mgr inż. Przemysław Kurylas

W branży przemysłowej od lat mówi się o automatyzacji i cyfryzacji jako filarach nowoczesnego zakładu produkcyjnego. Jednym z powszechnie stosowanych pojęć stał się „inteligentny budynek” – obiekt zarządzany przez systemy BMS, zoptymalizowany pod kątem komfortu, zużycia mediów i bezpieczeństwa. Jednak dziś to już za mało. Sam budynek nie wystarczy. Prawdziwą przewagę konkurencyjną zyskują przedsiębiorstwa, które potrafią zintegrować technologie, dane i procesy w skali całego zakładu.

Coraz częściej mówimy więc nie o inteligentnym obiekcie, lecz o inteligentnym przedsiębiorstwie przemysłowym. Takim, które potrafi zarządzać energią tak samo precyzyjnie, jak produkcją. Które mierzy, analizuje i decyduje na podstawie danych. Które traktuje efektywność i niskoemisyjność nie jako koszty czy ograniczenia, ale jako przewagi strategiczne.

Od danych do decyzyjności – co naprawdę znaczy „inteligentny zakład”?

W klasycznym podejściu efektywność energetyczna to zbór interwencji technicznych: modernizacja oświetlenia, zmiana napędów, regulacja ciśnienia w układzie sprężonego powietrza itd. Tymczasem inteligentne przedsiębiorstwo zaczyna się od postawienia pytania: gdzie i dlaczego zużywamy energię?

Cyfryzacja pomiarów i integracja danych jest pierwszym krokiem transformacji w kierunku inteligentnego zakładu. Dane z liczników, systemów automatyki, maszyn i linii technologicznych trafiają do centralnych platform analitycznych, tworząc niejako cyfrowego bliźniaka fabryki (Digital Twin). W połączeniu z danymi produkcyjnymi pozwalają zrozumieć energochłonność konkretnych procesów i jednostkową kosztowość energii.

Dopiero na tej podstawie możliwe jest podejmowanie decyzji: o harmonogramowaniu produkcji, doborze mocy umownej (maksymalnej mocy, którą przedsiębiorstwo może pobrać od dostawcy energii elektrycznej w danym okresie), priorytetyzacji inwestycji czy reagowaniu na ślad węglowy produktu. Inteligencja nie tkwi w technologii, ale w zdolności wyciągania wniosków z danych.

Inteligentne przedsiębiorstwo przemysłowe to zakład, który potrafi:

• monitorować i analizować zużycie mediów w czasie rzeczywistym,
• optymalizować procesy energetyczne na podstawie danych,
• integrować różne źródła danych produkcyjnych, środowiskowych, energetycznych,
• reagować elastycznie na warunki rynkowe (np. ceny energii, warunki pogodowe),
• i wreszcie – stale się uczyć i doskonalić na podstawie pozyskanych informacji.

Co to oznacza dla praktyki przemysłowej?

• Integracja danych z różnych źródeł (produkcja, energia, logistyka) pozwala precyzyjnie identyfikować energochłonne odcinki procesów.
• Automatyczne raportowanie KPI energetycznych w czasie rzeczywistym eliminuje ręczne zestawienia i skraca czas reakcji.
• Zakład może dynamicznie reagować na zmiany cen energii czy dostępność OZE w miksie.

Poziomy dojrzałości energetycznej – jak wygląda rozwój?

W DB Energy obserwujemy, że zakłady przemysłowe przechodzą przez kolejne etapy rozwoju energetycznego:

1. Brak danych lub dane deklaratywne – np. tylko z faktur, brak wiedzy procesowej.
2. Monitoring i wizualizacja – wdrożenie liczników i systemów EMS (Energy Management Systems).
3. Analityka i diagnoza – korelacja danych energetycznych z produkcyjnymi.
4. Decyzje automatyczne i predykcyjne – np. automatyczne ograniczanie zużycia energii w godzinach szczytu cenowego.

Każdy z tych kroków wymaga nie tylko technologii, ale także zmian organizacyjnych i kompetencyjnych.

Zespół to fundament inteligencji energetycznej

Nawet najlepszy system EMS czy SCADA nie zadziała bez ludzi. Kluczowe są tu kompetencje zespołu oraz dobra współpraca między działami: energetyki, produkcji, utrzymania ruchu i controllingu.

Warto rozważyć:

• Powołanie interdyscyplinarnego zespołu ds. efektywności energetycznej.
• Szkolenia z analizy danych i czytania wskaźników energetycznych.
• Wyznaczenie osoby odpowiedzialnej za wykorzystanie danych w optymalizacji – np. energy managera lub inżyniera efektywności.

Cyberbezpieczeństwo i integracja systemów

Wielu klientów obawia się, że integracja systemów może prowadzić do problemów z bezpieczeństwem. Rzeczywiście, inteligentne zarządzanie energią wymaga przemyślanej architektury informatycznej.

Rekomendacje:

• Stosowanie otwartych protokołów komunikacyjnych (BACnet, Modbus, OPC-UA) umożliwia wymianę danych między różnymi systemami, co zapewnia łatwą integrację i skalowalność, a także minimalizuje ryzyko uzależnienia od pojedynczych dostawców.
• Oddzielenie sieci operacyjnej (OT) od informatycznej (IT), ale przy zachowaniu kontrolowanego dostępu to najlepsza praktyka w zakresie bezpieczeństwa. Sieci OT i IT powinny działać niezależnie, co minimalizuje ryzyko ataków hakerskich na systemy przemysłowe. Niemniej, kontrolowany dostęp między tymi sieciami zapewnia sprawne zarządzanie danymi oraz możliwość szybkiego reagowania na zmieniające się warunki.
• Regularne audyty bezpieczeństwa sieci IT/OT zapewniają, że systemy zarządzania energią i inne technologie są odpowiednio chronione przed cyberzagrożeniami. Regularna ocena stanu zabezpieczeń pozwala na szybkie wykrywanie i eliminowanie potencjalnych luk w systemie.

W kontekście przemysłowym protokoły takie jak BACnet, Modbus czy OPC-UA pozwalają na efektywne połączenie urządzeń automatyki budynkowej, systemów zarządzania energią, maszyn oraz urządzeń pomiarowych. Stosowanie otwartych protokołów komunikacyjnych pozwala zapewnić interoperacyjność systemów w ramach inteligentnego zakładu. Umożliwia to efektywniejszą wymianę danych, co z kolei pozwala na optymalizację procesów produkcyjnych i energetycznych.

BACnet jest najczęściej wykorzystywany w systemach BMS (Building Management System), służących do zarządzania klimatyzacją, ogrzewaniem, wentylacją i oświetleniem.

Modbus to protokół komunikacyjny powszechnie stosowany w systemach automatyki przemysłowej do komunikacji z urządzeniami takimi jak sterowniki PLC, napędy czy czujniki.

OPC-UA to nowoczesny standard komunikacyjny, który umożliwia bezpieczną wymianę danych między sieciami informatycznymi (IT) i operacyjnymi (OT), co stanowi fundament dla zbudowania inteligentnego przedsiębiorstwa, które musi integrować wiele źródeł danych w czasie rzeczywistym. Protokół ten umożliwia również przekazywanie danych z kontekstem (semantyką), co jest kluczowe w zastosowaniach analityki predykcyjnej i sztucznej inteligencji.

Jak mierzyć inteligencję energetyczną?

Sama instalacja systemu EMS nie oznacza jeszcze, że zakład jest „inteligentny”. Kluczowe są mierzalne efekty. Inteligencja energetyczna powinna przekładać się na konkretne wskaźniki, takie jak:

• % zużycia energii przypisanego do konkretnych procesów,
• koszt energii per tona wyrobu gotowego,
• % strat niezidentyfikowanych w bilansie energetycznym,
• % danych dostępnych w czasie rzeczywistym,
• czas reakcji na anomalię energetyczną.

Zwinność energetyczna – reakcja na warunki rynkowe

W inteligentnych zakładach coraz częściej wdraża się strategie tzw. elastycznego zużycia energii (Demand Side Response):

• przenoszenie energochłonnych procesów na godziny z tańszą energią,
• korelacja harmonogramu produkcji z prognozami pogody i rynkiem Single Price On Time (SPOT) – rynkiem energii elektrycznej, na którym ceny ustalane są na podstawie popytu i podaży w danym czasie (rynek dnia bieżącego). Na tym rynku przedsiębiorstwa mogą kupować energię po cenach, które są ustalane na poziomie godzinowym. Dla inteligentnych przedsiębiorstw przemysłowych, które wdrożyły systemy zarządzania energią, rynek SPOT stanowi możliwość optymalizacji kosztów energii poprzez zakupy energii w najbardziej korzystnych momentach, zgodnie z prognozami popytu i cen. Wymaga to nie tylko dostępu do danych, ale także integracji z algorytmami predykcyjnymi i automatyką sterującą.
• integracja magazynów energii i OZE.

Pozwala to obniżyć koszty i jednocześnie zmniejszać ślad węglowy.

Mapa energetyczna zakładu – co warto wiedzieć?

Mapa energetyczna to wizualizacja przepływów energii w zakładzie – od punktów poboru, przez linie technologiczne, po odpady energetyczne (ciepło odpadowe, straty energii itp.).

Najczęstsze problemy ujawniane przez mapy energetyczne:

• straty energii w procesach technologicznych – np. nieefektywne układy grzewcze, niewykorzystane ciepło odpadowe, brak odzysku energii.
• nadmierne zużycie energii przez konkretne maszyny lub linie produkcyjne – często wynikające z pracy poza optymalnymi parametrami.
• brak ciągłości pomiarowej (luki w danych) – niekompletne lub nieprawidłowo rozmieszczone punkty pomiarowe uniemożliwiają pełne odwzorowanie przepływów energetycznych.
• brak synchronizacji danych energetycznych z danymi produkcyjnymi – uniemożliwia ocenę efektywności energetycznej w przeliczeniu na jednostkę produkcji.

Efektywność, która nie jest przypadkiem. Jak zarządzać energią systemowo?

Energia w zakładzie przemysłowym powinna być zarządzana jak surowiec produkcyjny: mierzona, analizowana, optymalizowana. Systemy klasy EMS (Energy Management System) nie są narzędziem wspomagającym, lecz fundamentem świadomego zarządzania energią. Ich rola poza monitorowaniem, obejmuje:

• identyfikację strat energii w czasie rzeczywistym,
• analizę profili zużycia i obciążeń,
• predykcję kosztów energii i ich alokację do miejsc powstawania kosztów,
• wspomaganie decyzji inwestycyjnych (np. zwrot z modernizacji linii).

W połączeniu z systemami SCADA/MES (Manufacturing Execution System) pozwalają one zbudować rzeczywisty obraz energochłonności operacyjnej. W efekcie możliwa staje się np. analiza kosztu energii przypadającej na 1 tonę produktu lub 1 cykl produkcyjny.

Dlaczego jest to kluczowe dla menedżerów?

• Można precyzyjnie wykazać, które zmiany procesowe lub modernizacje przyniosły rzeczywiste oszczędności.
• Modele predykcyjne umożliwiają podejmowanie decyzji zgodnie z podejściem proaktywnym, opartym na prognozach, analizach i planowaniu, w oparciu o dane dostępne w czasie rzeczywistym a nie post factum – reaktywnie bazując na analizie wyników po fakcie.
• Systemy zarządzania energią mogą wspierać raportowanie ESG i zgodność z regulacjami (np. dyrektywa EED).

Niskoemisyjność jako efekt uboczny dobrze zarządzanego zakładu

Wielu menedżerów przemysłowych postrzega dekarbonizację jako kosztowny wymóg regulacyjny. Tymczasem w inteligentnym zakładzie obniżenie emisji jest naturalnym skutkiem optymalizacji procesów.

Zanim pojawi się fotowoltaika czy pompy ciepła, realne efekty przynosi:

• optymalizacja układów sprężonego powietrza i chłodzenia,
• odzysk ciepła odpadowego z procesów,
• dobór napędów z regulacją prędkości (VSD),
• zmiana algorytmów sterowania systemami pomocniczymi (HVAC, pompy, wentylacja).

Dopiero na tym etapie warto projektować kolejne kroki transformacji energetycznej.

W praktyce oznacza to:

• Możliwość redukcji emisji CO₂ o 10–40% bez konieczności inwestycji w źródła OZE,
• Uzyskanie efektu synergii między działaniami efektywnościowymi a celami klimatycznymi firmy,
• Lepszą pozycję negocjacyjną przy ubieganiu się o środki unijne i wsparcie z programów dekarbonizacyjnych.

Co dalej? Inteligencja jako nowy standard konkurencyjności

Na rynku przemysłowym coraz wyraźniej widoczny jest trend: przewagę zyskują ci, którzy potrafią najlepiej zarządzać zasobami. Energia, czas, dane, emisje – wszystko to staje się mierzalne i sterowalne.

Inteligentne przedsiębiorstwo to nie przyszłość. To nowy standard. Zakład, który potrafi zidentyfikować wąskie gardła energetyczne, ocenić rentowność każdej modernizacji i wkomponować energooszczędność w strategię operacyjną, oszczędza. A także zyskuje elastyczność, zgodność regulacyjną i przewagę rynkową.

Wnioski strategiczne dla kadry zarządzającej:

• Warto traktować dane energetyczne jako element Business Intelligence (BI) i włączać je w controlling operacyjny w celu monitorowania i optymalizacji działalności przedsiębiorstwa w zakresie efektywności procesów produkcyjnych i zużycia zasobów. W kontekście inteligentnego zakładu produkcyjnego, controlling operacyjny obejmuje zbieranie, analizowanie i raportowanie danych na temat zużycia energii, kosztów produkcji oraz efektywności maszyn i urządzeń.
• Podejście procesowe do efektywności energetycznej pozwala optymalizować całe linie produkcyjne, nie tylko wybrane punkty.
• Inteligentny zakład to także lepsze przygotowanie na transformację energetyczną – w tym elastyczne zarządzanie popytem (Demand Side Response) i bilansowanie lokalne.

Inteligencja energetyczna to nie przyszłość – to przewaga konkurencyjna

Transformacja energetyczna w przemyśle to nie tylko obowiązek klimatyczny, ale też realna szansa na:

• obniżenie kosztów operacyjnych,
• poprawę niezawodności produkcji,
• zdobycie przewagi konkurencyjnej dzięki niższemu śladowi węglowemu produktu.

Transformacja energetyczna w przemyśle dzieje się tu i teraz. Coraz więcej przedsiębiorstw dostrzega, że prawdziwa efektywność nie kończy się na poziomie maszyn czy budynków – to efekt systemowego podejścia, dostępu do danych w czasie rzeczywistym i decyzji opartych na analizie. Inteligentne zarządzanie energią, modernizacja infrastruktury oraz integracja z celami klimatycznymi są fundamentem nowoczesnych, odpornych i rentownych zakładów.

Inteligentne zarządzanie energią to nie kwestia posiadania technologii, ale umiejętności jej skutecznego wykorzystania. A to – jak pokazują doświadczenia DB Energy – zaczyna się od audytu, ale nie kończy na raporcie.

Coraz częściej inteligencja energetyczna staje się także odpowiedzią na wymagania taksonomii UE i raportowania ESG – szczególnie w zakresie mierzenia i redukcji śladu węglowego.

Dziś nie wystarczy być energooszczędnym. Trzeba być inteligentnym, efektywnym i niskoemisyjnym.

mgr inż. Przemysław Kurylas
COO DB Energy