Sfruttare la potenza del digital twin

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La tecnologia digital twin può contribuire a ridurre le emissioni degli impianti chimici moderni, oltre a massimizzare la redditività. Ma come sfruttarne la potenza e garantire il futuro di strutture e impianti? Le risposte di Aveva

Negli ultimi decenni, la tecnologia digitale è stata utilizzata con successo per ottimizzare le operazioni degli impianti, aumentare la produzione o ridurre i costi. Oggi, però, un software collaudato sul campo può spingersi molto più in là, consentendo di ottimizzare radicalmente la propria attività, calcolando al meglio le emissioni di gas serra (GHG) e riducendo al minimo il consumo di energia, aiutando ad affrontare il problema delle emissioni Scope 1, 2 e 3, individuate dal Greenhouse Gas Protocol (GHG). Con Scope 1 si intende l’insieme delle emissioni provenienti da fonti che un’organizzazione possiede direttamente, ad esempio dalla combustione di combustibile in un forno di frantumazione. Scope 2 sono le emissioni che un’azienda provoca indirettamente per la produzione dell’energia che acquista e utilizza. Ad esempio, rientrano in questa categoria le emissioni derivanti dalla generazione dell’energia elettrica utilizzata per alimentare l’impianto industriale. Scope 3 riguarda le emissioni che non sono prodotte dall’azienda stessa, ma di cui è indirettamente responsabile, a monte e a valle della propria catena del valore. Per quanto possa essere complesso monitorare e ridurre le emissioni di gas serra, è possibile iniziare in modo semplice e ottenere risultati immediati. Ad esempio, utilizzando la tecnologia digitale per abbattere i silos informativi, è possibile convertire i dati grezzi dell’impianto in informazioni contestualizzate che consentono di calcolare rapidamente le emissioni di gas serra, il consumo energetico e l’intensità di carbonio, così da ottenere velocemente benefici operativi. L’abbinamento dei dati con diverse applicazioni avanzate consente all’ingegneria e alle operazioni digitali di trasformare positivamente l’efficienza dell’impianto e di far evolvere i benefici iniziali rapidi in vantaggi significativi a medio e lungo termine.

La tecnologia Lifecycle Digital Twin

L’avvio di una strategia di digitalizzazione consente di potenziare le operazioni, aumentare l’affidabilità degli asset e garantire il futuro di strutture e impianti. Un digital twin che riproduce gli asset di un’azienda nel cloud consente di prendere decisioni ponderate su come ottimizzare al meglio l’ingegneria e la progettazione di processi e impianti a basse emissioni di carbonio. In sostanza, l’azienda ha la possibilità di contestualizzare precisamente i dati per modificare l’impronta di carbonio dei propri impianti e gestire le compensazioni e i crediti di carbonio, ora e in futuro. La tecnologia Lifecycle Digital Twin elabora e riproduce gli impianti nel cloud, convertendo tutti i dati grezzi in informazioni preziose per guidare la carbon intelligence. La combinazione di dati, inseriti in modelli e analytics, con una visualizzazione intuitiva, attraverso semplici sistemi self-service, consente all’azienda di migliorare i set point operativi e di automatizzare la selezione delle fonti di energia, riducendo le emissioni e il consumo energetico.

Il digital twin per le operazioni

Il digital twin esegue le operazioni in parallelo all’interno di un ambiente digitale. Quando viene combinato con i dati operativi in tempo reale, è in grado di prevedere il comportamento degli asset dell’impianto con precisione, grazie a modelli di calcolo e all’intelligenza artificiale (AI). Questi insight forniscono ai team una prospettiva su come migliorare i processi e ottimizzare le operazioni. Un possibile approccio è la gestione dell’energia e delle emissioni attraverso una modellazione rigorosa per calcolare il potenziale di riduzione delle emissioni per stabilizzare e ottimizzare le operazioni. Il ‘potenziale di riduzione’ informa gli addetti del vero divario che può essere colmato e dei limiti che possono essere superati. Migliorare il mix energetico per massimizzare l’uso di energia pulita è auspicabile, ma non tutti gli impianti hanno questa possibilità. Se l’impianto ha questa flessibilità, possono essere adottati modelli di ottimizzazione per incrementare automaticamente l’uso di energia pulita in base alle condizioni operative dell’impianto.

Miglioramento dell’affidabilità

Il passo successivo consiste nel migliorare l’affidabilità degli impianti per ridurre al minimo i cali. Molti processi industriali generano più emissioni di gas serra durante le procedure di avvio e di arresto, per non parlare degli incidenti, quindi ridurre al minimo o eliminare i tempi di fermo non pianificati è fondamentale per tenere sotto controllo l’impronta di carbonio. I modelli di AI e di machine learning consentono di ricevere notifiche di allarme precoce che possono indurre il personale ad agire in tempo per prevenire arresti non programmati e incidenti. Per fare un ulteriore passo avanti, è possibile aggiungere inferenze da modelli rigorosi e calcolare la Rule (Remaining Useful Life Estimation), aggiungendo precisione alle previsioni e anticipando ulteriormente le notifiche. Questo approccio, combinato con l’ottimizzazione della strategia degli asset, può garantire la massima affidabilità a costi minimi.

Usare il digital twin per costruire e modificare le centrali

Inoltre, per poter affrontare le sfide del carbon footprint, è necessario accelerare i progetti dall’ideazione alla produzione a pieno regime. Per le fasi di progettazione e costruzione, le aziende che adottano un approccio incentrato sui dati con una simulazione rigorosa del ciclo di vita ottengono i risultati migliori. Un approccio unificato consente ai team di ingegneria di valutare rapidamente centinaia di scenari e di ottimizzare la progettazione in base agli obiettivi aziendali. La tecnologia più avanzata consente inoltre di ridurre al minimo i rischi del progetto e di garantire che l’impianto venga consegnato nel rispetto del budget e dei tempi previsti, con un efficace passaggio di consegne all’esercizio. Questo è un aspetto critico per massimizzare il ritorno degli investimenti nella tecnologia digitale. Se si dispone di un accesso affidabile ai dati dell’impianto e di efficaci capacità di modellazione, si è anche in grado di identificare se è necessario un aggiornamento per gestire le emissioni di gas serra e il consumo energetico. L’approccio unificato può quindi essere utilizzato per progetti greenfield e brownfield. La combinazione di dati operativi e ingegneristici consente di valutare le opzioni per aggiornare gli asset, ridurre ulteriormente le emissioni di gas serra o rendere più flessibile il mix energetico in modo da massimizzare l’uso di energia pulita. È necessario assicurarsi di poter estendere i benefici dell’investimento digitale nella fase di progettazione, garantendo che il digital twin venga consegnato correttamente alle operazioni. Quando i dati forniti alla fine del progetto sono collegati ai dati operativi in tempo reale, possono essere utilizzati per guidare ulteriori miglioramenti nelle operazioni e nella manutenzione dell’impianto.

Estendere i benefici dell’approccio digitale a tutta la catena del valore

La sfida maggiore che le aziende industriali dovranno affrontare è probabilmente quella di far fronte alle emissioni Scope 3. Gestire le emissioni, a monte e a valle della filiera non è un compito facile. Attualmente, le aziende faticano ad accedere a tutti i dati rilevanti, ad aggregarli per vedere il quadro generale e a renderli significativi per gli utenti esterni alle operazioni. Inoltre, condividere i dati con colleghi e partner fidati può essere costoso e dispendioso in termini di tempo. Il primo passo è certamente la possibilità di visualizzare l’impronta di carbonio. La condivisione dei dati all’interno dell’ecosistema può essere vantaggiosa per l’azienda, i fornitori, i clienti e i partner. Solo con una visibilità completa le aziende possono identificare la necessità di acquistare crediti di carbonio e anche le opzioni carbon negative. Questo aspetto può essere affrontato con una soluzione cloud-native completamente gestita, che consente a esperti competenti di arricchire i flussi di dati con metadati e un contesto per aiutare gli altri utenti a leggere e dare un senso ai dati. Da qui è possibile creare un master planning per sviluppare una roadmap verso obiettivi net-zero. L’utilizzo dei dati per prendere decisioni migliori è sempre più fondamentale per le aziende. I dati aiutano a risolvere problemi complessi, come l’ottimizzazione delle risorse per affrontare le emissioni Scope 3. Oltre alla gestione dei dati della catena del valore, saranno necessari progetti Capex per costruire le infrastrutture critiche a supporto della cattura e dello stoccaggio sotterraneo del carbonio (Ccus), della produzione e dell’utilizzo dell’idrogeno verde e dell’economia circolare. In questo caso, il valore di un approccio digitale è ancora più elevato, poiché sono necessarie agilità e collaborazione maggiori tra più parti interessate.

Potenziare la forza lavoro connessa

Infine, dobbiamo ricordare che tutto questo non è possibile senza un’adeguata responsabilizzazione della forza lavoro. Grazie all’abilitazione digitale, i team impareranno più velocemente, lavoreranno in modo più intelligente e quindi avranno maggiori conoscenze, con conseguente miglioramento della produttività e dell’equilibrio tra lavoro e vita privata. La tecnologia digitale è l’abilitatore numero uno per gli ingegneri in ufficio, gli operatori nella sala di controllo, i lavoratori sul campo negli impianti, i lavoratori remoti in qualsiasi momento e ovunque e, naturalmente, il team di leadership che necessita di una profonda visibilità a 360 gradi sull’azienda. Le applicazioni su cloud e guidate dall’intelligenza artificiale sono fondamentali per abilitare la forza lavoro e attirare e trattenere i talenti nell’ambiente industriale. I digital twin del futuro consentiranno di lavorare in remoto a basse emissioni di carbonio, adottare stili di lavoro sicuri e produttivi, ottenere informazioni in tempo reale sulle emissioni di carbonio e facilitare il processo decisionale per ottimizzare l’impronta di carbonio.

Aveva – www.aveva.com

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