Negli ultimi anni, i costi dell’energia sono aumentati in modo significativo, mettendo sotto pressione molte aziende, in particolare quelle del settore manifatturiero, che spesso si trovano a gestire impianti ad alto consumo energetico.
Ridurre gli sprechi e ottimizzare i consumi non è solo una questione di risparmio economico, ma anche un passo fondamentale per rimanere competitivi in un mercato globale in cui l’efficienza energetica è sempre più valorizzata.
In questo scenario, l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati si stanno rivelando alleati preziosi.
Grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di informazioni e prevedere comportamenti futuri, questi modelli sono in grado di aiutare le aziende ad individuare inefficienze, ottimizzare l’uso dell’energia e ridurre i costi in modo intelligente.
Oltre al risparmio immediato, l’adozione di queste tecnologie consente di pianificare strategie a lungo termine, garantendo una maggiore stabilità operativa e riducendo l’impatto ambientale.
Questo approccio non solo migliora la sostenibilità, ma rafforza anche la reputazione aziendale, dimostrando un impegno concreto verso l’innovazione e la responsabilità sociale.
ML e gestione energetica: industria manifatturiera
Le industrie manifatturiere si confermano tra i principali consumatori di energia a livello globale, con settori come quello siderurgico, chimico e tessile che registrano consumi particolarmente elevati.
La necessità di gestire questi consumi in modo più efficiente è oggi una priorità strategica.
Secondo un rapporto di Eurostat del 2021, ultima ricerca ad oggi in questo ambito, i settori industriali con i maggiori consumi energetici in Europa riguardano l’industria chimica e petrolchimica, che rappresenta oltre un quinto del consumo totale con il 21,5%, il settore dei minerali non metalliferi con il 14,1%, l’industria della carta, della cellulosa e della stampa con il 13,6%, il settore alimentare, delle bevande e del tabacco con l’11,6%, e l’industria siderurgica con il 10,2%.
Questi dati evidenziano come settori chiave – siderurgia, chimica e tessile – abbiano un impatto significativo sul consumo energetico globale, rendendo indispensabile l’adozione di strategie innovative per migliorare l’efficienza energetica, ridurre gli sprechi e minimizzare l’impatto ambientale.
La gestione dell’energia nell’industria manifatturiera è resa particolarmente complessa dalla natura stessa dei processi produttivi, caratterizzati dall’uso continuo di macchinari energivori.
Molte aziende si affidano ancora a sistemi di monitoraggio obsoleti, manuali o poco integrati, che non forniscono una visione chiara e aggiornata dei consumi, limitando fortemente la capacità di individuare le inefficienze e di intervenire tempestivamente per ridurre gli sprechi.
Inoltre, in molti impianti i macchinari utilizzati da anni non sono più in linea con gli standard moderni di efficienza energetica, con conseguenti cicli operativi poco ottimizzati e un significativo incremento degli sprechi.
Nei grandi impianti industriali, dove il consumo energetico è distribuito su più reparti e processi, la sfida diventa ancora più complessa.
Per questo, individuare le aree di inefficienza richiede tempo, risorse e competenze specifiche, e spesso la mancanza di soluzioni integrate trasforma la gestione dell’energia in un processo lungo e costoso.
Questo scenario evidenzia l’urgenza di adottare strumenti avanzati in grado di analizzare i dati in modo sistematico.
ML e gestione energetica: come funziona
L’apprendimento automatico e l’analisi dati rappresentano un cambiamento fondamentale nella gestione energetica, offrendo strumenti avanzati per monitorare, prevedere e ottimizzare i consumi in modo intelligente e proattivo.
Tutto inizia con la raccolta di dati, processo reso possibile dall’integrazione di sensori IoT (Internet of Things) sui macchinari.
I dati vengono poi analizzati al fine di garantire che gli algoritmi possano lavorare con dati affidabili e rappresentativi.
Una volta raccolti, tramite tecniche di machine learning, vengono analizzati al fine di individuare pattern o tendenze grazie a modelli predittivi estremamente accurati, in grado di anticipare i consumi energetici futuri.
Tali modelli prendono in considerazione una vasta gamma di variabili che descrivono cosa sta succedendo in ogni momento.
Grazie a queste previsioni, è possibile pianificare in modo ottimale l’utilizzo dell’energia, riducendo i costi e prevenendo sprechi.
Ad esempio, un algoritmo può prevedere un picco di consumo durante una specifica fascia oraria e suggerire strategie per distribuirlo più efficacemente nel tempo o spostarlo a momenti in cui le tariffe energetiche sono più convenienti.
Infatti, uno degli aspetti più avanzati è la capacità di ottimizzare i consumi in tempo reale grazie all’analisi continua di quello che sta succedendo e possono intervenire immediatamente per regolare il funzionamento dei macchinari e degli impianti.
Ad esempio, spegnendo o riducendo l’attività di macchinari non utilizzati, ottimizzando l’intensità luminosa negli ambienti in base alla luce naturale disponibile o regolando il funzionamento di sistemi di riscaldamento e raffreddamento in base alle esigenze effettive.
Questi sistemi inoltre possono essere integrati perfettamente con i sistemi già esistenti nelle aziende, come SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) e ERP (Enterprise Resource Planning).
L’integrazione con SCADA consente di monitorare e controllare in tempo reale i macchinari e gli impianti industriali, mentre il collegamento con i sistemi ERP garantisce che la gestione energetica sia strettamente coordinata con le esigenze produttive e strategiche dell’azienda.
Questa sinergia crea un ecosistema digitale integrato, dove ogni componente, dall’analisi dei dati alla regolazione dei macchinari, lavora in modo armonioso per raggiungere obiettivi di efficienza e sostenibilità.
ML e gestione energetica: case history
Quello che ti riporto qui è un caso di successo che riguarda un grande impianto manifatturiero di un’azienda internazionale che ha adottato tecnologie basate sull’IA per ottimizzare i propri consumi energetici.
L’obiettivo principale del progetto era quello di ridurre i costi energetici e le emissioni di carbonio, migliorando al contempo l’efficienza operativa senza compromettere la qualità della produzione.
Problema iniziale
L’impianto, situato in un’area industriale con elevati costi energetici, si trovava ad affrontare una serie di sfide:
- Consumi energetici elevati e non ottimizzati.
- Mancanza di monitoraggio in tempo reale per identificare inefficienze.
- Sprechi significativi dovuti al funzionamento continuo di macchinari anche durante i periodi di inattività.
- Assenza di strumenti per prevedere picchi di domanda e pianificare l’uso ottimale delle risorse.
Soluzione implementata
La soluzione adottata comprendeva tre componenti principali:
- Installazione di sensori IIoT
I sensori IIoT sono stati distribuiti strategicamente su tutti i macchinari e i reparti dell’impianto. Questi sensori hanno iniziato a raccogliere dati in tempo reale relativi ai consumi energetici, allo stato operativo dei macchinari, alla temperatura e all’umidità degli ambienti. - Utilizzo di algoritmi predittivi
Algoritmi di machine learning sono stati implementati per analizzare i dati storici e in tempo reale, identificando schemi di consumo e anomalie. Gli algoritmi erano in grado di prevedere i picchi di domanda energetica e suggerire azioni per evitarli. Ad esempio, se un particolare macchinario mostrava un aumento anomalo del consumo, il sistema suggeriva di controllare il dispositivo o di eseguire una manutenzione preventiva. - Integrazione di un software per l’ottimizzazione energetica
Un software avanzato di gestione energetica è stato integrato nel sistema. Questo software utilizzava i dati provenienti dai sensori e dagli algoritmi per regolare automaticamente il funzionamento dei macchinari. Ad esempio, durante i periodi di inattività, il software spegneva i macchinari non essenziali o ne riduceva l’attività al minimo necessario.
Risultati raggiunti
L’implementazione della soluzione ha portato a risultati notevoli:
- Riduzione del 18% nei consumi energetici totali in un anno, grazie all’ottimizzazione dei processi e alla regolazione automatica dei macchinari.
- Risparmio economico di oltre 200.000 dollari annui, derivante sia dalla diminuzione dei consumi che dalla riduzione dei costi di manutenzione non programmata.
- Aumento dell’efficienza operativa del 12%, grazie alla possibilità di monitorare e regolare i processi in tempo reale.
- Riduzione delle emissioni di CO2 del 15%, contribuendo agli obiettivi di sostenibilità aziendale.
Come noi di DataDeep possiamo aiutarti
Con il progresso delle tecnologie e una crescente attenzione alla sostenibilità la riduzione degli sprechi e l’ottimizzazione dei consumi sono ormai delle priorità.
L’industria 5.0 rappresenta un esempio concreto di questa evoluzione, dove macchine intelligenti e operatori umani collaborano in sinergia per raggiungere obiettivi più precisi e personalizzati.
In questo scenario, i sistemi di IA non solo supportano la gestione energetica in modo autonomo, ma apprendono continuamente dalle preferenze e dagli obiettivi umani, adattandosi a scenari produttivi sempre più dinamici e sostenibili.
Parallelamente, normative e incentivi governativi stanno accelerando l’adozione dell’IA per la gestione energetica.
Programmi come il Green Deal europeo e Horizon Europe sostengono le aziende nell’investire in soluzioni innovative, offrendo agevolazioni fiscali e finanziamenti che rendono accessibili queste tecnologie anche alle piccole e medie imprese.
Con l’evolversi delle normative, le aziende saranno sempre più spinte a integrare tecnologie avanzate per rispettare standard energetici più stringenti, trasformando così le sfide ambientali in opportunità di crescita e innovazione.
In DataDeep, siamo specializzati nello sviluppo di soluzioni su misura per aiutare le aziende a sfruttare al massimo le potenzialità dell’IA nella gestione energetica.
Supportiamo i nostri clienti in tutte le fasi del progetto, garantendo un approccio personalizzato e completo:
- Assessment delle necessità aziendali
Identifichiamo le opportunità dove l’IA può apportare un reale valore aggiunto, analizzando i processi esistenti e le loro criticità. - Sviluppo del modello
Progettiamo modelli di Machine Learning avanzati per analizzare i dati, individuare inefficienze, prevedere eventi cruciali e ottimizzare i consumi energetici. - Formazione e supporto
Offriamo formazione personalizzata ai team aziendali per garantire una corretta comprensione e utilizzo delle soluzioni, accompagnando le aziende anche dopo l’implementazione.
Siamo a tua disposizione per discutere le tue esigenze e valutare insieme come l’intelligenza artificiale possa trasformare il tuo business, migliorando efficienza e sostenibilità.
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