Internet of Things e Intelligenza Artificiale per l’efficienza energetica.
Il tema dell’efficienza energetica, oltre che essere legato a prospettive preoccupanti sul medio periodo nell’ambito della sostenibilità ambientale, si pone già oggi, a causa della volatilità dei costi, come urgente e cruciale per la stessa sostenibilità economica delle imprese. Internet of Things e Intelligenza Artificiale sono strumenti decisivi per affrontare queste problematiche, e insieme a un partner tecnico specializzato in grado di fornire tutte le competenze necessarie costituiscono le soluzioni più innovative per le organizzazioni che scelgono di mettere in atto interventi di efficientamento energetico.

Affrontare i rincari dell’energia
Negli ultimi mesi abbiamo assistito ad altissimi rincari del costo dell’energia elettrica dovuti soprattutto all’aumento del costo del gas, dal quale dipende tanta parte della produzione energetica nazionale. Le previsioni per il resto dell’anno non ci mettono sicuramente di fronte un quadro in via di miglioramento. Sono pochi ma allarmanti i casi di stabilimenti costretti a fermare la produzione perché i rincari energetici l’avrebbero resa anti-economica.
Le politiche governative affrontano la situazione in due modi: nell’immediato, con un sostegno economico che copre gli aumenti di costo improvvisi – sostegno che per definizione è emergenziale e di corto respiro; sul lungo periodo, favorendo l’approvvigionamento da fonti rinnovabili e meno soggette al condizionamento di contingenze politiche non controllabili. Sono provvedimenti che agiscono sia sul piano della tutela ambientale che del tessuto economico.
Efficienza energetica per le imprese
C’è però un aspetto in particolare della questione energetica su cui le imprese e più in generale tutte le organizzazioni possono intervenire direttamente, a prescindere dalla dimensione e dal settore di attività: i consumi energetici. E non nel senso di una mera riduzione dei consumi, ma di un’ottimizzazione intelligente dell’uso dell’energia.
Esistono oggi tecnologie innovative che combinano l’Internet of Things con gli algoritmi dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning per ottimizzare i consumi e ottenere risultati notevoli (e misurabili) in termini di efficienza energetica, senza nessuna conseguenza negativa per la produttività, e unendo così sostenibilità ambientale con risparmio economico.
C’è inoltre un terzo beneficio, oltre a quelli economico e ambientale, che viene dall’ottimizzazione dei consumi: il benessere delle persone che vivono lo spazio di lavoro. Il processo di ottimizzazione parte infatti con il monitoraggio dei livelli indoor di temperatura, umidità e concentrazione di anidride carbonica; la conseguente regolazione degli impianti di riscaldamento, raffrescamento e ventilazione (HVAC) ha l’obiettivo di coniugare il minor consumo di energia con il miglior comfort delle persone presenti.
Il processo di ottimizzazione dei consumi
Le fasi principali di monitoraggio e regolazione avvengono tramite un sistema di dispositivi di rilevamento e controllo collocati negli ambienti e sugli impianti. I dispositivi raccolgono i dati ambientali e dei consumi e il sistema interviene di conseguenza sugli attuatori di controllo (come radiatori, finestre, sistemi di ventilazione eccetera).
Le due fasi sono inserite in un processo di ottimizzazione completo: si comincia con un’analisi energetica specifica dell’edificio, si passa per le previsioni di consumo elaborate dagli algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, si arriva al monitoraggio da remoto di ogni momento del processo stesso.

Diagnosi energetica specifica
La squadra di tecnici svolge un sopralluogo per raccogliere i dati energetici dello stabilimento produttivo, della struttura ricettiva o degli uffici ed elaborare così un’analisi dei fabbisogni dell’edificio in base alle sue caratteristiche architettoniche e alle sue funzionalità impiantistiche.
Installazione e monitoraggio
Sulla base della diagnosi energetica i tecnici installano il sistema di monitoraggio progettato sulle esigenze specifiche dell’edificio per registrare così tutti i parametri ambientali e i consumi energetici e quindi inviarli al Cloud, dove avviene l’elaborazione dei modelli previsionali dei consumi.


Elaborazione dei modelli previsionali
Sul Cloud entrano in azione gli algoritmi di Intelligenza Artificiale, che utilizzano tutti i dati raccolti per elaborare modelli previsionali e definire strategie di efficientamento relative al consumo dell’energia impiegata nel funzionamento di ognuno degli impianti presenti dell’edificio.
Ottimizzazione dei consumi
In base alle strategie definite, l’algoritmo mette in atto gli interventi necessari al raggiungimento dei livelli ottimizzati di consumo e, grazie al Machine Learning, opera in funzionalità di miglioramento continuo, per garantire nel tempo il maggior comfort ambientale e insieme i minori consumi.


Visualizzazione dei dati in tempo reale
Parte integrante del sistema è l’interfaccia digitale che consente di visualizzare tutto ciò che avviene in tempo reale, seguire e monitorare le operazioni dell’Intelligenza Artificiale, impostare livelli di alert, intervenire manualmente e scaricare report per analizzare i dati (con il supporto del know-how specialistico di un Energy Management Consultant).
Internet of Things per l’efficientamento energetico
Il ruolo delle tecnologie dell’IoT è centrale lungo tutto il processo. L’efficacia deriva dalla sinergia digitale fra i dispostivi attivati e che comunicano autonomamente fra di loro. Al di là delle specifiche tecniche, possiamo individuare tre categorie di dispositivi in base alla funzione che hanno nel processo:
- Dispositivi di rilevamento;
- Dispositivi di controllo;
- Dispositivi attuatori.
Alcuni dispositivi di rilevamento sono posizionati negli ambienti e altri sugli impianti. Entrambi registrano costantemente dati e valori: i dispositivi negli ambienti registrano i livelli di temperatura, umidità e concentrazione di CO2; quelli sugli impianti registrano i consumi e le loro variazioni.
I dispositivi di rilevamento inviano i dati al Cloud, dove entrano in azione gli algoritmi di Intelligenza Artificiale che elaborano le previsioni di consumo ottimizzate per tenere in equilibrio due parametri: miglior comfort ambientale e maggior risparmio energetico.
I dispositivi di rilevamento registrano i cambiamenti avvenuti e inviano i dati al Cloud, l’IA elabora nuove previsioni e così via. Nel tempo, grazie agli algoritmi di Machine Learning, le previsioni migliorano e insieme a esse migliorano anche l’efficienza e il risparmio.
Il Cloud invia le istruzioni ai dispositivi di controllo che a loro volta agiscono sugli attuatori per mantenere o modificare le condizioni ambientali e di consumo in linea con quanto previsto dall’IA.
Un partner tecnico per il risparmio energetico
Gli interventi per l’efficientamento energetico si basano sulla tecnologia dell’Internet of Things e sfruttano le potenzialità degli algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. La digitalizzazione rende l’intero processo facilmente gestibile grazie alla Web App di interfaccia raggiungibile ovunque da remoto su qualsiasi dispositivo.
Un intervento di efficientamento energetico può essere attuato in ambienti di qualsiasi tipo e dimensione (stabilimenti produttivi, uffici, strutture ricettive, scuole eccetera) e in qualsiasi settore di attività. I vantaggi che si possono ottenere sono di tre tipi:
- Risparmio economico duraturo nel tempo;
- Riduzione dell’impatto ambientale delle attività aziendali;
- Miglioramento del comfort negli spazi di lavoro.
Futura Smart Grid, con i suoi tecnici specializzati in Energy Services, offre supporto in tutte le fasi dell’intervento: dalle diagnosi e consulenza iniziali per individuare il tipo di sistema più indicato per tipologia e dimensione di impianti coinvolti, all’operatività per installare i dispositivi e il sistema di monitoraggio e regolazione, alla formazione per gli addetti interni nell’utilizzo dell’interfaccia di visualizzazione e controllo.

“Sistemi tecnologici basati su Internet of Things e algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning consentono di raggiungere tre obiettivi: risparmiare sui consumi, ridurre l’impatto ambientale della vostra organizzazione e migliorare il comfort ambientale per i collaboratori.”
Lucas Andres Medialdea
Energy Management Consultant
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