Investimenti nel controllo dell’efficientamento energetico sono sempre più strategici per le aziende. Grazie ad essi, infatti, è possibile migliorare le proprie performance e aumentare la competitività sui mercati, riducendo il consumo di energia e le emissioni di CO2.
Adottare strategie e soluzioni di efficientamento energetico con le quali ottimizzare i costi, migliorare l’efficienza e garantire la sostenibilità dell’energia, consente alle aziende di affrontare le sfide e cogliere le opportunità dell’attuale mercato energetico che, sempre più caratterizzato da importanti trasformazioni, sta mettendo a dura prova il mondo produttivo.
L’intelligenza artificiale (AI) gioca un ruolo chiave nell’efficientamento energetico delle aziende: dall’ottimizzazione dei consumi e della produzione alla possibilità di attuare un miglioramento energetico continuo, dalla capacità analitica di identificazione dei trend di consumo alla manutenzione predittiva degli impianti, sono innumerevoli le opportunità di risparmio con le quali l’AI potrà aiutare le imprese ad affrontare in maniera efficace il nuovo contesto e a raggiungere l’efficienza energetica.
Efficientamento energetico e AI: vantaggi misurabili
I benefici dell’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale sono concreti e misurabili. Nelle grandi aziende, così come nelle PMI, grazie all’ottimizzazione dei Building energy management systems, i risparmi negli edifici variano dal 10 al 20%, mentre salgono intorno al 30% con la pianificazione ottimizzata di tutte le fasi produttive.
Le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale consentono una riduzione dei consumi interagendo e interfacciandosi con gli impianti esistenti, migliorando i processi giornalieri e fornendo risultati esaustivi, precisi e frequenti, con i quali creare dei modelli affidabili e duraturi per generare valore e assumere decisioni più efficaci e sicure nel tempo. Si tratta di soluzioni e sistemi di AI la cui importanza è destinata a crescere.
Nei prossimi anni, infatti, l’intelligenza artificiale avrà un ruolo sempre più strategico per le aziende italiane, come rivela un recente studio dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano (https://www.osservatori.net/it/ricerche/comunicati-stampa/intelligenza-artificiale-italia): nel 2023 le imprese italiane hanno investito 760 milioni di euro nelle tecnologie per l’intelligenza artificiale, con un balzo del 52% rispetto al 2022 e una crescita complessiva del mercato pari a +262% negli ultimi 5 anni.
Come l’AI sta rivoluzionando le soluzioni di efficientamento energetico per le aziende
La digitalizzazione dei processi produttivi consente alle aziende la raccolta di enormi moli di dati connessi a diversi ambiti, compresi quelli relativi ai consumi e ai vari fattori che li determinano.
Le piattaforme IoT più evolute (https://insight.maticmind.it/insights/dal-dato-al-business-i-vantaggi-di-una-piattaforma-iot-evoluta) sono in grado di analizzare le informazioni acquisite sul campo e di restituire una fotografia dettagliata sul funzionamento dell’impianto, costruendo delle serie storiche di dati, sulla base delle quali è possibile analizzare il comportamento del sistema in un determinato intervallo temporale. In termini di efficientamento energetico, la disponibilità di dati storicizzati apre a opportunità mai immaginate prima.
Imparando dai dati storici e replicando quanto appreso grazie a soluzioni di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML), oggi, le piattaforme IoT hanno capacità di auto apprendimento del contesto che, oltre ad analisi comparative sui periodi, al monitoraggio di eventuali cambiamenti tra serie di dati e alla creazione delle baseline di dati del cliente (https://insight.maticmind.it/insights/ottimizzazione-infrastruttura-it-il-modello-vincente-nel-manufacturing), consente loro di effettuare previsioni a supporto dei processi decisionali a carico dell’energy manager dell’azienda. Questo processo di auto apprendimento diventa più efficace quanti più dati si forniscono.
Incentrandosi sui dati reali, gli algoritmi di AI e ML, capaci di apprendere sulla base dell’esperienze e di scoprire le vere correlazioni tra i dati, conferiscono ad una piattaforma IoT quella consapevolezza e proattività che la rendono “evoluta” rispetto all’obiettivo, cioè in grado di perseguire l’efficientamento del processo produttivo, assumendo decisioni autonome per il raggiungimento degli obiettivi di business con minori consumi energetici e maggiori risparmi di risorse.
Popolato e animato dai dati raccolti in tempo reale attraverso la piattaforma IoT, il modello 3D (BIM) dell’asset, dà vita al Digital Twin dell’impianto, grazie al quale è possibile ottimizzarne la gestione, il controllo e l’automazione, anche da remoto, sotto il profilo energetico, con l’obiettivo di aumentare l’efficienza energetica e il risparmio dei costi di gestione.
Nello specifico, per l’efficientamento energetico delle aziende, le piattaforme “IIoT- AI centriche” sono in grado di imparare il comportamento tipico di un sistema, un impianto o un asset, e fare delle simulazioni precise rispetto alle previsioni sui consumi, alle condizioni operative e le regolazioni attese, identificando precocemente le inefficienze energetiche e le possibili cause e abilitando una manutenzione predittiva che, grazie all’impostazione di azioni correttive e attraverso il controllo e la gestione delle anomalie, consente una diminuzione dei costi di manutenzione e una più rapida soluzione dei problemi connessi.
Tutto ciò permette una visione complessiva dei profili dei consumi di ogni asset e processo, dei fabbisogni e delle disponibilità delle risorse energetiche, facilitando una loro migliore armonizzazione e ottimizzazione, trovando il giusto compromesso tra riduzione dei costi, delle emissioni e dei tempi di produzione e il conseguimento di determinati obiettivi produttivi.
I vantaggi di una piattaforma IoT evoluta, quindi, possono essere sempre declinati in termini di efficientamento energetico, ovvero di capacità di conseguire gli stessi obiettivi finali, oppure anche più ambiziosi, impiegando un minor quantitativo di risorse.
