Come l'AI monitora e riduce costi e sprechi nel settore industriale

Ne abbiamo parlato di recente sul nostro blog: tra le attività produttive che maggiormente hanno un impatto negativo in termini di consumo di risorse e quindi su inquinamento e carbon footprint, troviamo il settore industriale.

L’industria necessita - e consuma - ingenti quantità di energia per produrre beni e materie prime che, anche a fronte di un importante impatto ambientale - risultano utili alla nostra società, ancora agli inizi, se vogliamo, di una transizione energetica e di consumi che sia più virtuosa e sostenibile.

Posto quindi che azzerare le emissioni di questo settore è una sfida di difficile risoluzione, è però vero che la tecnologia viene in aiuto per ridurre costi e sprechi associati ai consumi energetici di questo settore.

In particolare, l'intelligenza artificiale (AI) si dimostra un’innovazione chiave per il monitoraggio e l'ottimizzazione dei consumi energetici, specie se in associazione con altre tecnologie e strumenti che possono aumentare le sue capacità di analisi e calcolo di dati.

Come l'AI monitora e ottimizza i consumi energetici

L’intelligenza artificiale può infatti dimostrarsi un asset importantissimo su cui puntare per il settore energetico data la sua capacità di raccogliere, analizzare e interpretare grandi moli di dati in tempo reale, suggerendo iniziative e soluzioni per intervenire fin da subito per ridurre gli sprechi, ottimizzare gli utilizzi e abbattere costi ed emissioni associati al consumo di energia.

Ma non solo: l’implementazione di sistemi di monitoraggio intelligente offre oggi l’opportunità di osservare in tempo reale il funzionamento e le performance degli impianti, allertando immediatamente su eventuali inefficienze e picchi di consumo che contribuiscono a generare sprechi e costi evitabili. 

4 Modi in cui l’AI può ridurre i costi energetici del settore industriale

• AI Sensoristica: abbiamo dedicato un articolo al tema dell’Intelligenza Artificiale sensoristica, ossia l’applicazione dell’AI per l’elaborazione e l’interpretazione di dati raccolti da sensori ambientali in un determinato spazio. In questo caso, l’AI può affidarsi a una serie di sensori intelligenti collegati agli impianti industriali monitorano costantemente vari parametri, come temperatura, pressione, velocità di produzione e consumo di energia. Questi dati permettono all’AI di rilevare anomalie, malfunzionamenti o inefficienze energetiche in modo rapido, consentendo di agire in modo informato per correggere il tiro e risparmiare in bolletta e in termini ambientali.
  
  
• Machine Learning: Affidandosi ad algoritmi di machine learning, l’Intelligenza Artificiale può studiare e apprendere dal comportamento e dalle performance storiche degli impianti per andare a prevedere eventuali picchi di domanda energetica futuri. Un utile strumento per permettere ad impianti industriali di pianificare l’attività produttiva riducendo l'utilizzo di energia durante i periodi di maggiore domanda e sfruttando invece periodi di minore utilizzo.
  
  
• Ottimizzazione dei processi: Al di là dell’ambito specifico del consumo energetico, l’AI permette anche di ottimizzare processi produttivi e lavorativi per suggerire cambiamenti che possono contribuire, anch’essi, a ridurre sprechi e costi legati al consumo energetico. Dall'accensione allo spegnimento delle macchine, alle procedure lavorative e la riduzione dei tempi di produzione, ottimizzare tutti questi ambiti dettagli può fare la differenza per ridurre sensibilmente il consumo di energia. 
  
  
• Manutenzione degli impianti: Come detto l’AI può prevedere, in base ai dati storici legati alla performance degli impianti, quando e dove si potrebbero presentare guasti o cali di efficienza. Questo permette di passare da un tipo di manutenzione estemporanea e particolarmente costosa per un’azienda (per via delle spese legate all’intervento di tecnici e per l’inoperatività legata a un guasto), a un tipo di manutenzione preventiva che permette di agire prima che un impianto presenti un qualsiasi tipo di problema.
  
  

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