Articolo

Soluzioni intelligenti per il monitoraggio dell'energia e della produzione in ambito industriale

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

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