INTELLIGENZA ARTIFICIALE ATTUALITÀ
In un contesto che mette a dura prova il reparto produttivo , Ammagamma ha stilato un percorso di adozione dell ’ IA che aiuta le aziende a raggiungere l ’ efficienza energetica
Grazie all ’ IA e alle soluzioni Ammagamma i risparmi energetici indicativamente possono arrivare al 30 %
Una soluzione di IA in campo energetico consiste , per esempio , nella riduzione dei consumi dei data center
PIANIFICAZIONE PRODUTTIVA E RINNOVABILI 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 %. In secondo luogo , va considerata la produzione di energia rinnovabile : all ’ interno della pianificazione produttiva è possibile massimizzare l ’ autoconsumo ( aggiungendo a questo la previsione della generazione elettrica puntuale per sito ) e aumentando i benefici economici e ambientali connessi , in quanto 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 , che possono quindi essere spostate nella giornata senza ridurre l ’ efficienza produttiva , come per esempio la produzione di barbottina nel processo ceramico .
GLI STRUMENTI DI MANUTENZIONE PREDITTIVA È possibile adottare , inoltre , 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 , portando impatti significativi di ottimizzazione energetica pari al 13 %, e nel mondo della GDO , con risparmi 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 . 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 %.
GLI IMPATTI INDIRETTI Infine 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 CIRFO- OD , azienda leader nel settore 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 , che 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 chilometri percorsi con un notevole risparmio di carburante . Un ’ ulteriore soluzione di intelligenza artificiale 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 e dell ’ ambiente .
| Industria 4.0 | Tecnologie Innovative | Automazione | www . thenextfactory . it 27