Ammagamma, società di data science e AI, ha stilato una serie di 6 soluzioni per ridurre i consumi durante la produzione per le aziende. Utilizzare un approccio green e sfruttare la tecnologia (in particolare l’intelligenza artificiale), può portare a risparmi operativi importanti.
Ridurre i consumi energetici in produzione, la ricetta di Ammagamma
L’Authority per l’Energia riporta che negli ultimi 6 anni il prezzo dell’energia al consumo è raddoppiato. Già un mese prima della guerra in Ucraina, Confindustria parlava di rischio blocco per le imprese italiane. E con l’arrivo dell’inverno la situazione rischia di complicarsi ulteriormente, con i consumi commerciali in aumento.
Ammagamma ha pensato un percorso di adozione dell’intelligenza artificiale per raggiungere l’efficienza energetica. L’AI puà fare la differenza infatti su diversi livelli produttivi, portando risparmi importanti.
Ottimizzazione e rinnovabili
Stando alle analisi di Ammagamma, ottimizzare la pianificazione complessiva di tutte le fasi produttive può portare a risparmi fino al 30%. Analizzando l’impatto energetico nelle varie fasi di produzione, potete valutare le operazioni più convenienti a parità di risultato finale. Qualcosa di essenziale per le grande aziende, ma anche per le PMI, che possono giungere a risparmi di energia anche superiori al 10%.
La produzione di energia rinnovabile, abbinata a un’analisi intelligenti dei consumi, permette di massimizzarne l’autoconsumo, usando un consumo in loco senza gravare sulla rete di distribuzione. Qualcosa che giova sia alle finanze aziendali che all’ambiente. Capendo dove il processo produttivo ha fasi più energivore rispetto ad altre, potete spostare nella giornata il carico di energia senza ridurre l’efficienza produttiva.
Modelli predittivi e manutenzione
Oltre alla produzione i controllori predittivi possono gestire la climatizzazione degli edifici, in base condizioni climatiche esterne e l’inerzia termica degli edifici. Ammagamma spiega che l’ottimizzazione energetica nel settore bancario può arrivare al 13%, nella GDO al 10% al 20%.
L’AI aiuta anche nella manutenzione predittiva, permettendo l’individuazione di anomalie di consumo in maniera intelligente, dinamica e adattiva. Un caso lampante è la previsione dello sporcamento dei pannelli fotovoltaici, che può aumentare la resa degli impianti fino al 5%. Ma per aziende particolarmente energivore, questo può aumentare di molto.
Ridurre i consumi con l’AI di Ammagamma: gli impatti indiretti
Misurare gli impatti indiretti risulta più complitato, ma non per forza meno importante. Un caso emblematico è CIRFOOD ha implementato una soluzione di demand forecasting e di inventory optimization, sviluppata da Ammagamma, che ha ridotto 15% del waste food, meno 111 tonnellate di stoccaggio medio, +94% referenze monitorabili e un aumento del 56% delle performance di previsione della domanda. Tutti risultati che diminuiscono il consumo energetico, anche se in maniera diretta.
Infine, una questione sempre più importante anche vista la maggior adozione del cloud: la riduzione dei consumi dei data center. Qui le opportunità di risparmio che offre l’intelligenza artificiale sono davvero enormi e impattano tantissime diverse aziende. Anche quelle che non sanno di questa possibilità, ma usano cloud pubblici.
Per approfondire questa e altre funzionalità legate all’intelligenza artificiale, potete visitare il sito di Ammagamma.
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