In un periodo in cui l’economia è altalenante e gli eventi globali hanno un’importante ricaduta sui costi dell’energia e sul suo approvvigionamento con un condizionamento importante a livello di produzione, ecco che la ricerca di efficienza energetica nelle fabbriche rappresenta un passaggio fondamentale per la competitività delle industrie italiane. In questo senso, un contributo importante può venire dai dati aziendali.
Per capire come, abbiamo chiesto aiuto a MADE – Competence Center Industria 4.0, che tramite Luca Bolognini, direttore Digital Engineering and Innovation di aizoOn, illustra come le tecnologie digitali possano venire incontro alle imprese.
Il valore dei dati per le fabbriche attuali
“Al pari di tutte le iniziative di miglioramento digitale – afferma Bolognini –, i dati sono fondamentali anche nell’ottimizzazione dell’efficienza energetica delle fabbriche perché rendono misurabile e oggettivo l’intervento. È un po’ il paradigma del data driven manufacturing o del data driven energy management, cioè la capacità di trasformare i dati in informazione. È un prerequisito di qualsiasi intervento migliorativo, tanto più in ambito energetico”.
I dati sono, quindi, un fattore che permette di portare innovazione in azienda, in linea con i dettami dell’Industria 4.0. C’è però un problema da affrontare: non basta avere tanti dati per trasformarli in azione, bisogna che tali dati siano di qualità, ovvero che abbiano precise caratteristiche. L’azienda deve perciò saper raccogliere e gestire i dati in modo organico. Ma le realtà industriali italiane sono preparate a operare in tal senso?
Prima di tutto, dati di qualità
“In genere, le aziende di grandi dimensioni presentano un medio/alto livello di maturità digitale, anche se non dobbiamo dare sempre tutto per scontato. – precisa Bolognini – Nella piccola e media impresa, (come nella grande azienda che non ha una cultura nativa digitale), c’è ancora molto da fare in quanto non si ha la capacità di raccogliere un dato capillare sufficiente, in termini di pervasività e di campionamento nel tempo, per essere utilizzabile, soprattutto in ottica energetica”.
Questo perché sovente le informazioni ci sono, ma non consentono di attuare uno dei prerequisiti della trasformazione digitale, ovvero che i dati provenienti da diverse fonti (operative, gestionali, di contesto e di mercato) siano integrati per avere una visione globale e per descrivere un fenomeno.
“Spesso mancano i livelli di sensorizzazione puntuale e specifica necessari per avere la raffinatezza descrittiva del problema – aggiunge Bolognini –. La parte di arricchimento e di integrazione del dato grezzo che arriva dalla linea o dal processo è un passo ancora da compiere e richiede un’integrazione. In molti casi, il dato non ha il campionamento adatto, in altri casi, non viene storicizzato, quindi, si perde memoria di ciò che si legge nel runtime dell’impianto. Oltre metà dei progetti che stiamo svolgendo con MADE4.0 sono finalizzati a preparare i dati per renderli azionabili: i dati da elaborare per prendere una decisione o automatizzare un sistema o un processo devono essere robusti e indiscutibili come qualità, pertinenza e completezza”.
Quindi, i passaggi essenziali per avere dati da cui ricavare valide informazioni sono i seguenti: sensorizzazione pervasiva, campionamento delle variabili con tempi e fasi di esecuzione adeguati alle variabili stesse, integrazione e storicizzazione.
Come usare i dati per migliorare l’efficienza
Stabilito come avere dati di qualità, rimane da capire come si possono usare per migliorare l’efficienza energetica delle fabbriche. “Fino a oggi l’energia è sempre stata una commodity data per scontata. Di rado è adeguatamente vissuta come un fattore strategico sul quale investire in progetti di ottimizzazione – sostiene Bolognini –. Fino ad ora la massimizzazione di un impianto è stata di norma focalizzata sul throughput produttivo senza porsi il problema di cosa fare per ridurre il consumo energetico mantenendo invariate qualità e produzione. L’efficienza è divenuta invece un obiettivo irrinunciabile e trasversale”.
Tuttavia, la crescente sensibilità verso l’uso dell’energia che c’è ai giorni nostri ha portato a una crescita della richiesta del design by energy, cioè la capacità di progettare un processo che abbia tra le variabili discriminanti il consumo energetico, dell’ottimizzazione dei consumi nel runtime, ovvero di rendere più energeticamente efficienti le diverse fasi produttive. L’obiettivo è sempre più produrre rispettando i requisiti tecnici, di qualità e di numero di produzione, ma minimizzando il consumo energetico. “Agli aspetti manutentivi, di controllo della qualità e della riduzione degli scarti, da sempre basilari, si è affiancata la componente energetica, la cui importanza sta crescendo in maniera evidente”.
Fondamentale il ruolo dell’intelligenza artificiale
I dati usati in ambito industriale non sono né personali né sensibili. Questo consente di effettuare senza limiti restrittivi molteplici elaborazioni, facendo corretto uso anche dell’intelligenza artificiale e potendo avere un modello descrittivo di ogni processo. In particolare, l’intelligenza artificiale può creare un nesso causale tra cosa si sta producendo, come lo si sta producendo e le relative variabili di consumo (energia elettrica, acqua, materie prime etc). “Attraverso la creazione di un digital twin – dichiara Bolognini –: è possibile anzitutto simulare ex ante scenari di esercizio in cui viene utilizzato l’impianto, in maniera da valutare diverse opzioni di ottimizzazione preliminare. Secondariamente, è possibile mettere in linea i modelli descrittivi per intervenire con dei controlli adattativi sui processi di produzione così da mantenere il sistema nella condizione di minimo consumo. La prototipazione consentita dai digital twin aiuta l’imprenditore a valutare al minor costo e al minor rischio la reale fattibilità di un certo intervento”.
Una cultura del valore che permea tutta l’azienda
In conclusione, quali consigli si potrebbero dare a un’azienda che desidera iniziare a sfruttare i propri dati per migliorare l’efficienza energetica? “Proseguire secondo step concreti – suggerisce Bolognini – partendo da un business plan o un business problem specifico, nel quale integrare le diverse viste, le componenti, le competenze OT con quelle IT e verificare su un prototipo la spendibilità e la credibilità di quell’esperienza. Questo è un concetto vincente, che apre una cultura del valore finale, la quale può essere estesa trasversalmente ad altre aree dell’azienda o messa a sistema a diversi livelli. Il muro della diffidenza crolla di fronte a un caso prototipale che dimostra in modo tangibile il beneficio per il business. In MADE abbiamo le competenze e le strutture necessarie per supportare le imprese anche per i progetti sopra descritti. Per tutto il 2024 saranno ancora disponibili i finanziamenti del PNRR”.
