Ottimizzazione produzione di energia di un trigeneratore
SFIDA
Suggerire al team di gestione di un trigeneratore a servizio di un aeroporto (67MWel, 90MWth con caldaie) il setpoint ottimale dei turbogas per massimizzare il profitto.
SOLUZIONE
- Modello AI in grado di simulare il comportamento dei motori di trigenerazione in base a carico e condizioni di domanda e ambientali.
- Ottimizzatore in grado di creare scenari differenti variando i carichi, selezionando lo scenario a maggior beneficio.
1.2M
Maggior beneficio rispetto alla situazione ex-ante, primo anno
790k
Maggior beneficio medio annuo
nei primi 3 anni
4
Modelli AI
forecasting
Modelli predittivi per ottimizzazione energetica di una pressa
SFIDA
Valutare l'efficienza energetica di una pressa correlando il consumo di energia con la produzione (Pezzi e Kg), al fine di ottimizzare la pianificazione e ridurre gli sprechi.
SOLUZIONE
- Creazione di modelli predittivi (baseline energetiche) per monitorare i consumi in tempo reale, rilevare inefficienze e simulare scenari di produzione per migliorare i processi e ridurre i costi.
15%
Riduzione dei consumi energetici totali
10%
Riduzione delle inefficienze operative
Minimizzazione degli scarti per settore Food
SFIDA
Supportare l'operatore nella regolazione del forno per minimizzare la quantità di scarti a valle della cottura.
SOLUZIONE
- Sistema di ottimizzazione in grado di suggerire agli operatori il numero di bruciatori da accendere, la temperatura delle camere superiori e inferiori in base a ricetta, spessori e tipologia impasto.
4%
Riduzione degli scarti stimato
18%
Riduzione dei consumi energetici del forno
Energy Data Scientist per un impianto d'aria
SFIDA
Individuare sprechi, ottimizzare le prestazioni e ridurre i consumi energetici, analizzando l'efficienza energetica complessiva della sala compressori e dei singoli compressori attraverso algoritmi di intelligenza artificiale.
SOLUZIONE
- Sviluppo modelli predittivi per ottimizzare il consumo energetico in relazione alla produzione di aria compressa.
- Monitoraggio delle prestazioni per prevedere in tempo reale l'efficienza che il sistema dovrebbe fornire e rilevamento anomalie.
4%
Riduzione degli scarti stimato
18%
Riduzione dei consumi energetici del forno
Manutenzione predittiva per le batterie a litio
SFIDA
Applicazione di un "motore AI" in grado di elaborare dati di utilizzo sul comportamento d'uso delle batterie dal cliente finale e previsioni sulla durata e vita utile residua delle batterie, generando allarmi per segnalare utilizzi scorretti e pattern di guasto.
SOLUZIONE
- Sistema di controllo basato su AI che si sviluppa su due livelli: sul sistema di batterie e su ogni singola batteria.
SCALARE
Soluzione che abilita un approccio scalabile con tempi di sviluppo ridotti per l'industrializzazione su tutti gli asset
AUTOMATIZZARE
Gestione della soluzione a basso effort manuale, grazie all'automatizzazione di Allarmi e Retrain dei modelli
All'AI ci pensa l'AI.
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di Rebecca
