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Raggiungere l’efficienza energetica con l’intelligenza artificiale

Ammagamma delinea un percorso per ridurre, grazie all'IA, l’impatto dei consumi sulla produzione e per fronteggiare l'impennata dei costi energetici.

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Massimiliano Luce

Negli ultimi sei anni il prezzo dell’energia al consumo ha subito rincari continui. Di fatto, dal 2016 al 2022, è persino raddoppiato. Lo confermano i dati dell’Authority per l’Energia. Non per nulla, già un mese prima della guerra, Confindustria parlava di rischio blocco per le imprese italiane.

La buona notizia è che Ammagamma abilita le aziende ad affrontare in maniera efficace il nuovo contesto e a raggiungere l’efficienza energetica. La società di data science e IA ha infatti disegnato un percorso preciso di adozione dell’intelligenza artificiale. Le opportunità sono molteplici, dall’ottimizzazione produttiva, all’applicazione di controllori predittivi, passando per la manutenzione predittiva.

Risparmi energetici fino al 30%

In primo luogo, parliamo di un impatto diretto che può valere risparmi energetici che indicativamente possono arrivare al 30%. Come? Ottimizzando la pianificazione complessiva di tutte le fasi produttive e considerando i consumi energetici di ogni apparato per una specifica lavorazione. Si usano, per ogni fase, quelli che consumano di meno, a parità di risultato finale.

Ciò è possibile all’interno di grandi aziende ma anche nelle pmi, dove il consumo di energia diventa una delle cosiddette “funzioni obiettivo” del programma di ottimizzazione, con risparmi di energia anche superiori al 10%.

I benefici dell’autoconsumo

In secondo luogo, va considerata la produzione di energia rinnovabile. All’interno della pianificazione produttiva è possibile massimizzarne l’autoconsumo, aggiungendo a questo la previsione della generazione elettrica puntuale per sito e aumentando i benefici economici e ambientali connessi. Infatti si favorisce un consumo (tecnico) in loco senza gravare sulla rete di distribuzione.

Tale ottimizzazione è possibile laddove il processo produttivo presenti fasi più energivore rispetto ad altre, non in ciclo continuo. Quest’ultime possono essere spostate nella giornata senza ridurre l’efficienza produttiva. Si veda come ad esempio la produzione di barbottina nel processo ceramico.

I vantaggi dei controllori predittivi

Inoltre, adottando dei veri e propri controllori predittivi che, in maniera automatica e supervisionata, gestiscano i BEMS per la climatizzazione degli edifici, sfruttando la previsione delle condizioni climatiche esterne e l’inerzia termica degli edifici.

Ammagamma ha applicato algoritmi di IA adattivi nel settore bancario. Qui ha portato impatti significativi di ottimizzazione energetica pari al 13%. Nel mondo della GDO, a sua volta, i risparmi vanno dal 10% al 20%, rispetto a una gestione “per fasce orarie” preimpostate. Il risparmio economico può crescere ulteriormente fino al 30% con l’acquisto spot di energia elettrica.

L’impatto della manutenzione predittiva

Un altro importante impatto deriva dall’applicazione di strumenti di manutenzione predittiva, che supportino l’individuazione di anomalie di consumo in maniera intelligente, dinamica e adattiva.

Per esempio, prevedere il degrado di potenza di sistemi cogenerativi in un ambiente ceramico può portare all’efficientamento delle soste manutentive, aumentando la rendita dell’investimento fino al 2% per una data potenza installata.

Un altro caso è la previsione dello sporcamento dei pannelli fotovoltaici, che può minimizzare la rottura di stringhe e inverter e ottimizzare il costo/beneficio della pulizia superficiale, aumentando la resa degli impianti fino al 5%.

Alcuni esempi concreti

E poi ci sono gli impatti indiretti, più difficilmente misurabili, ma certamente non trascurabili. Nell’ambito della ristorazione è possibile raggiungere importanti impatti indiretti, derivanti dall’applicazione di una soluzione di IA, come nel caso di Cirfood, azienda della ristorazione collettiva e commerciale e dei servizi di welfare.

Nell’ottica di aumentare il livello di sostenibilità e di efficienza dei processi dell’impresa, Cirfood ha implementato una soluzione di demand forecasting e di inventory optimization. Sviluppata da Ammagamma, ha portato a una riduzione del 15% del waste food, -111 tonnellate di stoccaggio medio, +94% referenze monitorabili e un aumento del 56% delle performance di previsione della domanda, con impatti positivi sulla gestione complessiva dei processi e un incremento di efficacia e tempestività di reazione alle esigenze di mercato.

E ancora di più nel mondo multiutility gli impatti indiretti possono essere consistenti: grazie a una migliore pianificazione dei percorsi dei mezzi per il monitoraggio delle reti gas e i servizi di assistenza ai clienti è possibile, per esempio, ridurre dal 10% al 15% i km percorsi con un notevole risparmio di carburante.

Attenzione ai consumi dei data center

Un’ulteriore soluzione di IA in campo energetico consiste nella riduzione dei consumi dei data center. Sia nei contesti privati che pubblici, è possibile migliorare la gestione energetica dei data center attraverso l’applicazione di modelli di intelligenza artificiale a supporto del personale, con la possibilità di generare nuove opportunità di energy saving, a beneficio degli impianti stessi e dell’ambiente.

Raggiungere l’efficienza energetica con l’intelligenza artificiale - Ultima modifica: 2022-09-29T07:48:00+02:00 da Massimiliano Luce
Raggiungere l’efficienza energetica con l’intelligenza artificiale - Ultima modifica: 2022-09-29T07:48:00+02:00 da Massimiliano Luce