ISO 50001 Uygulaması için Un Değirmenlerinde Enerji Sayacı Optimizasyonu

“Uluslararası standartlarda ve ISO 50001’de belirtildiği gibi, enerji verimliliği, enerji tüketimini azaltmak amacıyla bakım ihtiyacına yanıt verilmesini ve işlem optimizasyonunu sağlamak için sürekli iyileştirmeler yapılmasını gerektirir. Bu hedeflere ulaşmak için endüstriyel tesiste, enerji akışlarıyla ilgili tüm başlıca değişkenleri kaydedebilen ve ayrıntılı bilgilerini toplayan gerçek zamanlı bir alete sahip bir izleme ağı gereklidir.”

Giuseppe Leonardo CASCELLA / CEO, Idea75 s.r.l. – Bari, İtalya
Francesco CUPERTINO / Profesör Doktor, Politecnico di Bari – Bari, İtalya
Davide CASCELLA / Ar&Ge Müdürü, Idea75 s.r.l. – Bari, İtalya

ÖZET
Bu makalede, endüstriyel un değirmenleri gibi büyük ve enerji tüketen tesislerde enerji sayaçlarını optimize etmek için yenilikçi bir strateji önerilmektedir. Önerilen çözümde ISO 50001 uygulaması ele alınmaktadır; bu uygulama birçok şirket için kritik bir zorluktur zira enerji yönetimindeki iyileşmeden sağlanan faydalar, Enerji Yönetim Sistemi (EnMS) maliyeti nedeniyle kaybedilebilir. Özellikle, Kilit Performans Göstergelerinin (KPI) izlenmesi, birkaç nedenden dolayı kritik bir etkinliktir: bu, ilk etkinliklerden biridir; KPI’lerin ölçüm kalitesini etkiler ve EnMS gerekliliklerini ve sonuç olarak yatırım değerlemelerini derinden etkiler. Önerilen strateji, elektrik şebekesinin hangi noktalarına sensor takılacağını ve izleneceğini gösteren enerji izleme sisteminin tasarımında enerji yöneticilerine destek olmaktadır. Üstelik, makalede, gerçek dünyadaki bir uygulamada elde edilen sonuçlar da açıklanmaktadır: İtalya’da 1.2 MW’lik bir un değirmeni tesisinin enerji sensor ağı, önerilen yenilikçi çözümle tasarlanmış ve uygulanmıştır.

I. GİRİŞ
Bu makalede, en ilgili KPI’leri belirlemek için bir değirmen tesisinde uygulanacak ölçüm noktalarını optimize eden, yenilikçi bir karar verme çözümü önerilmektedir. Bunların analizi, enerji yönetim sistemleri için standart olan ISO 50001’deki gereklilikleri izleyerek enerji verimliliği politikalarını uygulamayı hedefleyen bir sistem enerji tüketimini incelemeyi sağlamaktadır;

• enerjinin daha verimli şekilde kullanılması için hedef tabanlı politika geliştirme;

• enerjinin kullanımı ve tüketimi konusundaki kararları anlamak ve vermek için verileri daha iyi kullanma;

• sonuçları ölçme ve değerlendirme;

• politikanın etkililiğini gözden geçirme;

• enerji yönetimini sürekli iyileştirme.

Uluslararası standartlarda ve ISO 50001’de belirtildiği gibi, enerji verimliliği, enerji tüketimini azaltmak amacıyla bakım ihtiyacına yanıt verilmesini ve işlem optimizasyonu sağlamak için sürekli iyileştirmeler yapılmasını gerektirir. Bu hedeflere ulaşmak için endüstriyel tesiste, enerji akışlarıyla ilgili tüm başlıca değişkenleri kaydedebilen ve ayrıntılı bilgileri toplayan gerçek zamanlı bir alete sahip bir izleme ağı gereklidir.

Ölçüm ekipmanının kurulması ve veri analitiğinin uygulanması gibi izleme ağının tasarlanmasında aşağıdaki hususlara çözüm önerilmelidir:

• EnPI (Enerji Performans Göstergeleri) ile türetilen, tipik enerji tüketim profilleri ve referans enerji taban çizgileri gibi ağ nodlarının en iyi dağılımı;

• üretim hatları, makine setleri veya tek tek makineler için düzenlenen süreç enerji akışlarının izlenmesi;

• farklı işletme koşulları altındaki üretim hatlarının ve maliyet merkezlerinin değerlendirilmesi için enerji tüketimlerinin değerlendirilmesi ve segmentlere ayrılması;

• ilave tüketimlerin, anormalliklerin ve hataların tespiti;

• optimal olmayan çalışma koşulları ve makine ebadının fazla büyük olması gibi verimsizlikleri bulmak için kurulu ve gerçek tüketilen güç arasındaki belirgin farklılığın değerlendirilmesi;

• enerji tasarrufu politikalarının tanımlanmasını için ayrıntılı tüketim analizi;

• teknik ve yönetim ekipleri için karar destek sistemlerinin geliştirilmesi;

• enerji tasarrufu adımlarının verdiği sonuçların değerlendirilmesi.

Planla-Uygula-Kontrol Et-Harekete Geç metodolojisine uygun bir şekilde sürekli iyileşme sağlamak için bu hususların EMS’de (Enerji Yönetim Sistemi) yer alması gereklidir.

2011 yılında Uluslararası Standardizasyon Örgütü (ISO) tarafından yayınlanan ISO 50001’de Enerji Yönetim Sisteminin uygulanması için kılavuzlar ve gereklilikler belirlenmiş [1], daha sonra bunlar aynı örgüt tarafından daha da geliştirilmiştir [2].

Referans kılavuz [3] EM’lerin, ISO 50001 Standardının temel bileşenlerini anlaması için destek sağlamaktadır: kilit süreçleri belirlemek ve kontrolleri ve dokümantasyonu geliştirmek için becerilerin geliştirilmesi, ISO 50001’in sertifikasyon sürecini anlamak, ISO 50001 EnMS’i uygulamaya hazır olup olunmadığının değerlendirilmesi.

ISO 50001 uygulamasına ilişkin bir deneyim [4]’te açıklanmıştır. Bir enerji yönetim sistemi uygulayan Hollandalı bin şirket arasında, bazıları halihazırda ISO 50001 sertifikasına sahiptir, bazıları da uygulama sürecine devam etmektedir. Makalede, enerji yönetiminin, bu sektörde enerji geçiş yaklaşımının nasıl bir parçası olduğu ve hem bir bütün olarak sektör için hem de tek tek şirketler için inanılmaz sonuçlar verdiği anlatılmaktadır. Çalışmada, ISO 50001 uygulamasında beklenen sonuçlar ve aşılması gereken engeller analiz edilirken, ISO 50001 yönetim sisteminin sürdürülebilirliği için, üst yönetimden gelen yönetim taahhüdünün, sistemin gerçek sonuçlarının başarısı için kritik faktörlerden biri olduğu vurgulanmaktadır. Üstelik, Sappi Mill vaka çalışması olarak derinlemesine analiz edilmiştir. Zira bu, 2012’deki ilk şirketlerden biridir. Sappi Fine Paper Europe, Avrupa’da özel olarak rotasyonlu ofset baskı için tasarlanan ürün bobini tedarikçilerinden en büyükleri arasındadır. Tesisin ürünü un değil kağıt olsa da, makalede belirtildiği gibi bunların her ikisi de bazı benzerlikler taşıyan büyük değirmen tesisleridir. Sappi ISO 50001’i ve resmileşen politikasını, artık az insan kaynağı kullanan bir görev olarak değil, organizasyondaki tüm katmanlarda enerji yönetimi yaparak uygulamıştır. Başarılan başlıca hedefler, satılabilir miktarda kağıt olarak üretim çıktısını ve mevcut ekipmanla değirmenin enerji tüketimini kontrol etmek için araçlardır. Üstelik, enerji tüketimini azaltmak için CHP’deki bazı kazanların veya türbinlerin kapatılması için bir karar ağacı tasarlanmıştır. Başarılan başlıca faydalar maliyet azaltımı ve yatırımlar anlamında daha iyi önceliklerdir.

Enerji yönetimindeki ilk sorunlardan biri, sayaç sisteminin tasarımı ve uygulanmasıdır. [5]’te gösterildiği gibi, bu karmaşık bir sorundur ve potansiyel olarak tüm projenin maliyet-fayda analizini etkileyebilir. Yazarlar, denetim aşamasında karar verme sorununu çözmek için bir strateji önermiştir ve bu öneri makul bir cihaz seçimini gerektirebilir. Bu strateji, Vakum Ürünleri alanında bir şirkette, sürece yardımcı karar verme için bir standart dahilinde uygulanmıştır. Makalede, Karar Mercii’nin tercih ettiği modeli oluşturmak için ACUTA yönteminin nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır. Son olarak, karar verme konusunda, çok kriterli karar yardım aracıyla desteklenen standart bir prosedür tanımlanmıştır. Çok kriterleri karar yardım sistemlerinin (MCDA) tercihli ayrımı, verili tercihli yapılardan alınan genel tercih modellerini değerlendirme ve karara yardımcı etkinlikleri ele alma fikrine dayanmaktadır. [6]’da tercihli ayrım stratejilerinin ayrıntılı açıklaması ile ilgili sonuçlar verilmektedir.

[7]’de yazarlar, enerji verileri alışverişi, çevrimiçi enerji verisi analizi, performans ölçümü ve enerji kullanımının gösterilmesi için standartları birleştiren bir çerçeve önermiştir. Bu çözüm, üretim sürecinin her kısmında enerji kullanımı modelleri konusunda farkındalık yaratmak için enerji kullanımını gerçek zamanlı olarak ölçerek istenen verimlilik iyileştirmelerini sağlar. Ayrıca bu makalede, enerji takibi ve yönetimi için, karar destek sistemlerinin ve kurumsal hizmetlerin, hem küresel hem de yerel enerji optimizasyonunu sağlamak amacıyla, her bir üretim varlığı ve ilgili enerji kullanım süreçlerinin kullandığı enerjiyi göz önünde tutmasını sağlayan bir çerçeve önerilmiştir.

Sayaç sorununa ilişkin olarak en iyi uygulamalar [8]’de raporlanmıştır. Bu çalışmada, etkili enerji ve su sayaç stratejileri, ilgili sayaç teknolojileri ve iletişimler, ölçülen verilerin toplanması ve kullanımı ile sayaç planının geliştirilmesi açıklanmaktadır. Üçüncü bölümde, aşağıdakilerden kaynaklı olarak geniş ölçüde değişiklik gösteren sayaç sistemi maliyetleri analiz edilmektedir: ekipman özellikleri ve imkanları, mevcut altyapı, tesise özel tasarım koşulları, yerel maliyet faktörleri, vb. Bu nedenle, ölçüm sisteminin ön bütçesini oluşturmak için en pahalı parçaların listesi oluşturulmuştur. Dördüncü bölümde sayaç teknolojileri incelenmektedir. Sayaçlar, analitik ve karara destek için veri sağlar. Başarılı bir sayaç programının anahtarı, ölçülen verilerin doğruluğu ile bunların kullanılabilirliği arasındaki en iyi dengeyi sağlamaktır. Yazarlar, sayaç hedeflerine göre ölçüm noktalarının nasıl belirleneceğini ve ölçüm planında bunların odak noktasında yer alması gerektiğini açıklamaktadır.

Önerilen makalede, EMS’yi daha sağlam ve etkili hale getirmek için sensor ağının tasarımını optimize eden yenilikçi bir çözüm önerilmektedir. Bu, şu anda sektörler için önemli bir zorluktur.

II. UN ÖĞÜTME SÜRECİNDEKİ KPI’LER
A. Endüstriyel süreç

Endüstriyel tesis, ürünlerin işlendiği gerçek tesis ile, hammaddelerin ve bitmiş ürünlerin depolandığı depo tesislerinden oluşur.

Düşünülen endüstriyel tesiste, üretim süreci aşağıdaki gibidir:

• tahıl toplama (çukur) ve ön temizlik;

• silaj, karıştırma, temizleme, ıslatma;

• kavuz ayırma, öğütme ve peletleme;

• unun teslim edilmesi.

İki bitmiş ürün türü insan tüketimine yönelik un ve zooteknik amaçlı undur. İnsan tüketimine yönelik un için, hem buğday hem de durum buğdayı işlenir. Sürecinin tamamının, işlenen ürün türüne göre biraz ayarlanması ve yeniden düzenlenmesi gerekir. İşlenen ürünlerin türünden bağımsız olarak ve enerji analizi amacıyla, süreç her zaman aşağıdaki ana bölümlere ayrılabilir:

1. çukur/ ön temizlik bölümü;

2. temizleme ve tavlama bölümü;

3. pelet öğütme bölümü;

4. dekortikasyon ve öğütme bölümü;

5. bitmiş ürün ambarı (un/irmik, kepek, doğranmış, vb.);

6. hizmetler bölümü

Bu bölümler neredeyse sırayla çalışır ve baş üretim sorumlusu, en iyi üretim verimliliğini sağlamak amacıyla bölümler arasında programlamadan ve iş yükünün dengelenmesinden sorumludur. Bölümlerin kullandığı enerjinin yıllık dökümü Şekil 1’de gösterilmiştir. Veriler, dekortikasyon ve öğütmenin, diğer bölümlere göre enerji bakımından en yoğun aktiviteler olduğunu açıkça göstermektedir.

Buğday işlemesi, toplam kurulu kapasitesi yaklaşık 1.2 MW olan bir dizi makineyle yapılır. Bizim amacımız açısından, bu kurulu gücünün zaman içinde sabit olduğu varsayılmıştır. Elektrik enerjisi, kompresörler tarafından sıkıştırılmış hava üretmek aerolik makineler tarafından unu ve tesisin ürünlerini temizlemeye taşımak çıkarma vidalarının ürünü tutması, vb. için kullanılır. Bu makineler 462 adet indüksiyon motoruyla çalıştırılır ve tüm enerji ihtiyacının yaklaşık %70’ini kullanır. 42 motor, yani toplamın %9’u, inverter ile beslenir.

B. KPI tanımı

KPI ve EnPI tanımları, enerji tüketimiyle ilgili üretim performanslarının kalitatif ve kantitatif değerlerini düzgün şekilde sentezlerse etkili olacaktır. Üstelik, tüm üretim süreçlerine veya alt süreçlere genellikle aynı KPI uygulanabilir. Bu nedenlerle, KPI tanımları ve uygulama seviyeleri, süreçlere ve ürünlere göre uyarlanmalıdır. Sonuç olarak, veri alımı için kullanılan sensor ağı da KPI’lerden etkilenir.

Literatürde buğday işleme için KPI tanımları olmadığından, mülakatlar, denetimler ve aşağıdan yukarıya analiz sonrasında yazarlar, ISO 50001 kılavuzlarına uygun olan ve üretimden sorumlu olan deneyimli teknisyenlerin her gün kontrol ettiği değişkenleri göz önünde tutan üç ana performans göstergesi tanımlamıştır. Üç KPI aşağıdaki şekilde tanımlanmıştır.

İlk KPI, kapasite üretimiyle ilgilidir ve aşağıdaki boyutsuz oran ile tanımlanır:

ηh = heff / hop (1)

Burada heff işletme süresidir ve tesisin tam kapasiteli üretimle çalıştığı saatlere eşdeğer olarak ifade edilmiştir. Hop, saat cinsinden işletme süresidir, yani tesisin her koşulda çalıştığı süredir. Birinci KPI, tüm sürece veya ayrı ayrı bölümlere basit şekilde uygulanabilir. Tam yükle çalışılan saatler ile fiili işletme saatleri arasındaki oranı ifade eder. Sistem sürekli maksimum kapasiteyle çalışmışsa, bu durumda ηh = 1 olur.

İkinci KPI enerji işleme performansıyla ilgilidir ve aşağıdaki gibi tanımlanır:

ηw = qin / win (2)

Burada qin, işlenecek olan gelen hammadde kütlesidir ve win işleme için gereken enerjidir. ηw genellikle kWh üzerinden kental olarak ifade edilen bir orandır. Bu enerji işleme performansı, tüm tesise veya tek tek departmanlara uygulanabilir.

Üçüncü KPI üretim verimlilik endeksidir ve aşağıdaki şekilde tanımlanır:

ηpr = qout / win (3)

Burada qout elde edilen bitmiş ürün kütlesidir. Ayrıca bu endeks için: win işlem için gereken enerjidir, oran genellikle kWh üzerinden kental olarak ifade edilir ve bu endeks sürecin tek bir parçasına uygulanabilir ve tüketilen birim enerji başına çıkan ürün anlamında verimliliğiyle ilgilidir.

Bu KPI’leri hesaplamak için sensor ağında ürünlerin ve malzemelerin ağırlığını ölçmek için tartılar ve çalışma saatlerini ve enerji tüketimlerini kaydetmek için modern enerji sayaçları ve ağ analiz cihazları bulunmalıdır. Enerji denetimlerinde daha iyi sonuçlar elde etmek için, kurulu enerji analizi cihazlarında ve normal spesifikasyonlarda aşağıdaki teknik özelliklerin bulunması önemlidir:

• kullanıcının tanımladığı dönemlerde kümülatif elektrik enerjisinin hesaplanması (aktif, reaktif ve belirgin);

• kümülatif enerjinin, belli işletme koşullarının sonuçlarıyla doğrudan orantılı olması için tetikleyicinin uzaktan programlanması.

C. Elektrik şebekesi

KPI tanımlamasından sonra, sensor ağının kurulması için, elektrik sisteminin genel elektrik panolarından itibaren haritasının çıkarılması gereklidir. Değirmenin elektrik sistemi Şekil 2’de gösterilmiştir. Bu sistem, 20 kV orta voltajlı kaynağa sahip tipik bir endüstriyel sistemin ağaç şemasıyla gösterilebilir.

Bu voltaj, tüm ekipmanları ve makineleri (KULLANICI) beslemek için iki dönüştürücüyle 400 V’ye düşürülür. TRAFO 1 gerçek endüstriyel sürece verilen enerji dağıtımından sorumlu QG1 panelini besleyen trafodur. TRAFO 2, QG2 paneliyle, yardımcı servislere enerji sağlar. Seviye 2, Qx panelleri üzerinden bölüme enerji sağlayan tüm panellerden ve hatlardan oluşur. Her bir panel Qx’in daha fazla bölümdeki kullanıcılara veya alt panellere enerji sağlayabileceği ve her bölüme daha fazla Qx paneliyle enerji sağlanabileceği belirtilmelidir.

Ağaç nodları, analizde ilgili noktalar olarak düşünülür zira bunlara ölçüm cihazları takılabilir. Nodlar, yüklerine göre kategorilere ayrılır. Bir kökten çıkan tüm nodlar aynı bölüme aitse, kök nodu aynı şekilde sınıflandırılır. Diğer durumda, ana nod bir karma noddur.

III. OPTİMİZASYON SORUNU
Optimizasyon sorunu, sensor takılacak en iyi nod kümesini bulmayı hedefler. Diğer bir deyişle, olası tüm sensor ağı kurulumları arasında, en iyi deney, kurulum maliyetleriyle EnMS (Enerji Yönetim Sistemi) kazanımı arasındaki en iyi dengeyi sağlayan kurulumdur, yani yeterli doğruluğa sahip daha fazla KPI’yi (daha küçük bir kullanıcı kümesi için) hesaplama kapasitesine sahip olandır. Olası çözümler, aşağıdaki iki üç senaryo arasındadır. Birincisi, sadece genel enerji sayacını uygulayan çözümdür, bunun sonucunda sadece genel KPI’ler minimum kurulum maliyetiyle hesaplanabilir. Bunun tersine, ikinci senaryoda, tüm kullanıcıları kapsamak ve enerji tüketimini en doğru şekilde izlemek için sensorların yerleştirilmesi değerlendirilmektedir.

Üstelik, bu optimizasyon sorunu için uygunluk fonksiyonunda, aşağıdaki kısıtlamalar göz önünde tutularak tüm deneyler puanlandırılmalıdır:

• nodların ilgililiği, kullanılan enerjiye bağlıdır,

• 7 kW’den az güç kullanan kullanıcılar göz ardı edilebilir;

• vantilatör, matkap, kompresör, vb. gibi kullanıcı türleri, diğerlerinden daha ilgilidir;

• aynı türde kullanıcıları olan nodlar tek gruptaki kullanıcı olarak görülebilir;

• tekki veya gruplanmış kullanıcılar olması durumunda sensorların kurulum maliyetleri.

Bu nedenlerle, yazarlar, [5]’te elde edilen modelden bir uygunluk fonksiyonu üretmiştir. Uygunluk fonksiyonunu tasarlamak için kullanılan kriterler şunlardır:

1. Kurulu olan DCS (Dağıtık Kontrol Sistemi) ile geçimlilik. EnM (Enerji Yöneticisi) her noda 0 ile 10 arasında bir değer tayin eder. Değer ne kadar yüksekse, SCADA entegrasyonu o kadar basit olur.

2. Nodla ilgili enerji kullanımı. Daha fazla enerji tüketen kullanıcılara enerji sağlayan nodun daha iyi izlenmesi gerektiği yönünde kanıtlar vardır. Bu nedenle normalleştirilmiş bir 0-10 ölçeği kullanılmıştır. Bu ölçek, her kullanıcı için nominal güç ve çalışma saatleri düşünülerek elde edilir.

3. EnMS için kazanım beklentisi. Bu kalitatif bir kriterdir çünkü sensor takılan her nodun EnMS performans üzerindeki etkisini değerlendirir. [5]’te olduğu gibi, bu deneyime göre EnMS’te her noda bir değer atanabilir (aşağıdaki beş değerden biri: 0, 2.5, 5, 7.5 ve 10).

4. Kurulum maliyeti. Bu kriterde, uygunluk fonksiyonunda sensor ağının kurulum maliyetleri uygulanır. Sensor takılan bir nod için toplam kurulum maliyeti olarak yaklaşık 500 Euro gerekir ve bu tutar aşağıdaki şekilde bölünür: enerji sayacı için 190 Euro, donatılar için 40 Euro, iş gücü maliyeti için 40 Euro.

IV. DENEYSEL SONUÇLAR
Önceki bölümde tanımlanan optimizasyon turlarından sonra, sensor ağı Şekil 3’te gösterildiği gibi tasarlanmıştır. Kırmızı nodlar, sensor kurulumunu ilgilendiren nodlardır. Optimizasyon sürecinin gerektirdiği kurulum, enerji yöneticisiyle derinlemesine analiz edilmiştir.

İlk bakışta, sıfır ve bir seviyeleri dışında, aşağıdaki tüm seviyelerin tamamına sensor takılmadığı belirtilmelidir. Her iki QG üzerindeki sevviye 1 sensorlar toplam enerji tüketiminin izlenmesine ve bölyece önceki bölümde tanımlanan genel KPI’lerin hesaplanmasına olanak sağlar. Üstelik, tesisteki tüm verimli bölgelerin, enerji kullanımı açısından tam profili çıkarılabilir çünkü bunlar sensor ağı tarafından iyi şekilde kapsanmaktadır. Sensorların dağılımı aşağıdaki şekilde tanımlanabilir:

trafolardan sonraki dağıtım panoları

– genel güç panosu, QG1,

– genel servis panosu, QG2,

bölümlerin panelleri

– pelet değirmeni,

– çukur / ön temizleme,

– ürün ambarı,

– çerçeve temizleme,

kullanıcıların ve panellerin birleştirilmesi

– dekortikasyon ve öğütme,

– temizleme ve tavlama,

Yılda 7,500 saatten fazla çalışan ve 20kW’den fazla enerji tüketen tüm kullanıcılar.

Önerilen yaklaşımla elde edilen sensor ağı kurulumu, enerji yöneticisiyle onaylanmıştır. Aynı kurulum, enerji yöneticisinin başlangıçta tamamen kendi deneyimleri esasında önerdiği kurulumla karşılaştırılmıştır. Performans anlamında, izlenen KPI’lerin sayısı, benzer doğruluğa sahiptir. İki çözüm arasındaki farklılık maliyettedir; önerilen yaklaşımdaki kurulumun maliyetleri, başlangıçtaki çözümün kurulum maliyetlerinden %70 daha azdır.

V. SONUÇLAR
Bu makalede, bir enerji yönetim sistemi için sensor ağının tasarlanmasına destek olmak amacıyla bir optimizasyon yönteminin gerçek dünyadaki uygulaması anlatılmıştır. Bu vaka çalışması un değirmenleriyle ilgilidir ancak diğer endüstriyel tesislere de kolaylıkla adapte edilebilir. Endüstriyel teknisyenlerin iyi bildiği çeşitli pratik sorunlar göz önünde tutulmuştur. Bu, enerji müdürü ve baş üretim sorumlusu tarafından onaylanan ve endüstriyel deneyim esasında yapılan ilk önerinin yerine geçen bir sensor ağı kurulumunun uygulanmasını sağlamaktadır. Üstelik, izlenen KPI’lerin sayısı ve bunların doğruluğu, önerilen yaklaşımın etkililiğini kanıtlamaktadır.

REFERANSLAR
1. “ISO 50001 – Energy management,” online available: http://www.iso.org/iso/home/standards/managementstandards/iso50001.htm

2. “Win the energy challenge with iso 50001,” online availablee: http://www.iso.org/iso/iso_50001_energy.pdf

3. “Guidebook for ISO 50001 Energy Management System”, The Hong Kong Electronic Industries Association (HKEIA), www.hkeia.org, March, 2013.

4. R. Vermeeren, B. Mulder, W. Post, M. van Veen, M. Reijnders, “Implementation of ISO 50001 in industry in the Netherlands,” ECEEE 2012 Summer Study on Energy Efficiency In Industry, pp. 680 – 688, 2012.

5. Rizzon, B.; Cliville, V.; Galichet, S.; Ochalek, P.; Ratajczak, E., “Decision problem of instrumentation in a company involved in ISO

50001,” in Industrial Engineering and Systems Management (IESM), 2015 International Conference on , vol., no., pp.409-416, 21-23 Oct. 2015, doi: 10.1109/IESM.2015.7380190.

6. E. Jacquet-Lagreze and J. Siskos, “Preference disaggregation: 20 years of experience,” European Journal of Operational Research, vol. 130, no. 2, pp. 233–245, 2001.

7. K. Vikhorev, R. Greenough, and N. Brown, “An advanced energy management framework to promote energy awareness,” Journal of Cleaner Production, vol. 43, no. 0, pp. 103 – 112, 2013.

8. SA Parker, WD Hunt, KM Fowler, WF Sandusky, GP Sullivan, BK Boyd, KL McMordie Stoughton, TM Koehler, R Pugh, “Metering Best Practices: A Guide to Achieving Utility Resource Efficiency, Release 3.0”, PNNL-23892 Release 3.0, Pacific Northwest National Laboratory, March, 2015.

Bir önceki yazımız olan Diagram tekniğine yabancı olanlar için... başlıklı makalemizi de okumanızı öneririz.

Kontrol edin

O kepekte çok fazla nişasta var!

“Kepekte nişasta kalıntı miktarının fazla olması değirmenciler için kârdan feragat etme anlamına geliyor. Bühler, online …