Il settore industriale italiano è tra i più grandi consumatori di energia in Europa, con il consumo di energia che rappresenta quasi la metà dei costi operativi della produzione. Le soluzioni digitali che utilizzano l’intelligenza artificiale (AI) per monitorare i consumi mirano a rendere più efficiente il processo di produzione prevedendo la domanda di energia e, in particolare, il malfunzionamento dei macchinari. I software di gestione dell’energia possono spostare l’attenzione dei manager dalla routine quotidiana allo sviluppo strategico.
Le soluzioni digitali che integrano l’intelligenza artificiale (AI) per il monitoraggio del consumo energetico possono ridurre le bollette energetiche ottimizzando i processi di produzione in qualsiasi settore.
Degli oltre 320 terawattora del fabbisogno energetico elettrico italiano ogni anno, più di un terzo arriva oggi da fonti rinnovabili, mentre la parte restante è generata da combustibili. Nel momento storico attuale, caratterizzato da inflazione e aumento dei costi energetici, sarebbe opportuno razionare l’energia, eppure gran parte dell’energia utilizzata dal settore industriale viene sprecata.
Ci sono molti fattori che causano lo spreco di energia: rottura o inefficienza di una macchina, macchine al minimo che prelevano eccessiva elettricità, dispersioni nell’impianto elettrico o regolazioni di massa errate. L’intelligenza artificiale può aiutare a ridurre i costi energetici, diminuendo gli sprechi, ottimizzando la produzione e anticipando i malfunzionamenti; anticipare i malfunzionamenti significa aiuta i lavoratori a tenere il passo con la manutenzione delle apparecchiature prima che si verifichino danni. Tutto ciò contribuisce a migliorare la reputazione di un’azienda.
La manutenzione predittiva mira a migliorare la produttività degli asset prevedendo i guasti e interruzioni delle macchine. In un settore fortemente dipendente dai macchinari, riparare un problema segnalato da un avviso consente di ridurre al minimo le perdite di efficienza.
Gli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale possono identificare, elaborando i dati di produzione, i segnali importanti, riconoscere gli errori e inviare avvisi ai responsabili della manutenzione, che possono così indagare sul problema ed effettuare riparazioni. La manutenzione predittiva può prevenire arresti temporanei, evitare ingenti spese operative e ridurre al minimo le inefficienze qualora, ad esempio, i sensori rilevino una perdita di energia.
PricewaterhouseCoopers (PWC) ha riportato un caso di studio su come l’azienda internazionale 3B-Fiberglass ha utilizzato il machine learning nei propri impianti di produzione. Le due fasi della ricerca consistono nell’identificazione del guasto e nella previsione dello stesso. La previsione del guasto si basava su molti fattori, tra cui temperatura, corrente elettrica e flusso di gas. Anche se un algoritmo di intelligenza artificiale ha previsto l’interruzione senza trovare la causa principale, ha contribuito a determinare come ridurre al minimo le interruzioni, risparmiando così sui costi.
Secondo un rapporto McKinsey Digital, la manutenzione predittiva può ridurre i costi di ispezione fino al 25% e i costi di manutenzione fino al 10% suggerendo un programma di utilizzo delle risorse energetiche e produttive che gli addetti alla manutenzione dovranno seguire. La manutenzione predittiva riduce i tempi di fermo macchina, creando maggiori potenziali risparmi.
Inoltre gli algoritmi di apprendimento automatico nella produzione possono creare un modello di domanda e di utilizzo di energia imparando dai dati storici e dai dati raccolti da sensori e telecamere montati su macchinari di produzione.
Una soluzione di monitoraggio basata sull’intelligenza artificiale consente di delineare scenari ipotetici e prevedere le potenziali inefficienze in modo che i manager possano correggere la rotta. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale inoltre permettono di impostare avvisi quando le previsioni differiscono da un benchmark prestabilito. Questo aiuta a minimizzare o evitare errori di produzione che possono portare a un aumento del consumo di energia.
Nel processo di produzione, il test di qualità è un’altra fase critica che incide sulla gestione dell’energia. La produzione di prodotti difettosi comporta sprechi di energia e stoccaggio. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono acquisire immagini di prodotti in diverse fasi di produzione e confrontarle con un modello di riferimento.
L’automazione del processo di valutazione della qualità e identificazione dei difetti consente ai manager e collaboratori di concentrarsi sul sistemare i difetti anzichè perdere tempo nel cercarli. McKinsey segnala un aumento della produttività del 50% e un miglioramento fino al 90% nel rilevamento dei difetti con l’implementazione dell’intelligenza artificiale.
Dal trattato di Parigi sul cambiamento climatico, c’è stato un grande passo avanti verso un’economia a basse emissioni di carbonio. L’obiettivo a lungo termine è abbandonare i combustibili fossili. Nel breve termine, ciò significa una transizione continua dalle fonti di energia non rinnovabili a quelle rinnovabili.
Alcune fonti di energia, come il solare e l’eolico, comportano il rischio di una rete instabile, rendendo gli impianti di produzione soggetti a blackout. L’intelligenza artificiale può venire in soccorso prevedendo i livelli di capacità e creando modelli di previsione meteorologica per garantire una rete efficiente. Attraverso l’analisi dei costi delle fonti energetiche nel corso del tempo, l’intelligenza artificiale può suggerire le fonti di energia più idonee e convenienti per soddisfare i fabbisogni energetici in un preciso momento.
Anche se l’integrazione dell’AI in produzione è un processo complesso e altamente tecnologico, consente di ottenere potenziali risparmi nel breve termine. Inoltre, nel lungo termine, rimandare l’implementazione dell’AI in produzione rischia di sostenere costi più elevati rispetto ai concorrenti.
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