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Soluzioni intelligenti per il monitoraggio dell'energia e della produzione in ambito industriale
Irene Ranaldo - Digi Plus
Soluzioni IoT per l'industria e il terziario
Ecosistema DIGISENSE
Caso applicativo: Italcontainers SpA
DIGIPLUS è una Startup Innovativa ICT specializzata in soluzioni IoT per l'industria e il terziario.
Ecosistema DIGISENSE
- DIGI4.0 ? Produzione intelligente e digitalizzazione dei processi industriali
- DIGIe ? Energia & KPI in tempo reale per efficienza e sostenibilità
- DIGIHEALTH ? Qualità ambientale e comfort nei luoghi di lavoro
La nostra missione Trasformare dati in decisioni attraverso AI e analytics, per favorire:
- Competitività
- Sostenibilità
- Innovazione
Il Contesto globale e industriale
- Crescita continua della domanda energetica
- Dipendenza da fonti fossili
- CO2 in aumento, impatto sul clima
- Efficienza come requisito, non opzione (Non più "nice to have", ma obbligo)
- Obiettivi UE -11,7% consumi entro il 2030 (Energy Efficiency Directive)
- Italia - Transizione 5.0. Incentivi fiscali, digitalizzazione processi produttivi, riduzione consumi ed emissioni
Scenario di riferimento
La principale leva per ridurre le emissioni globali come conferma l'ultimo Global Energy Review 2025 dell'IEA (International Energy Agency).
Elettrificazione crescente
- Industria
- Edifici
- Trasporti
Picchi di domanda
- Rischio per la stabilità della rete
Ruolo del monitoraggio IoT
- Identificazione carichi critici
- Gestire a domanda con AI
- Valutazione dei risparmi
Analisi dei bisogni delle imprese
- Approccio: multi-livello, modulare, non invasivo
- Filosofia: "Start small, scale fast"
- Vincolo: zero downtime in produzione
IoT Architecture Framework
1. Physical Layer - Sensori non invasivi
2. Network Edge Layer - Gateway e protocolli standard
3. Data Layer -DB di Serie Temporali ad alte prestazioni
4. Application Layer - Dashboard, KPI, AI
Modularità come requisito chiave
1. HW modulare - installazione rapida, Sensori flessibili
2. SW modulare - agenti intercambiabili, DB scalabile
3. Vantaggi - adattabilità, resilienza, integrazione futura
Caso applicativo: Italcontainers SpA
Azienda che opera nel campo di progettazione, costruzione e manutenzione di containers per il settore Automotive
Obiettivo: aumentare l'efficienza energetica senza interventi invasivi sull'impianto
Azioni chiave:
- Individuazione aree di consumo
- Selezione parametri critici da monitorare
- Definizione KPI e grandezze misurabili
- Integrazione con il sistema di produzione
Risultati:
- Dati in tempo reale
- Rilevazione sprechi
- Ottimizzazione processi
- Miglioramento consapevolezza interna
Strategia di Monitoraggio e KPI
Parametri misurati
- Tensione (V), Potenza attiva/reattiva (kW/kVAr), Energia (kWh).
- Confronti temporali: settimanali/mensili
- Rilevazione picchi
KPI generati
- Pezzi/turno vs consumi
- Efficienza stazioni di lavoro
- Rendimenti % tra macchine (es. saldatura)
Allarmi intelligenti
- Soglie personalizzate per anomalie
- Analisi dati con AI
Visualizzazione
- Grafici e tabelle per confronto consumi
Risultati e Analisi
Orari dei turni chiari
- Avvio macchine ~7:30,
- Spegnimento ~17:00
Pause a metà turno
- Evidenti come bande scure nella heatmap
Profili di reparto unici
- Verniciatura: picchi brevi e alti
- Saldatura e Punzonatura: carichi costanti e medi
Anomalie notturne
- Stampa 3D e Laser: produzione continua
Continua nel PDF
Ecosistema DIGISENSE
- DIGI4.0 ? Produzione intelligente e digitalizzazione dei processi industriali
- DIGIe ? Energia & KPI in tempo reale per efficienza e sostenibilità
- DIGIHEALTH ? Qualità ambientale e comfort nei luoghi di lavoro
La nostra missione Trasformare dati in decisioni attraverso AI e analytics, per favorire:
- Competitività
- Sostenibilità
- Innovazione
Il Contesto globale e industriale
- Crescita continua della domanda energetica
- Dipendenza da fonti fossili
- CO2 in aumento, impatto sul clima
- Efficienza come requisito, non opzione (Non più "nice to have", ma obbligo)
- Obiettivi UE -11,7% consumi entro il 2030 (Energy Efficiency Directive)
- Italia - Transizione 5.0. Incentivi fiscali, digitalizzazione processi produttivi, riduzione consumi ed emissioni
Scenario di riferimento
La principale leva per ridurre le emissioni globali come conferma l'ultimo Global Energy Review 2025 dell'IEA (International Energy Agency).
Elettrificazione crescente
- Industria
- Edifici
- Trasporti
Picchi di domanda
- Rischio per la stabilità della rete
Ruolo del monitoraggio IoT
- Identificazione carichi critici
- Gestire a domanda con AI
- Valutazione dei risparmi
Analisi dei bisogni delle imprese
- Approccio: multi-livello, modulare, non invasivo
- Filosofia: "Start small, scale fast"
- Vincolo: zero downtime in produzione
IoT Architecture Framework
1. Physical Layer - Sensori non invasivi
2. Network Edge Layer - Gateway e protocolli standard
3. Data Layer -DB di Serie Temporali ad alte prestazioni
4. Application Layer - Dashboard, KPI, AI
Modularità come requisito chiave
1. HW modulare - installazione rapida, Sensori flessibili
2. SW modulare - agenti intercambiabili, DB scalabile
3. Vantaggi - adattabilità, resilienza, integrazione futura
Caso applicativo: Italcontainers SpA
Azienda che opera nel campo di progettazione, costruzione e manutenzione di containers per il settore Automotive
Obiettivo: aumentare l'efficienza energetica senza interventi invasivi sull'impianto
Azioni chiave:
- Individuazione aree di consumo
- Selezione parametri critici da monitorare
- Definizione KPI e grandezze misurabili
- Integrazione con il sistema di produzione
Risultati:
- Dati in tempo reale
- Rilevazione sprechi
- Ottimizzazione processi
- Miglioramento consapevolezza interna
Strategia di Monitoraggio e KPI
Parametri misurati
- Tensione (V), Potenza attiva/reattiva (kW/kVAr), Energia (kWh).
- Confronti temporali: settimanali/mensili
- Rilevazione picchi
KPI generati
- Pezzi/turno vs consumi
- Efficienza stazioni di lavoro
- Rendimenti % tra macchine (es. saldatura)
Allarmi intelligenti
- Soglie personalizzate per anomalie
- Analisi dati con AI
Visualizzazione
- Grafici e tabelle per confronto consumi
Risultati e Analisi
Orari dei turni chiari
- Avvio macchine ~7:30,
- Spegnimento ~17:00
Pause a metà turno
- Evidenti come bande scure nella heatmap
Profili di reparto unici
- Verniciatura: picchi brevi e alti
- Saldatura e Punzonatura: carichi costanti e medi
Anomalie notturne
- Stampa 3D e Laser: produzione continua
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Fonte: SAVE ottobre 2025 AI e Automazione 4.0: le nuove frontiere dell'Industria Intelligente
Settori: AI per industria, Automazione industriale, Efficienza energetica edifici, Efficienza energetica immobili terziario e commerciale, Efficienza energetica industriale, Industria 4.0, Informatica, Intelligenza artificiale, IoT, Software industriale
Mercati: Edilizia
Parole chiave: AI Intelligenza artificiale per Efficienza energetica, Automazione 4.0, Internet of things
