L’AI apre la strada all’efficienza energetica

L’urgenza di un futuro più sostenibile e la crescente pressione di costi energetici in continua crescita stanno spingendo il mondo industriale e quello delle infrastrutture a ricercare nuove strategie e tecnologie in grado di abilitare una migliore efficienza energetica. Una risposta concreta può arrivare dall’intelligenza artificiale (AI), che sta emergendo non più come una vaga promessa, ma come un motore potente e concreto per la riduzione degli sprechi e l’ottimizzazione dei consumi.

Di questi temi si è discusso in occasione di una Demo Experience recentemente organizzata da MADE4.0, il Competence Center con sede a Milano, in collaborazione con Siemens e NTT DATA. L’evento ha offerto un’interessante panoramica di come l’AI stia già trasformando l’efficientamento energetico in diversi ambiti, dalla produzione in fabbrica all’ottimizzazione degli edifici.

Digitale e AI come fattori abilitanti per l’efficienza energetica in fabbrica

Nel settore manifatturiero l’efficienza energetica è un tema da cui non si può prescindere, considerando che circa il 20% delle emissioni globali di CO2 proviene dall’industria e che questo settore è anche responsabile del 37% dell’uso dell’energia.

Ida Critelli di Siemens ha sottolineato come il Digitale sia ormai un fattore abilitante anche per l’efficientamento energetico. Solo l’uso appropriato di tool digitali e il supporto dell’Industrial AI permettono infatti di mettere a terra delle efficaci strategie di efficientamento energetico. “Senza uno stack di digitalizzazione non si possono portare avanti dei seri progetti di efficientamento energetico”, ha detto.

Utilizzando soluzioni per l’acquisizione dei dati relativi al consumo energetico degli asset, dagli interruttori smart ai componenti di automazione integrati nel PLC, e piattaforme di analisi di questi dati, sia on-premise che in cloud, è possibile oggi visualizzare i consumi, calcolare indicatori energetici e persino implementare modelli di intelligenza artificiale per la previsione dei consumi.

Delle possibilità offerte dall’applicazione dell’AI per l’ottimizzazione di processi specifici, come ad esempio il controllo del gruppo caldaie per la produzione di vapore industriale o l’ottimizzazione del processo di essiccazione di prodotti estrusi, ha parlato Daniele Gamba, CEO di AIsent.

“L’AI nell’industria è una rivoluzione da cui non si torna indietro”, ha detto Gamba, che ha poi mostrato come l’integrazione di competenze su AI, controllo di processo ed efficientamento energetico possa portare a risultati significativi, in grado di superare le limitazioni dell’esperienza umana nell’ottimizzazione simultanea di performance, qualità e consumo energetico.

La chiave – spiega Gamba – risiede nella costruzione di un gemello digitale del processo, un modello matematico in grado di simulare il comportamento del sistema in diverse condizioni e di suggerire le azioni ottimali. L’obiettivo “è riuscire a ottimizzare più valori insieme, possibilmente in poco tempo e con precisione”.

Efficienza energetica intelligente per edifici e infrastrutture

L’attenzione all’efficientamento energetico riguarda anche il mondo degli edifici e delle infrastrutture. Come ha spiegato Silvia Novaco di Siemens nel corso della presentazione della soluzione b.eos (building energy optimization suite), la crescente presenza delle energie rinnovabili rende particolarmente importante per le imprese imparare a bilanciare in maniera corretta l’uso dei diversi vettori energetici (elettricità dalla rete, batterie, pompe di calore, fotovoltaico ecc.).

Soluzioni come b.eos si pongono come interfaccia tra gli asset e il mercato elettrico. Vengono utilizzati algoritmi di machine learning per la previsione dei fabbisogni energetici e per integrare nel sistema le quantità che le rinnovabili saranno in grado di generare considerando anche fattori esogeni come le previsioni meteo. E algoritmi di ottimizzazione per definire i set point ottimali per il sistema.

L’obiettivo principale è ottenere una “regolazione automatizzata e ottimizzata dei sistemi” che consenta di ridurre i costi operativi tramite un approvvigionamento energetico sempre ottimizzato.

Ottimizzare gli impianti HVAC

L’HVAC (riscaldamento, ventilazione e condizionamento dell’aria) è un’area che in molte industrie rappresenta una parte considerevole del consumo energetico. E anche in questo ambito l’AI può offrire un supporto rilevante, come ha spiegato Sergio Nunzio Parisi di

NTT DATA, system integrator che ha sviluppato il “DWE Optimizer e AgenticAI”, un tool specifico per l’efficienza energetica nell’ambito HVAC.

La soluzione aiuta l’Energy manager a ottimizzare il comfort termico riducendo al minimo il tempo impiegato nella gestione e lo spreco di energia.

Attraverso algoritmi avanzati e l’utilizzo di agenti AI, il sistema è in grado di rispondere rapidamente ai cambiamenti di temperatura e condizioni ambientali, adattando le impostazioni in modo più efficiente rispetto a configurazioni statiche.

La piattaforma permette di configurare diverse tipologie di algoritmi, monitorare l’impatto dei comandi inviati alle macchine e di avvisare l’Energy Manager in caso di performance non ottimali.

Come ha sottolineato Parisi la soluzione è pensata per essere “un tool a servizio di una figura specifica che è quella dell’Energy Manager”, lasciando sempre all’operatore la possibilità di intervenire e mantenere il controllo.

Misurare e ottimizzare l’impronta carbonica dell’infrastruttura IT

Un aspetto sempre più importante per la sostenibilità aziendale è l’impatto ambientale dell’infrastruttura IT. Ne ha parlato Pietro Tempesti di NTT DATA, evidenziando come l’IT abbia consumi importanti ed emetta una quota significativa delle emissioni globali di gas serra.

Per affrontare questa problematica, NTT DATA ha sviluppato un “ICT Carbon Calculator”, un tool in grado di misurare l’energia richiesta dalle risorse IT – anche quelle in cloud – e  calcolarne l’impronta carbonica (in termini di emissioni operative ed “embodied”) e di fornire quindi una reportistica in linea con il protocollo GHG.

Oltre alla misurazione, la soluzione offre anche funzionalità di forecasting e simulazione di scenario di tipo “what if” per valutare l’impatto di diverse strategie di ottimizzazione, come lo “spatial shifting” nel cloud, il “temporal shifting” dei carichi di lavoro o l’efficientamento degli impianti (riduzione del Power Usage Effectiveness – PUE).

Avvicinarsi all’AI con il servizio DRAIVE del MADE4.0

Avvicinarsi all’adozione dell’AI in azienda non è però un percorso privo di difficoltà, soprattutto per le PMI che finora non si sono ancora cimentate con questa tecnologia.

A loro è dedicato il servizio DRAIVE – Data-Driven Roadmap for AI Vision and Excellence – proposto dal Competence Center MADE4.0 con l’obiettivo di guidare le imprese medio piccole nel trarre il massimo vantaggio dall’Intelligenza Artificiale, individuando gli step necessari per integrarla con successo nelle loro attività.

“È fondamentale che le imprese adottino un approccio ragionato, strutturato e consapevole all’adozione dell’AI, proprio per evitare potenziali fallimenti dovuti a una mancanza di pianificazione”, spiega Davide Polotto.

Ma in che cosa consiste il servizio DRAIVE? Si tratta di un percorso che si articola in diverse fasi:

• Analisi e Diagnosi: per identificare le esigenze specifiche delle diverse funzioni aziendali e mappare i processi esistenti, individuando le aree più promettenti per l’implementazione dell’AI.
• Definizione degli Obiettivi Strategici: attraverso la raccolta di informazioni e interviste, si approfondiscono e si definiscono gli use case più rilevanti, tenendo in considerazione la complessità dei processi e lo stato dell’arte tecnologico.
• Pianificazione e Roadmapping: i risultati vengono presentati in workshop, offrendo una lista prioritaria di possibili applicazioni AI, un’analisi dei gap e le azioni necessarie per l’implementazione.

Un aspetto fondamentale del servizio è l’approccio personalizzato: ogni roadmap viene sviluppata su misura in base alle esigenze specifiche di ciascuna azienda, garantendo un percorso ottimale verso la digitalizzazione.

Le aziende che scelgono il servizio DRAIVE possono inoltre godere, in questi mesi, di un importante sconto in fattura grazie alle risorse messe a disposizione dal PNRR.