru informacji odpowiednio dobrane i dobrze wdrożone narzędzia data science są kluczowe, aby przekształcić dane w realne decyzje i działania operacyjne wspierające efektywne zarządzanie energią.

W jaki sposób algorytmy analizy danych pomagają w przewidywaniu zużycia energii i optymalizacji kosztów w zakładach przemysłowych korzystających z mikrosieci?

Algorytmy analizy danych umożliwiają dokładne prognozowanie zużycia energii na podstawie danych historycznych, bieżących warunków operacyjnych, harmonogramów produkcji, a nawet danych zewnętrznych – takich jak prognozy pogody. Te zaś przekładają się bezpośrednio na możliwość przewidywania produkcji z odnawialnych źródeł energii (OZE).

Dzięki zastosowaniu metod uczenia maszynowego, takich jak regresja, sieci neuronowe czy modele czasowe, możliwe jest przewidywanie zapotrzebowania na energię w różnych przedziałach czasowych — od minut po dni i tygodnie. To pozwala zakładom na bardziej precyzyjne planowanie pracy źródeł energii, magazynów oraz zakupów z sieci zewnętrznej.

Dodatkowo, analiza danych wspiera identyfikację anomalii i nieefektywności energetycznych – pozwalając wcześnie wykrywać nieszczelności, błędne nastawy urządzeń czy nietypowe profile zużycia, które mogą generować niepotrzebne koszty.

Warto jednak pamiętać, że skuteczność algorytmów nie zależy wyłącznie od technologii, ale również od głębokiego zrozumienia kontekstu przemysłowego i specyfiki procesów energetycznych. To właśnie wiedza branżowa stanowi fundament budowy modeli analitycznych – od wyboru odpowiednich zmiennych wejściowych, przez interpretację wyników, aż po wdrożenie rekomendacji w rzeczywistym środowisku operacyjnym.

W efekcie takie dobrze dostrojone do specyfiki algorytmy analizy danych działają jak „cyfrowy doradca energetyczny” – wspierając podejmowanie trafnych, opłacalnych decyzji w czasie rzeczywistym i w oparciu o dane, pod warunkiem że są osadzone w realiach przemysłowych i zasilane wiedzą ekspercką.

Czy w praktyce przemysłowej bardziej sprawdzą się modele uczenia maszynowego, czy klasyczne metody analizy danych do optymalizacji pracy mikrosieci?

W praktyce przemysłowej największą skuteczność daje podejście hybrydowe, łączące klasyczne metody analizy danych (statystyka, analiza trendów, modele deterministyczne) z nowoczesnymi modelami uczenia maszynowego (ML). Każda z tych metod ma swoje miejsce i zastosowanie – w zależności od typu problemu, dostępności danych oraz wymaganego poziomu dokładności i elastyczności.

Klasyczne metody analizy danych świetnie sprawdzają się tam, gdzie mamy do czynienia z dobrze znanymi, stabilnymi procesami – np. w analizie efektywności energetycznej, wykrywaniu odchyleń od normy czy prostych optymalizacjach kosztowych na podstawie znanych taryf.

Z kolei modele uczenia maszynowego są niezastąpione w sytuacjach bardziej złożonych i dynamicznych – np. przy prognozowaniu produkcji z OZE , zmiennego zapotrzebowania na energię, czy sterowaniu pracą magazynów w warunkach zmiennego popytu i cen. ML pozwala uczyć się z danych historycznych i dostosowywać decyzje w czasie rzeczywistym, co znacząco zwiększa elastyczność i efektywność całego systemu.

Dlatego w nowoczesnych systemach zarządzania mikrosiecią obserwujemy integrację obu podejść: klasyczne metody wspierają stabilność i interpretowalność, a uczenie maszynowe wprowadza adaptacyjność i predykcję w zmiennych warunkach. To połączenie najlepiej odpowiada na realne potrzeby przemysłu – gdzie liczy się zarówno dokładność, jak i szybkość reakcji.

Jakie konkretne technologie i narzędzia analityczne poleca Pani do wykorzystania przy monitorowaniu i sterowaniu mikrosieciami przemysłowymi?

W przypadku monitorowania i sterowania mikrosieciami przemysłowymi kluczowe jest zastosowanie technologii, które są zintegrowane, skalowalne i elastyczne, czyli takich, które umożliwiają współpracę z różnorodnymi źródłami danych oraz systemami operacyjnymi funkcjonującymi w zakładzie. W praktyce najskuteczniejsze okazują się rozwiązania obejmujące zarówno warstwę zbierania danych (OT), jak i warstwę analityczną i decyzyjną (IT/AI).

Jako manager produktu Smart RDM, rekomenduję właśnie tę platformę jako narzędzie wspierające zarządzanie energią w środowiskach przemysłowych. Smart RDM to system zaprojektowany do pracy z danymi z różnych źródeł – zarówno z czujników i urządzeń fizycznych (np. liczników energii), jak i z systemów produkcyjnych, czy innych aplikacji biznesowych. Umożliwia bieżące monitorowanie zużycia i produkcji energii, prognozowanie zapotrzebowania, identyfikację anomalii, a także optymalizację kosztów energetycznych w oparciu o dynamiczne modele predykcyjne i dane taryfowe.

Platforma oferuje również czytelne dashboardy dla różnych użytkowników – od operatorów po zarząd – oraz integrację z modułami wspierającymi decyzje, w tym z wykorzystaniem AI do poruszania się po bazy wiedzy, dla której też jest miejsce w Smart RDM.

Z mojego doświadczenia wynika, że najbardziej efektywne są rozwiązania, które łączą funkcje klasycznego EMS z analityką predykcyjną i automatyzacją decyzji – i właśnie w tym kierunku rozwijamy Smart RDM.

Jakie są największe bariery wdrożenia zaawansowanej analityki w zarządzaniu energią w przemyśle i jak można je przezwyciężyć?

Jedną z największych barier we wdrażaniu zaawansowanej analityki w zarządzaniu energią w przemyśle jest rozproszenie i niespójność źródeł danych. W wielu zakładach informacje pochodzą z różnych systemów – SCADA, liczników, BMS, ERP, czy systemów produkcyjnych – które nie są ze sobą zintegrowane i nie komunikują się w ustandaryzowany sposób. Utrudnia to stworzenie spójnego modelu energetycznego zakładu i ogranicza możliwości analizy w czasie rzeczywistym.

Drugim istotnym wyzwaniem jest niedostateczna dojrzałość cyfrowa organizacji – brak kultury pracy opartej na danych, ograniczona świadomość potencjału analityki oraz decyzje podejmowane intuicyjnie, a nie w oparciu o wiarygodne informacje.

Aby przezwyciężyć te bariery, warto podejść do wdrożeń etapowo – zaczynając od konkretnego, mierzalnego obszaru, np. optymalizacji zużycia energii w jednej linii produkcyjnej. Kluczowe jest także wdrożenie platformy integrującej dane z różnych źródeł i umożliwiającej ich weryfikację oraz analizę – takiej jak wspomniany Smart RDM. Równolegle należy edukować kadrę operacyjną i techniczną, pokazując im, jak dane przekładają się na realne decyzje i oszczędności. Dopiero wówczas analityka przestaje być abstrakcyjnym dodatkiem, a staje się realnym narzędziem wspierającym efektywne zarządzanie energią.

Chcesz dowiedzieć się, czym są mikrosieci lub bierzesz już udział we wdrożeniach tego systemu w swoim zakładzie produkcyjnym?

Weź udział w 9. Konferencji „Inteligentna Energetyka” – Energetyczne mikrosieci przemysłowe – inteligentne systemy wytwarzania i zarządzania energią w przemyśle, która odbędzie się już 26 czerwca 2025 r. w Warszawie.

Podczas wydarzenia, dr Gabriela Gic-Grusza, Product Manager & Team Leader w ConnectPoint, wygłosi prezentację: Energia pod kontrolą: data science jako klucz do optymalizacji kosztów i efektywności w produkcji.

Zarejestruj się już dziś na konferencję!
Rejestracja możliwa do 04.06.2025.

© Materiał chroniony prawem autorskim - wszelkie prawa zastrzeżone.
Dalsze rozpowszechnianie artykułu tylko za zgodą wydawcy ARTSMART Izabela Żylińska. Więcej w Regulaminie.