Il costo dell’energia è sempre più pesante e lo sarà, prevedibilmente, a lungo. In attesa di interventi strutturali (come il nucleare) la chiave per le imprese è il risparmio e in questo l’Intelligenza artificiale può dare un contributo decisivo. Dall’ottimizzazione dei macchinari alla gestione intelligente dei processi produttivi, sono tanti gli interventi che possono essere messi in campo per tagliare i costi, in particolare per le piccole e media imprese. E non serve rivolgersi ai grandi operatori internazionali: anche in Italia ci sono ormai strutture all’avanguardia per l’integrazione dell’IA in azienda. E’ quello che sta facendo, tra gli altri, l’Istituto italiano per l’Intelligenza artificiale (AI4I) che ha recentemente avviato una collaborazione strategica con Unioncamere per l’applicazione pratica dei modelli di IA alle imprese, connettendo le nuove tecnologie con le necessità concrete delle aziende e dei territori. Ma come agisce l’IA sul risparmio energetico?
L’ottimizzazione dei macchinari
All’interno dei singoli reparti produttivi, l’IA agisce direttamente sugli asset industriali più energivori attraverso due pilastri principali. Il primo è costituito dalla manutenzione predittiva: i macchinari usurati o con componenti difettosi consumano molta più energia del normale. Gli algoritmi di Machine Learning analizzano in tempo reale i dati dei sensori IoT (vibrazioni, temperature, anomalie elettriche) per pianificare gli interventi di manutenzione prima che si verifichi un calo dell’efficienza o un guasto termico. Il secondo pilastro è la regolazione dinamica dei parametri operativi. Le reti neurali e gli algoritmi di apprendimento profondo (deep learning) imparano il comportamento termico ed elettrico dei macchinari. Questo permette di regolare automaticamente i parametri di funzionamento (come velocità, cicli di raffreddamento e pressioni) in base al carico di lavoro effettivo, azzerando gli sprechi nei momenti di inattività o di transizione.
La gestione intelligente dei processi produttivi
A livello di fabbrica, l’AI non si limita a ottimizzare la singola macchina, ma orchestra l’intero flusso manifatturiero interfacciandosi con i moduli MES (Manufacturing Execution System) e i sistemi gestionali. Ad esempio, gli algoritmi incrociano i piani di produzione con le tariffe energetiche orarie del mercato elettrico e i picchi di consumo storici della fabbrica. La produzione viene così schedulata per spostare i processi a più alto impatto energetico nelle fasce orarie in cui l’energia costa meno o in concomitanza con la massima produzione dei sistemi di accumulo o delle energie rinnovabili interne. Con la gestione dinamica della domanda i sistemi basati su intelligenza artificiale consentono alla fabbrica di modulare i propri carichi di energia in tempo reale, rispondendo alle sollecitazioni della rete elettrica (smart grid) o adattandosi istantaneamente alla disponibilità di energia fluttuante.
L’impatto dell’AI sui distretti
Se l’Intelligenza artificiale può dare un contributo fondamentale alle singole aziende, il suo utilizzo è ancora più efficace a livello di distretto o filiera, spina dorsale del manifatturiero italiano. Infatti, agendo su un gruppo integrato di imprese è possibile operare una condivisione predittiva di surplus energetici e gestire collettivamente le micro-reti e le comunità energetiche regionali. Il taglio dei costi in bolletta avviene anche grazie all’eliminazione delle penali per il superamento delle soglie di potenza contrattuale e all’acquisto intelligente dell’energia, con il vantaggio ulteriore della riduzione immediata della Carbon Footprint del distretto per mezzo di una drastica contrazione delle emissioni climalteranti. Infine, il monitoraggio puntuale degli sprechi consente una allocazione mirata degli investimenti tecnologici basata su dati oggettivi e simulazioni predittive.
