Il ruolo della Data science nel monitoraggio di impianti industriali

Siram-Veolia

L'analisi dei dati consente di mantenere i costi energetici degli impianti sotto controllo, monitorare i processi e prevenire interventi di manutenzione. La Data science sta migliorando la gestione degli impianti industriali delle aziende. Grazie all'elevato volume di dati resi disponibili dalle tecnologie (internet of things), imprenditori, energy manager o ESCo possono disporre di analisi più complesse e approfondite rispetto a quelle che si potevano ricevere anche nel recente passato.

Sono dunque numeri e statistiche relativi a consumi energetici, cicli produttivi e interventi effettuati, ad offrire la possibilità di efficientare i costi, consentendo non solo di mantenere il macchinario sotto controllo e in piena funzione, ma anche di valutare lo stesso in termini di efficienza energetica. La consapevolezza sull'andamento dei consumi e dei possibili margini di miglioramento sono infatti centrali per ogni imprenditore. Ecco, dunque, che gli strumenti oggi a disposizione come quelli che fanno riferimento alla data science consentono di generare valore dai dati prodotti dai dispositivi dentro e fuori l'azienda.

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Processi e prestazioni
Un'area dove la Data Science può fare davvero la differenza è l'ottimizzazione delle prestazioni dei processi e degli asset, che è anche quella ancora più inesplorata dalle imprese industriali. Grazie a una loro migliore gestione si può dunque monitorare in tempo reale i processi, delineare scenari per definire e attuare in modo efficace la strategia di impresa. Il vero valore aggiunto di queste analisi sta nella capacità di gestire in maniera dinamica il fabbisogno aziendale in termini di monitoraggio energetico: la possibilità di interfacciarsi con tutti i variegati sistemi di impianti ormai presenti in ambito aziendale e di ottimizzarne in maniera efficiente i carichi energetici, spesso e volentieri in maniera totalmente automatizzata, appare dunque strategica per qualunque Energy manager o ESCo.

Rischi e manutenzione
Analizzare i dati significa valutare anche i rischi, studiare il ciclo di vita di beni e strumenti, determinare preventivamente gli interventi di manutenzione. A questo proposito, il monitoraggio in tempo reale di attrezzature e impianti consente di intervenire prima che si verifichi il guasto, attuando la cosiddetta manutenzione predittiva. Tutte le azioni di manutenzione vengono tracciate e archiviate in automatico dai software di elaborazione (IoT) e rese accessibili su un'unica piattaforma: dagli ordini di lavoro alle richieste di intervento fino alla rendicontazione dei costi e alla tracciatura dei fermi macchina. La data science consente inoltre di ottimizzare il controllo di produzione, ma aumenta anche il tema molto importante della sicurezza negli impianti: ne sono esempi i sistemi di rilevamento ambientale che monitorano la qualità dell'aria ed eventuali fughe di gas.

Cos'è la Data science
La data science è la scienza che estrae valore dai dati. Si basa su metodi scientifici, principalmente statistici, e tecniche di analisi per trasformare un dato in una informazione utile per un determinato contesto e determinati obiettivi. Più precisamente, l'oggetto della data science sono i cosiddetti big data, dati dal volume così grande da richiedere tecniche e metodi specifici per poter essere analizzati in un tempo ragionevole. I big data vengono generati e scambiati attraverso Internet da dispositivi connessi e relativi software (Internet of Things).