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Intelligenza artificiale
20.02.2023
- 3 min

Ottimizzazione dei processi produttivi e impianti di climatizzazione

Intelligenza artificiale

Caro prezzi, cambiamento climatico, finanza sostenibile. E se avessimo un co-pilota che ci aiutasse nella gestione degli impianti, efficientando i processi produttivi e riducendo, di conseguenza, consumi energetici e impronta climatica? La risposta arriva dall’intelligenza artificiale. Alperia Green Future, affiliata Alperia, infatti, è in grado di sviluppare dei Sistemi di Controllo Avanzato, basati su algoritmi di Intelligenza Artificiale, non invasivi e personalizzabili a seconda delle esigenze che consente proprio di condurre in maniera ottimale il funzionamento di un impianto abbassando il consumo di energia. Vediamo come.

Immaginate di trovarvi in un grande edificio, una sede direzionale o un aeroporto: chi stabilisce quanto devono essere climatizzati gli ambienti per dare il giusto comfort alle persone ed evitare, al tempo stesso, dispersioni e sprechi? Bene, gli algoritmi possono darci una mano prevedendo le aree più trafficate, in cui sarà necessario aumentare la climatizzazione, e quelle invece a minor flusso, in cui quindi mantenere un alto livello di climatizzazione potrebbe essere un’inefficienza. La stessa logica si declina in ambito produttivo. “Attraverso dei modelli matematici avanzati, identifichiamo il funzionamento degli impianti, facciamo delle previsioni e ottimizziamo i consumi energetici” – spiega Giacomo Astolfi, Responsabile Innovation IoT & New Business di Alperia Green Future.

Aree di applicazione

Un sistema che il team ha iniziato a sviluppare più di 12 anni fa, applicandolo anzitutto al mondo dell’Oil & Gas, per poi declinarlo oggi, con ulteriori caratterizzazioni, nell’industria del cemento, nelle acciaierie, nelle centrali di produzione dell’energia elettrica e termica, nei sistemi idrici, nel settore farmaceutico e negli impianti di condizionamento, appunto. “Utilizzando questi algoritmi è possibile ottenere un efficientamento dovuto alla riduzione dei costi primari dell’energia usata nel processo e, di conseguenza, una riduzione dell’impronta climatica. Un aspetto sempre più importante per le imprese, dato che anche da un punto di vista finanziario abbassare l’impronta climatica è diventato un must have”.

Si passa, così, da una gestione manuale da parte degli operatori specializzati, ad una conduzione automatica guidata dagli algoritmi a supporto degli operatori. Gli algoritmi agiscono come il “cruise control” di un’automobile: è possibile guidare da soli o farsi supportare nella guida. Scegliendo la seconda opzione, i dati dimostrano che nel comparto industriale è possibile ottenere un’efficienza energetica dal 3% al 7% sui consumi primari di energia, che rappresentano una delle voci di costo più elevate nel bilancio aziendale. Negli impianti di climatizzazione, invece, si raggiungono picchi di risparmio del 30%.

Non solo industria

Per l’ambito residenziale, sono state realizzate delle applicazioni per gli impianti termici centralizzati presenti nei condomini e, per le abitazioni che utilizzano le caldaie autonome, è stato prodotto un termostato domestico in cui l’Intelligenza Artificiale aiuta i residenti a mantenere il comfort desiderato ottimizzando i consumi delle caldaie o dei sistemi ibridi usati per il riscaldamento. In questo caso la riduzione dei consumi energetici si attesta intorno al 15-20%.

“Quelle descritte sono applicazioni che ad oggi hanno ottenuto 7 brevetti, italiani, europei e internazionali, interamente sviluppate in house da un team di esperti con elevate competenze tecniche, con un alto livello di personalizzazione, applicabili, come si è visto, in molteplici settori” – continua Astolfi, ricordando che le soluzioni sono totalmente non invasive, ovvero, si interconnettono agevolmente agli impianti in cui vengono implementate. Infine, queste applicazioni vengono proposte da Alperia Green Future come veri e propri servizi di efficientamento che, attraverso attività di assistenza e monitoraggio, permettono di mantenere alti livelli di performance pluriennali.

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