{"id":7461,"date":"2023-02-20T12:49:20","date_gmt":"2023-02-20T11:49:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.alperia.eu\/ottimizzazione-dei-processi-produttivi-e-impianti-di-climatizzazione\/"},"modified":"2024-09-20T11:28:32","modified_gmt":"2024-09-20T09:28:32","slug":"optimierung-von-produktionsprozessen-und-klimatisierungssystemen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/optimierung-von-produktionsprozessen-und-klimatisierungssystemen\/","title":{"rendered":"Optimierung von Produktionsprozessen und Klimatisierungssystemen"},"content":{"rendered":"

Verteuerung, Klimawandel, nachhaltige Finanzierung. Was w\u00e4re, wenn wir einen Co-Piloten h\u00e4tten, der uns beim Management der Anlagen hilft und dabei die Produktionsprozesse effizienter gestaltet und somit unseren Energieverbrauch und \u00f6kologischen Fu\u00dfabdruck verringert? Die Antwort liegt in der k\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/strong>\u00a0Alperia Green Future, eine Tochtergesellschaft von Alperia, ist in der Lage, fortschrittliche Kontrollsysteme auf der Grundlage von Algorithmen der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu entwickeln, die flexibel sind und je nach Bedarf angepasst werden k\u00f6nnen, um den Betrieb einer Anlage zu optimieren und den Energieverbrauch zu senken. Stellen Sie sich vor,<\/p>\n

Sie befinden sich in einem gro\u00dfen Geb\u00e4ude, einem Verwaltungszentrum oder einem Flughafen: Wer entscheidet, wie stark die R\u00e4ume klimatisiert werden m\u00fcssen, um den Menschen den richtigen Komfort zu bieten und gleichzeitig Verluste und Verschwendung zu vermeiden? Nun, Algorithmen k\u00f6nnen uns dabei helfen, indem sie vorhersagen, welche Bereiche am st\u00e4rksten besucht sind und mehr Klimatisierung ben\u00f6tigen und in welchen, weniger frequentierten Bereichen die Aufrechterhaltung einer hohen Klimatisierung ineffizient sein k\u00f6nnte. Die gleiche Logik gilt f\u00fcr den Produktionsbereich. \u201eMit Hilfe fortschrittlicher mathematischer Modelle k\u00f6nnen wir die Funktionsweise der Anlagen ermitteln, Vorhersagen treffen und den Energieverbrauch optimieren\u201c, erkl\u00e4rt Giacomo Astolfi, Leiter des Bereichs Innovation IoT & New Business bei Alperia Green Future.<\/p>\n

Einsatzbereiche<\/strong><\/p>\n

Das Team begann vor mehr als 12 Jahren mit der Entwicklung dieses Systems, das zun\u00e4chst in der \u00d6l- und Gasindustrie zum Einsatz kam. Mit der Zeit wurde das System mit den entsprechenden technologischen Anpassungen auf andere Anwendungsbereiche ausgedehnt und wird heute in der Zementindustrie, in Stahlwerken,<\/a>Kraftwerken und W\u00e4rmeerzeugungsanlagen, Wassersystemen, in der Pharmazie und bei Klimaanlagen eingesetzt. \u201eMit diesen Algorithmen ist es m\u00f6glich, die Effizienz durch eine Senkung der Prim\u00e4renergiekosten im Prozess zu erh\u00f6hen und damit die Energiebilanz zu verringern. Dies wird f\u00fcr Unternehmen immer wichtiger, da die Verringerung des \u00f6kologischen Fu\u00dfabdrucks auch aus finanzieller Sicht zu einer unabdingbaren Bedingung geworden ist<\/em>.\u201c<\/p>\n

Der manuelle Betrieb durch Fachkr\u00e4fte wird somit durch einen automatisierten Betrieb ersetzt, der von Algorithmen zur Unterst\u00fctzung der Bedienenden gesteuert wird. Die Algorithmen funktionieren wie der \u201eTempomat\u201c eines Autos: Man kann allein fahren oder sich beim Fahren unterst\u00fctzen lassen. Die Daten zeigen, dass mit der zweiten Option im Industriesektor eine Energieeffizienz von 3 bis 7 % bei der verbrauchten Prim\u00e4renergie erreicht werden kann \u2013 der Prim\u00e4renergieverbrauch stellt einen der h\u00f6chsten Kostenposten im Budget eines Unternehmens dar. Bei Klimaanlagen k\u00f6nnen dagegen Einsparungen von bis zu 30 % erreicht werden.<\/p>\n

Nicht nur <\/strong> in der Industrie<\/strong><\/p>\n

F\u00fcr das Wohnen wurden Anwendungen f\u00fcr Zentralheizungssysteme in Mehrfamilienh\u00e4usern realisiert, und f\u00fcr H\u00e4user mit autonomen Heizkesseln wurde ein spezieller Thermostat entwickelt, bei dem die k\u00fcnstliche Intelligenz den Bewohnern hilft, den gew\u00fcnschten Komfort aufrechtzuerhalten, indem sie den Verbrauch von Heizkesseln oder f\u00fcr die Heizung eingesetzten Hybridsystemen optimiert. In diesem Fall betr\u00e4gt die Verringerung des Energieverbrauchs etwa 15 bis 20 %.<\/p>\n

Es handelt sich dabei um Anwendungen, f\u00fcr die bis heute sieben italienische, europ\u00e4ische und internationale Patente erteilt wurden. Diese Anwendungen wurden von einem Expertenteam mit hoher technischer Kompetenz entwickelt und sind in hohem Ma\u00df anpassbar, da sie, wie wir gesehen haben, in zahlreichen Bereichen anwendbar sind\u201c, f\u00e4hrt Astolfi fort und erinnert daran, dass die L\u00f6sungen flexibel sind, d. h., sie lassen sich leicht mit den Systemen verbinden, in denen sie eingesetzt werden. Diese Anwendungen werden von Alperia Green Future als effizienzsteigernde Dienstleistungen vorgeschlagen, die es durch Unterst\u00fctzung und \u00dcberwachung erm\u00f6glichen, ein hohes Leistungsniveau \u00fcber viele Jahre aufrechtzuerhalten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Verteuerung, Klimawandel, nachhaltige Finanzierung. Was w\u00e4re, wenn wir einen Co-Piloten h\u00e4tten, der uns beim Management der Anlagen hilft und dabei die Produktionsprozesse effizienter gestaltet und somit unseren Energieverbrauch und \u00f6kologischen Fu\u00dfabdruck verringert? Die Antwort liegt in der k\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":6543,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-7461","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"featured_image_src":"https:\/\/www.alperia.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Intelligenza-artificiale-web-150x150.jpg","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7461","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7461"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7461\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14896,"href":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7461\/revisions\/14896"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6543"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7461"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7461"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.alperia.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7461"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}