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Gennaio - Febbraio 2024 n Automazione e Strumentazione Tecnica 96 CONTROLLO rappresentativi, installato in un impianto con un consumo di metano pari a 10.500.000 Sm 3 /anno, dopo dieci anni dall’installazione, continua a portare ottimi risultati con un risparmio medio pari al 6%, di gran lunga superiore al risparmio atteso di 3%, e un evidente miglioramento del comportamento del processo: meno oscillazioni, più stabilità, miglior efficienza energetica, come rappresentato in figura 9 e figura 10 . Conclusioni Gli aspetti finora elencati fanno sì che sistemi di controllo che applicano la teoria del Model Predictive Control siano caratterizzati da una crescente diffusione, nei settori in cui l’impiego delle materie prime, la salvaguardia dell’im- patto ambientale per un approccio ecososteni- bile e controllo del processo siano punti fon- damentali per il raggiungimento di obiettivi cruciali nella gestione produttiva in termini di qualità, efficienza e costi. Riferimenti [1] C. Bonivento, L. Gentili, A. Paoli: “Sistemi di automazione industriale: Architetture e controllo”, McGraw Hill, 2011. [2] P. Chiacchio, F. Basile: “Tecnologie infor matiche per l'automazione”, McGraw-Hill, 2004. [3] G. Magnani, G. Ferretti, P. Rocco: “Tec- nologie dei sistemi di controllo”, McGraw- Hill, 2007. [4] J.M. Maciejowski: “Predictive Control with Constraints”, Prentice Hall, 2000. n Figura 9 - Consumo Specifico pre-APC e post APC Figura 10 - Dinamica pre-APC - post APC Figura 11 - Benefici di un sistema MPC