L’efficienza energetica è un elemento chiave nel percorso verso un futuro energetico sostenibile e il conflitto attuale in Ucraina ha aumentato l’urgenza per le imprese, specialmente in Europa, di ridurre il consumo energetico.
Affrontare queste problematiche non è facile poiché la produzione dei prodotti finali spesso richiede un elevato consumo di energia. Le principali fonti di energia sono l’elettricità, il gas, l’aria compressa, il vapore e l’acqua calda.
Di solito, i processi di trasformazione industriale sono i maggiori consumatori di energia. Ad esempio, nella lavorazione dei polimeri, tra il 50% e il 70% del consumo energetico necessario per produrre una parte è legato alle attrezzature di lavorazione. In settori come la lavorazione del vetro o la metallurgia, questa percentuale è ancora più alta. Per questo motivo, migliori miglioramenti dell’efficienza energetica si ottengono mediante una conoscenza approfondita del processo e l’adozione di una metodologia adeguata.
Tuttavia, molti processi non stanno funzionando in modo ottimale.
Secondo la ricerca accademica, i risparmi legati all’energia ottenuti tramite l’ottimizzazione dei processi rappresentano circa il 50% di tutti i risparmi.
L’automazione dei processi basata sull’intelligenza artificiale può contribuire a migliorare l’efficienza energetica delle fabbriche di produzione industriale fino al 15%, implementando strategie di monitoraggio, controllo e ottimizzazione.
iCareX Optimus AI: minimizzare il consumo di energia
La soluzione iCareX Optimus AI supporta l’esecuzione dei processi nel loro punto di funzionamento ottimale al fine di minimizzare il consumo di energia per una produzione e una qualità desiderate.
iCareX Optimus consente di trovare la migliore configurazione per migliorare le prestazioni e il valore riducendo i costi, fornendo un supporto prezioso ai manager attraverso la simulazione e l’ottimizzazione. Creando modelli digitali, la simulazione consente una visione completa dell’intero processo e di visualizzare virtualmente come una o più modifiche al sistema influenzano il processo stesso. Ciò facilita la valutazione dei KPI di diverse strategie prima di adottarle.
5 fasi della iCareX Optimus
La soluzione iCareX Optimus si avvale, in uno studio di data science, di intelligenza artificiale e intelligenza umana per fornire informazioni basate sui dati e migliorare le prestazioni energetiche attraverso l’ottimizzazione dei processi basata sull’IA, sviluppata in 5 fasi:
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Raccolta dati
Raccogli dati sull’energia e sulla linea di produzione
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Modellazione AI
Elabora i dati e addestra il modello AI per adattarsi e simulare il processo, definendo il livello di consumo energetico ottimale per la linea di produzione nel tempo.
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Analisi dei gap
Confronta la simulazione AI con i dati di consumo reali finali per individuare le lacune di consumo. Analizza le lacune per identificare le variabili chiave che influenzano il processo e causano il cambiamento.
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Pianificazione e ottimizzazione
Coinvolgere le parti interessate per definire azioni chiave sulle variabili identificate per ottimizzare il processo e ottenere risparmi.
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Monitorare e continuare a migliorare
Monitora il processo aggiornato e continua a ottimizzarlo per rendimenti sempre più elevati.
Esempi
- Modelli AI del consumo elettrico e di aria compressa + avvisi in tempo reale in caso di consumo eccessivo, si traduce in una riduzione della perdita di pressione e metà della portata compressa richiesta.
- Ottimizzazione della frantumazione e della macinazione, gestione della velocità di alimentazione e del carico del frantoio per massimizzare la produttività e ridurre l’energia/CO2 per tonnellata.
- Ottimizzazione del digestore della polpa per ridurre al minimo l’energia richiesta per generare vapore e sostanze chimiche sbiancanti necessarie a valle.
Interessato? Contattaci! Team di ingegneria e consulenza iCareX info@icarex.ai
www.icarex.ai
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Raccolta dati
Raccogli dati sull’energia e sulla linea di produzione
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Modellazione AI
Elabora i dati e addestra il modello AI per adattarsi e simulare il processo, definendo il livello di consumo energetico ottimale per la linea di produzione nel tempo.
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Analisi dei gap
Confronta la simulazione AI con i dati di consumo reali finali per individuare le lacune di consumo. Analizza le lacune per identificare le variabili chiave che influenzano il processo e causano il cambiamento.
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Pianificazione e ottimizzazione
Coinvolgere le parti interessate per definire azioni chiave sulle variabili identificate per ottimizzare il processo e ottenere risparmi.
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Monitorare e continuare a migliorare
Monitora il processo aggiornato e continua a ottimizzarlo per rendimenti sempre più elevati.
Esempi
- Modelli AI del consumo elettrico e di aria compressa + avvisi in tempo reale in caso di consumo eccessivo, si traduce in una riduzione della perdita di pressione e metà della portata compressa richiesta.
- Ottimizzazione della frantumazione e della macinazione, gestione della velocità di alimentazione e del carico del frantoio per massimizzare la produttività e ridurre l’energia/CO2 per tonnellata.
- Ottimizzazione del digestore della polpa per ridurre al minimo l’energia richiesta per generare vapore e sostanze chimiche sbiancanti necessarie a valle.
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www.icarex.ai
