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La transformation de Tersa pilotée par l'IA :

Une étude de cas sur l'innovation en matière de valorisation énergétique des déchets

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Une étude de cas sur l'innovation en matière de valorisation énergétique des déchets

Une nouvelle norme pour la valorisation énergétique des déchets

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Alex Sas, Tersa :

"L'IA est un sujet d'actualité, mais comment l'intégrer de manière transparente dans nos activités quotidiennes ? Tel était notre défi. En l'espace de quatre mois seulement, l'IA nous a permis de réaliser des économies de vapeur de 30 à 35 %, transformant ainsi notre façon de produire de l'électricité."

Alors que le secteur de la valorisation énergétique des déchets (WtE) est confronté à des défis croissants tels que les lacunes technologiques et la nécessité d'améliorer l'efficacité, Tersa, une installation WtE de premier plan située à Barcelone, se distingue comme un phare de l'innovation. Confrontée à la double pression de l'augmentation des déchets au niveau mondial et de la nécessité d'améliorer l'efficacité, Tersa a reconnu que les méthodes traditionnelles n'étaient plus suffisantes. Ce dont elle avait besoin, c'était d'une approche révolutionnaire - les technologies d'AG Solution basées sur l'IA.

Le défi : Augmentation des déchets et pressions opérationnelles

Production de déchets

La prévision de la Banque mondiale d'une augmentation de 73 % des déchets mondiaux d'ici 2050 souligne l'urgence pour les installations WtE d'innover. Tersa, comme beaucoup d'autres entreprises du secteur, devait s'assurer que les conduits des chaudières étaient nettoyés pour se conformer aux réglementations en matière d'émissions, mais ce processus était manuel et nécessitait des arrêts de chaudière qui réduisaient la production électrique, ce qui signifiait moins de mégawatts générés pour le commerce. Il était clair que pour rester compétitive et durable, Tersa devait repenser sa stratégie opérationnelle.

Xavier Morera, technicien de diagnostic en ligne chez Tersa :

"En utilisant des données et des algorithmes en temps réel, nous avons déterminé avec précision les heures de nettoyage, ce qui nous a permis d'économiser de l'énergie et d'améliorer l'efficacité.L'IA n'était pas seulement une question d'automatisation ; il s'agissait de mieux comprendre nos processus de production.

La solution : Tirer parti de l'IA pour l'excellence opérationnelle

AG Solution a apporté une suite complète de technologies d'IA et d'apprentissage automatique à l'usine de Tersa, préparant le terrain pour une transformation qui redéfinirait leurs opérations :

  • Intégration de données en temps réel : L'introduction de systèmes de données en temps réel a fourni à Tersa une vision sans précédent de ses opérations. Cette capacité a permis des ajustements rapides et une prise de décision plus éclairée, ce qui est crucial car les compositions des déchets continuent d'évoluer.
  • Maintenance prédictive : L'une des percées les plus importantes a été réalisée dans le domaine de la maintenance prédictive. En abandonnant les calendriers de maintenance fixes au profit de prédictions basées sur l'IA, Tersa a été en mesure d'anticiper et de répondre aux besoins de maintenance avant qu'ils ne deviennent des problèmes, ce qui a conduit à des gains d'efficacité et à des réductions de coûts significatifs.
  • Optimisation des processus : Le système d'IA a surveillé et optimisé en permanence les processus de l'usine, ce qui a permis de réduire la consommation de vapeur de 30 à 35 %. Cela a permis non seulement d'améliorer la production d'énergie, mais aussi de positionner Tersa en tant que leader de la production d'énergie durable.

Les résultats : Une nouvelle norme pour la valorisation énergétique des déchets

Le parcours de Tersa illustre les avantages tangibles de l'intégration de l'IA dans les opérations WtE. La réduction de la consommation de vapeur, l'amélioration des pratiques de maintenance et l'amélioration globale de l'efficacité ne sont pas seulement des victoires pour Tersa, elles établissent une nouvelle norme pour l'industrie. Alors que les niveaux de déchets mondiaux continuent d'augmenter, l'exemple de Tersa démontre que l'innovation n'est pas seulement souhaitable, mais qu'elle est nécessaire pour survivre dans un secteur en évolution rapide.

Marc Gardella, responsable du diagnostic chez Tersa :

"Les connaissances que nous avons acquises ont eu un impact positif énorme : nous avons récupéré plus de déchets et produit plus d'énergie. L'IA a révolutionné notre approche de la prise de décision, nous permettant de maximiser à la fois nos objectifs environnementaux et opérationnels."

Les résultats : Une nouvelle norme pour la valorisation énergétique des déchets

Le parcours de Tersa illustre les avantages tangibles de l'intégration de l'IA dans les opérations WtE. La réduction de la consommation de vapeur, l'amélioration des pratiques de maintenance et l'amélioration globale de l'efficacité ne sont pas seulement des victoires pour Tersa, elles établissent une nouvelle norme pour l'industrie. Alors que les niveaux de déchets mondiaux continuent d'augmenter, l'exemple de Tersa démontre que l'innovation n'est pas seulement souhaitable, mais qu'elle est nécessaire pour survivre dans un secteur en évolution rapide.

Pourquoi l'étude de cas de Tersa est-elle importante ?

L'expérience de Tersa est plus qu'une étude de cas ; c'est un exemple puissant de la façon dont l'IA peut conduire à des changements significatifs dans le secteur de la valorisation énergétique des déchets. Alors que l'industrie est confrontée à des défis croissants, les leçons tirées de la transformation de Tersa sont inestimables pour toute installation cherchant à stimuler l'efficacité, à réduire les coûts et à contribuer plus efficacement à un avenir durable.

Découvrez comment l'IA a contribué au succès de Tersa dans le domaine de la WtE

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