AO_413
APRILE 2019 AUTOMAZIONE OGGI 413 47 struttura la conoscenza dei processi indu- striali e delle fonti di energia. Crea inferenze che forniscono all’intelligenza artificiale l’a- bilità di ragionamento. Infine un assistente virtuale collabora con l’uomo attraverso la piattaforma NLP (Natural Language Proces- sing) e con gli asset industriali”. E in questo quindi la piattaforma di energy intelligence di Metron è innovativa, e in grado di rac- cogliere, aggregare e analizzare in tempo reale qualsiasi tipo di dato generato da un impianto industriale, interagendo al con- tempo con i dati provenienti dall’esterno. “Una piattaforma che consente di ottenere una energy transparent factory, ossia una fabbrica all’interno della quale qualsiasi tipo di utilizzo di energia viene monitorato e ot- timizzato all’istante. In pratica è come avere un energy virtual assistant che si collega ai sistemi interni ed esterni all’azienda per trovare quali sono le aree critiche e poter intervenire. Questo è possibile grazie all’in- telligenza artificiale, ad algoritmi di appren- dimento automatico e ai dati ottenuti dalle attività energetiche e industriali elaborati dalla piattaforma e che le consentono di comprendere a fondo i complessi modelli della fabbrica e di digitalizzarla completa- mente, dando vita a dei cosiddetti digital twin” continua De Francqueville. “Una volta identificate le aree critiche, la piattaforma ‘pilota’ i sistemi e aziona autonomamente i processi interni alla fabbrica al fine di ot- tenere le migliori prestazioni energetiche e ambientali possibili per quel particolare contesto produttivo ed energetico”. De Francqueville conclude sottolineando il fatto che grazie alla piattaforma di Me- tron il ritorno sull’investimento è ottenuto dopo soli 12 mesi, indipendentemente dal settore industriale in cui si opera: dall’estra- zionemineraria alle acciaierie, dalle cartiere alle fabbriche chimiche, dall’automotive al food&beverage… • Metron - www.metronlab.com/it/ getica grazie ad attività di misura e veri- fica mirate alla riduzione dei consumi”. Continua De Francqueville “In pratica controlliamo insieme al cliente la quantità di energia utilizzata dall’azienda e cer- chiamo di capire se viene utilizzata corret- tamente, se a parità di servizio è possibile usarne meno, se l’energia che viene uti- lizzata è la migliore utilizzabile. In ambito industriale, naturalmente. Quindi il nostro lavoro è soprattutto quello di capire come il cliente utilizza l’energia, in quali processi e perché viene utilizzata in un certo modo e non in un altro. Non ci fermiamo al sem- plice contatore ma il nostro lavoro inizia dopo il contatore, proprio per cercare di capire cosa succede sul sito produttivo. Per questo abbiamo sviluppato una serie di competenze in tema di measurement and verification. E poi per spiegare ma so- prattutto verificare in modo tangibile con il cliente che i benefici del nostro lavoro ci sono, abbiamo sviluppato competenze su attività specifiche quali studi di fattibilità e Certificati Bianchi che dimostrano e premiano l’effettivo risparmio. Per altro per questo mec- canismo dei Certificati Bianchi abbiamo sem- pre lavorato come pic- cola realtà in subappalto di grandi gruppi. Ad esempio io sono quali- ficato come auditor ISO 50001, esperto del tema measurement and verifi- cation e soprattutto del Protocollo Ipmvp - In- ternational Performance Measurement and Verification Protocol”. L’Énergie di Metron Tutto questo è stato possibile perché L’Énergie in Italia aveva la necessità di uscire dalla consulenza tradizionale. Era il 2015, subito prima delle diagnosi ener- getiche, e sempre più società esterne pro- ponevano partnership con la piccola esco e molti clienti finali chiedevano aiuto sul tema della digitalizzazione della gestione energetica e sui sistemi di monitorag- gio. “Noi, come L’Énergie, siamo sempre rimasti un po’ fuori dal mondo della di- gitalizzazione, non volevamo sposarci con fornitori di hardware che legavano il cliente a una certa soluzione tecnica”. Metron invece aveva necessità di inte- grare all’interno del gruppo competenze più forti sul tema energetico industriale. E così è nataMetron Italia. “Abbiamo deciso di organizzarci per emergere. Far conflu- ire quindi la società italiana, L’Énergie, all’interno di Metron che aveva già una dimensione strategica molto più ampia e sviluppata a livello internazionale. Ab- biamo incominciato a lavorare insieme. Metron si appoggiava alle competenze di L’Énergie e L’Énergie integrava tutto il DNA digitale di Metron. Era il 2016. Il passaggio formale nel capitale di Metron è stato nell’agosto del 2017, nel 2018 abbiamo concluso l’integrazione, e il 6 marzo 2019 L’Energie è Metron Italia, con il cambio di ragione sociale”. L’attività della piccola esco ormai è l’at- tività di Metron, quindi digitalizzazione, business completamente trasformato e impossibile da realiz- zare tempo fa. Ora parla di intelligenza artificiale, ma- chine learning e massima efficienza energetica. Una ri- voluzione in una piattaforma tecnologica, vero e proprio Energy Virtual Assistant che si collega ai sistemi industriali interni ed esterni allo stabilimento e consente ai clienti di identificare aree critiche per met- tere in atto interventi di ottimizzazione delle performance energetiche. E come sottolinea De Francqueville “Senza solu- zioni standard ma su specifiche esigenze del cliente. Perché quando si lavora nell’in- dustria ogni sito ha criticità diverse e ne- cessita di una specifica personalizzazione”. L’intelligenza artificiale “La nostra intelligenza artificiale si basa sul machine learning, le ontologie e un assistente virtuale. Il machine learning for- nisce una capacità di apprendimento au- tomatico attraverso una serie di algoritmi e agenti autonomi, mentre l’ontologia Ignace De Francqueville, vp energy efficiency service di Metron 1 - Qual è la specificità dell’approccio Metron? 2 - Qual è il vostro approccio in ambito industriale? 3 - Parliamo di intelligenza artificiale secondo Metron 4 - Specificità Metron rispetto a chi fa intelligenza artificiale 5 - Qual è il passepartout di Metron?
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