Aksel Trend Lts, compagnie forestière de 20 000 tonnes par an, avait un problème invisible : des machines laissées allumées hors production, des consommations imprévues et des fuites d’eau indétectables. ThingsLog a déployé 22 points de contrôle d’énergie et 1 point de contrôle d’eau pour transformer la gestion des utilités en avantage compétitif.
Table des matières
- Présentation d’Aksel Trend Lts
- L’enjeu : efficacité énergétique et maîtrise des coûts
- La solution : 22 points de contrôle énergie + 1 eau
- Bénéfices opérationnels concrets
- Maintenance prédictive : l’énergie comme signal d’alerte
- Récapitulatif des avantages
- Questions fréquentes
Présentation d’Aksel Trend Lts
Aksel Trend Lts est une compagnie forestière en très forte croissance, avec une capacité de production de 20 000 tonnes par an. Elle a pris contact avec ThingsLog pour conduire un projet d’efficacité énergétique ambitieux.
L’équipe ThingsLog avait pour tâche d’identifier les modèles de consommation d’eau et d’énergie, de suggérer des options d’optimisation de coûts, et d’améliorer la sécurité des installations industrielles.
| Paramètre | Détail |
|---|---|
| Client | Aksel Trend Lts — industrie forestière |
| Capacité de production | 20 000 tonnes par an |
| Points de contrôle énergie | 22 (un par machine) |
| Points de contrôle eau | 1 (arrivée principale) |
| Problèmes identifiés | Machines allumées hors production + fuites eau |
| Résultats | Optimisation coûts + détection fuites + sécurité améliorée |
L’enjeu : efficacité énergétique et maîtrise des coûts
L’équipe de consultants de ThingsLog a conduit une première analyse sur les sites des usines pour déterminer le système qui conviendrait le mieux au client. Cette phase d’audit a révélé plusieurs champs d’optimisation :
- L’eau, levier d’économies dans la production de bois — L’eau est utilisée dans les processus de traitement du bois (humidification, refroidissement des équipements, lutte contre les incendies). Son contrôle peut apporter des économies et des avantages substantiels, tant financiers qu’environnementaux
- Machines non éteintes hors production — La société exploite un grand nombre de machines qui, souvent, ne sont pas éteintes lorsqu’elles ne sont pas utilisées, générant une consommation d’énergie fantôme significative
- Corrélation consommation-maintenance — Il existe une corrélation très claire entre la hausse de la consommation énergétique d’une machine et son besoin de maintenance : un moteur qui commence à s’user consomme plus d’énergie pour produire le même travail
- Impossibilité de prévoir les coûts — Sans contrôle en temps réel et sans compréhension des fluctuations, il est difficile de budgéter précisément les coûts en eau et en énergie
La solution : 22 points de contrôle énergie + 1 eau
Les équipes techniques et fonctionnelles de ThingsLog se sont appuyées sur les phases d’analyse pour définir les points les plus pertinents pour le contrôle des consommations.
L’implémentation repose sur :
- 22 points de contrôle d’énergie — un logger par machine, permettant de suivre la consommation de chaque équipement individuellement
- 1 point de contrôle d’arrivée d’eau — suivi de la consommation d’eau totale du site en temps réel
Cette granularité machine par machine est la clé du dispositif : elle permet d’identifier précisément quelle machine consomme anormalement, à quelle heure, et pendant quelle durée.
Chaque logger transmet ses données vers la plateforme cloud ThingsLog via le réseau GSM. La plateforme consolide les données de toutes les machines sur un seul tableau de bord, accessible depuis le bureau du directeur de production ou depuis un smartphone.
Bénéfices opérationnels concrets
La solution ThingsLog donne au directeur de production la possibilité de contrôler et d’analyser la consommation d’énergie et d’eau. Les bénéfices opérationnels observés sont multiples :
- Aide à la décision en temps réel — Gérer les processus de fonctionnement de telle sorte que les coûts d’eau et d’énergie soient optimisés, avec des données fraîches disponibles en permanence
- Affectation précise des coûts — Imputer précisément les factures d’eau et d’énergie au coût de production de chaque ligne, pour une comptabilité analytique fiable
- Détection des machines oubliées — Identifier facilement les machines qui restaient allumées en dehors des heures ouvrables, augmentant la facture d’énergie et faisant courir des risques industriels
- Suivi des patterns de consommation — Analyser le modèle de consommation énergétique de chaque machine et identifier les hausses qui indiquent un besoin de remplacement de composants
- Détection des fuites d’eau — Repérer les fuites grâce au contrôle permanent de la consommation en temps réel (débit résiduel nocturne)
Maintenance prédictive : l’énergie comme signal d’alerte
L’un des bénéfices les plus précieux du déploiement chez Aksel Trend est la corrélation entre consommation énergétique et état de santé des machines. Dans une industrie lourde comme la transformation du bois, les équipements subissent une usure progressive qui se manifeste d’abord dans les données de consommation avant d’apparaître comme une panne visible.
Un moteur électrique dont les roulements s’usent consomme progressivement plus d’énergie pour produire le même couple. Une scie dont la lame s’émousse absorbe plus de courant. En paramétrant des seuils d’alerte sur chacune des 22 machines surveillées, le directeur de production reçoit un signal précoce permettant de planifier l’intervention de maintenance avant la panne.
Cette approche de maintenance prédictive permet de :
- Éviter les arrêts non planifiés qui perturbent la production
- Planifier les maintenances pendant les plages de faible activité
- Réduire le coût global de maintenance (moins d’urgences, meilleure planification des pièces)
- Prolonger la durée de vie des équipements
Récapitulatif des avantages
| Domaine | Avant ThingsLog | Après ThingsLog |
|---|---|---|
| Visibilité énergie machine | Facture globale mensuelle | Consommation par machine, heure par heure |
| Machines hors production | Non détectées | Alertes immédiates si consommation la nuit |
| Prévision des coûts | Estimations empiriques | Budgétisation basée sur données réelles |
| Détection fuites eau | Lors des inspections visuelles | Détection automatique via débit nocturne |
| Maintenance | Réactive (après panne) | Prédictive (via hausse de consommation) |
| Sécurité industrielle | Rondes manuelles | Alertes automatiques 24h/24 |
Sécurité industrielle : détecter les risques avant l’accident
Dans une scierie ou une usine de transformation du bois, la sécurité industrielle est une priorité absolue. Le bois sec est un matériau combustible, et un moteur surchargé peut devenir une source de chaleur dangereuse. La surveillance continue de la consommation énergétique joue un rôle de sécurité que les déploiements traditionnels ne couvrent pas.
Une machine dont la consommation dépasse anormalement sa plage nominale peut indiquer :
- Un blocage mécanique progressif (bourrage, coin de bois coincé)
- Un moteur en début de surchauffe
- Un mauvais alignement des transmissions
- Un défaut d’isolation électrique
En paramétrant des alertes sur les dépassements de seuil énergétique, le directeur de production reçoit un signal bien avant que le problème ne devienne dangereux ou catastrophique — permettant une intervention préventive dans un environnement où les risques incendie sont élevés.
Questions fréquentes
Comment un logger ThingsLog est-il installé sur une machine industrielle ?
Le logger est connecté au tableau électrique de la machine, en parallèle sur le compteur ou le capteur de courant existant. Dans la plupart des cas, aucune modification de l’installation électrique n’est nécessaire. L’installation prend généralement 30 à 60 minutes par point de mesure et peut être réalisée sans arrêter la production. Chaque logger est ensuite associé à la machine correspondante sur la plateforme pour un suivi nominatif.
Peut-on comparer la consommation de deux machines identiques pour détecter une usure ?
Oui, c’est l’une des fonctionnalités les plus utiles dans un contexte industriel. La plateforme ThingsLog permet de superposer les courbes de consommation de plusieurs machines similaires sur le même graphique. Toute divergence progressive entre les courbes indique que l’une des machines commence à travailler différemment — signal précoce d’usure ou de désalignement mécanique.
La solution est-elle adaptée aux petites scieries ou aux exploitations forestières de moindre taille ?
Oui. La modularité de la solution ThingsLog permet de commencer avec un seul point de mesure (par exemple l’arrivée électrique principale) et d’étendre progressivement à d’autres machines selon les priorités. Il n’est pas nécessaire de déployer 22 loggers d’emblée. Une entreprise plus petite peut commencer par surveiller les 3 ou 4 machines les plus critiques ou les plus énergivores, et compléter au fil du temps.
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