L’efficienza energetica industriale è un insieme di pratiche, tecnologie e strategie per tagliare costi e ridurre le emissioni, adottando il parametro dell’efficientamento energetico per consentire al settore manifatturiero di mantenere elevata la competitività, applicando il modello di Industria 5.0.
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Le imprese infatti che adottano soluzioni di risparmio energetico, possono ridurre le bollette elettriche e dunque abbassare i costi di produzione, migliorando la propria competitività. Inoltre, adottare approcci volti alla sostenibilità e avere un minor impatto ambientale dell’attività industriale significa migliorare la propria reputation (il bilancio di sostenibilità Esg è elemento di valutazione per i mercati finanziari e per il sistema del credito), mentre l’ottimizzazione dei processi produttivi migliora l’efficienza operativa aziendale.
Ecco cos’è, quali solo le soluzioni tecnologiche per centrare l’obiettivo, quali sono i benefici del cloud in questo ambito e quali le sfide da affrontare.
Introduzione all’efficienza energetica industriale
Nella transizione energetica svolge un ruolo di primo piano l’efficienza energetica industriale, quell’insieme di strategie, tecnologie e pratiche che mirano a ridurre il consumo di energia nei processi produttivi delle industrie, senza compromettere la qualità o la quantità della produzione.
Riguarda dunque la capacità di un’impresa od organizzazione di impiegare l’energia nella maniera più efficace possibile, senza sprechi e all’insegna dell’ottimizzazione dei processi. In pratica, vuol dire sfruttare l’energia in modo più intelligente e ottimizzato, minimizzando gli sprechi e migliorando l’uso degli impianti, dei macchinari e delle infrastrutture.
Ciò può includere interventi come l’adozione di motori più efficienti, il recupero di calore, l’ottimizzazione dei cicli produttivi e l’automazione industriale, oltre al monitoraggio continuo dei consumi energetici.
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Gli obiettivi consistono nel consumare meno energia, riducendo di conseguenza i costi operativi, nell’adeguarsi alla conformità normativa delle direttive europee come il Clean Industrial deal e nel garantire la sostenibilità, abbattendo le emissioni di CO2 e dunque riducendo l’impatto ambientale.
L’efficienza energetica industriale mira, infatti, ad abbattere i costi energetici, ridurre l’impatto ambientale dell’industria (per esempio le emissioni di CO2) e aumentare la sostenibilità complessiva dell’attività produttiva. Inoltre oggi rappresenta anche un tema cruciale nelle politiche ambientali e di decarbonizzazione, con incentivi e regolamenti dedicati a livello nazionale ed europeo.
Tecnologie chiave per migliorare l’efficienza energetica
Le tecnologie chiave per migliorare l’efficienza energetica industriale sono diverse e spesso si combinano tra loro per migliorare i risultati. Le principali sono i motori elettrici ad alta efficienza, i sistemi di azionamento a velocità variabile (VSD o inverter), il recupero di calore (il calore di scarto può servire per riscaldamento, produzione di vapore o pre-riscaldamento di materie prime), illuminazione a LED e sistemi di controllo automatico, sistemi di gestione energetica (Energy Management Systems – EMS) per il monitoraggio energetico, automazione e controllo avanzato dei processi (con l’uso di sensori, attuatori e software di controllo), isolamento termico e tecnologie per la riduzione delle dispersioni e fonti di energia rinnovabile integrate (integrazione di solare fotovoltaico, cogenerazione o altre fonti rinnovabili direttamente nell’impianto industriale).
Utilizzo dei motori ad alta efficienza
I motori rappresentano spesso la maggior parte del consumo energetico industriale: sono in fatti responsabili di oltre il 60% del consumo totale di energia elettrica. Sostituire i vecchi motori con modelli a basso consumo o con tecnologia IE3/IE4 è dunque una scelta strategica e può ridurre significativamente l’energia utilizzata.
L’uso di motori ad alta efficienza energetica nel settore industriale permette infatti di ridurre i consumi energetici, tagliando i costi di esercizio e contribuendo così alla sostenibilità ambientale. La loro adozione può ridurre il consumo di energia dal 3% fino al 10%, ma i progressi sono in continua evoluzione.I risparmi inoltre si sommano rapidamente su larga scala e nel tempo.
Poiché hanno meno stress termico sui componenti, allungano la vita al motore stesso. Pur comportando un investimento iniziale più alto rispetto a un motore standard, offrono un altro vantaggio: il ritorno economico avviene in pochi anni grazie ai minori costi energetici.
I motori ad alta efficienza sono progettati per ridurre le perdite energetiche rispetto ai motori standard. Queste perdite si manifestano soprattutto sotto forma di calore generato da attriti, resistenze elettriche e fenomeni magnetici interni.
Si classificano in base a normative internazionali (per esempio, la classificazione IEC con livelli IE1, IE2, IE3, IE4), dove IE4 indica i motori con le migliori prestazioni energetiche attualmente disponibili sul mercato. Servono per azionare pompe, ventilatori, nastri trasportatori, compressori e molti altri macchinari. L’upgrade dei motori tradizionali con modelli ad alta efficienza è particolarmente vantaggioso in impianti con funzionamento continuo o a lunga durata giornaliera. Le aziende spesso valutano anche la combinazione con sistemi di controllo della velocità (inverter) per risparmiare ulteriormente.
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Valutazioni per implementare modelli ad alta efficienza
Prima di sostituire un motore, è importante valutare il carico operativo reale e l’efficienza attuale per capire il potenziale di risparmio. Occorre valutare l’efficienza in condizioni di carico realistiche, non solo a piena potenza. Può essere necessario abbinare i motori ad alta efficienza a sistemi di manutenzione predittiva per garantire performance costanti nel tempo.
Vantaggi e implementazione di sistemi di gestione energetica basati su cloud
Versatilità, accessibilità da ogni luogo, costi ridotti e possibilità d’integrazione dell’intelligenza artificiale per migliorare il consumo energetico: ecco i benefici che apportano i sistemi di gestione dell’energia che si basano sul cloud.
I sistemi di gestione energetica basati su cloud (Cloud-based Energy Management Systems, EMS) stanno diventando una tecnologia chiave per migliorare l’efficienza energetica industriale. Ecco i vantaggi principali e come si implementano:
- accessibilità e scalabilità (adattando il sistema facilmente a impianti di qualsiasi dimensione, senza necessità di costose infrastrutture IT interne);
- monitoraggio in tempo reale: il cloud consente di raccogliere e analizzare dati energetici in tempo reale da sensori e dispositivi distribuiti in tutto lo stabilimento o in più sedi industriali, offrendo una visibilità completa sui consumi;
- analisi avanzata e intelligenza artificiale (l’integrazione degli algoritmi di AI e machine learning sugli EMS cloud permette di individuare inefficienze, anomalie e opportunità di ottimizzazione energetica in modo automatico e predittivo);
- riduzione dei costi IT (senza hardware e software on-premise);
- collaborazione e condivisione dati (è possibile condividere i dati energetici con team interni, consulenti esterni o partner per interventi coordinati e decisioni basate su informazioni aggiornate);
- supporto per la conformità normativa e reporting ESG.
Non solo Iot e AI: le tecnologie per l’efficienza energetica industriale
Utilizzo di rinnovabili (fotovoltaico ed eolico, anche off-shore), intelligenza artificiale (nella manutenzione predittiva), Internet of Things (IoT), ricorso al nucleare, smart grid, veicoli elettrici, smart contract (basati su blockchain), illuminazione a Led e sensori di presenza negli ambienti comuni, impianti di domotica, pompe di calore e inverter ed impianti di cogenerazione (e trigenerazione) sono alcune delle tecnologie più promettenti per ottimizzare l’efficienza energetica.
IoT
L’IoT in ambito industriale permette di pianificare le attività aziendali sfruttando le più efficaci condizioni di risparmio energetico, grazie al monitoraggio in tempo reale dei consumi e all’automatizzazione della gestione delle risorse energetiche.
Automatizzare la gestione dell’energia, per esempio, significa poter regolare la temperatura in base alla presenza di persone, migliorando l’illuminazione o disabilitando impianti non attivi. I dati raccolti dall’IoT possono essere utilizzati per agevolare il processo decisionale data-driven in ambito gestione energetica. I sensori IoT sono in grado di effettuare il monitoraggio del consumo di energia di ogni macchina, permettendo l’identificazione di quelle più inefficienti, oltre a migliorare il loro funzionamento. Inoltre, dal rilevamento di anomalie nei macchinari, abilitano manutenzioni preventive, riducendo il rischio di guasti e conseguenti sprechi energetici.
Sensori d’illuminazione possono regolare l’intensità dell’illuminazione, in base alle esigenze e riducendo gli sprechi, una volta rilevata la presenza di persone. Altri sensori sono adibiti alla gestione ottimale del riscaldamento e del condizionamento, sempre al fine di ridurre gli sprechi. Infatti abbassare la temperatura di un solo grado garantisce un risparmio energetico pari al 6%.
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L’utilizzo di sensori IoT può permette di individuare aree con scarso isolamento termico, in modo tale da ridurre le perdite di calore.
IIoT
In particolare l’Industrial Internet of Things (IIoT), l’applicazione dell’Internet of Things in ambito industriale, rappresenta una rete di dispositivi connessi, come sensori, macchinari e attuatori, dediti alla raccolta e allo scambio di dati per ottimizzare l’efficienza operativa, la manutenzione predittiva e la gestione della catena di fornitura.
L’IIoT per l’energia sfrutta la comunicazione tra macchina e macchina (M2M), permettendo ai sistemi produttivi l’interazione e il coordinamento autonomo, monitorando in tempo reale le prestazioni dei macchinari e dei processi produttivi, ottimizzando l’efficienza e la produttività.
AI, digital twin e manutenzione predittiva
L’AI propone una gamma di tool e tecniche per il miglioramento dell’efficienza energetica. Grazie all’analisi predittiva, l’intelligenza artificiale permette l’analisi di un’ingente mole di dati storici e in real time, per consentire di prevedere i consumi energetici futuri, permettendo di pianificare in maniera precisa e puntuale e di gestire in maniera ottimale le risorse. Gli algoritmi di AI, regolando costantemente i sistemi energetici sulla base delle condizioni in tempo reale, massimizzano l’efficienza e tagliano gli sprechi.
L’intelligenza artificiale industriale consente di centrare gli obiettivi di efficienza energetica:
- tool per monitorare i processi industriali e per gestire l’approvvigionamento di energia;
- software per la gestione di funzionalità Hvac, riscaldamento e climatizzazione, e per misurare e migliorare l’impronta di carbonio;
- algoritmi di IA per l’efficientamento energetico di processi industriali specifici.
La manutenzione predittiva che si fonda sull’AI permette l’identificazione di guasti o inefficienze potenziali, permettendo di anticipare gli interventi e rispondendo in maniera tempestiva, abbattendo i tempi di inattività.
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Tramite l’analisi dei modelli d’uso individuali, l’AI può personalizzare i suggerimenti per abbassare i consumi energetici. Inoltre, l’automazione intelligente trainata dall’AI può assicurare l’impiego di energia soltanto quando e dove serve, rendendo i consumi più efficienti e sostenibili.
Realizzare un gemello digitale, un digital twin, di un processo industriale permette la simulazione di tutte le varie condizioni per selezionare i migliori risultati anche in termini di consumo energetico. Una volta trovata la soluzione ideale, tutte le simulazioni anche pratiche con i digital twin, permettono all’operatore di scegliere dove porre l’asticella del trade-off fra le variabili in gioco.
Efficientamento dei consumi
L’industria 5.0 deve non solo approvvigionarsi di energia green, privilegiando il ricorso alle rinnovabili, ma anche rendere più efficiente il consumo dei sistemi produttivi e dei software. Oltre a gestire in modo sostenibile le funzioni di riscaldamento e climatizzazione e a ridurre l’impatto ambientale di tutte le attività.
Dalle previsioni meteorologiche ai prezzi di mercato dell’energia, è possibile rendere più efficiente l’approvvigionamento di energia attraverso algoritmi previsionali (che prendo i dati da caldaie, impianti di generazione, pompe di calore, fotovoltaico, termico, generatori, accumuli, batterie), regolando in automatico i sistemi e modulando la parte di generazione, attraverso il machine learning per stimare i consumi e la produzione da rinnovabili nelle seguenti 24 ore, e sfruttando il digital twin per svolgere simulazioni.
L’intelligenza artificiale per l’approvvigionamento efficiente di energia che s’interfaccia con il mercato elettrico, per esempio, sfrutta un algoritmo in grado di effettuare la stimare di un rialzo del costo dell’elettricità, portando al minimo lo scambio con la rete, in maniera completamente automatizzati. Questa soluzione per esempio migliora l’efficienza energetica di grandi impianti energivori, ospedali, ceramifici, imprese con significativi fabbisogni e che si contraddistinguono per il mix energetico diversificato.
Redazione
Interventi pratici per l’efficienza energetica
Secondo Ntt Data, i consumi di riscaldamento e climatizzazione costituiscono il 30% del consumo energetico aziendale.
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Installare impianti fotovoltaici industriali, permette di ridurre le bollette e le emissioni di CO2, ma anche l’autoproduzione di energia per l’illuminazione o la ricarica dei veicoli industriali.
Gli interventi pratici per migliorare l’efficienza energetica industriale sono molteplici e spesso combinati in una strategia integrata. I principali sono la sostituzione o upgrade di motori e macchinari con modelli ad alta efficienza, l’implementazione di sistemi di controllo della velocità (inverter, installando azionamenti a velocità variabile per regolare la potenza dei motori in base al fabbisogno reale, evitando sprechi), ottimizzazione dei processi produttivi, recupero e riutilizzo del calore di scarto (tramite scambiatori di calore per catturare e riutilizzare il calore prodotto da processi termici, per esempio nei forni e caldaie.
Altri interventi pratici sono il miglioramento dell’isolamento termico, l’installazione di sistemi di illuminazione efficienti (non solo con i Led a basso consumo, ma anche con sensori di presenza, regolatori di luminosità e sistemi di gestione automatica per evitare sprechi).
Inoltre sensori e contatori per monitorare i consumi in tempo reale e ssoftware di Energy Management System (EMS) per analizzare i dati e individuare inefficienze migliorano il monitoraggio e la gestione energetica.
Formazione e sensibilizzazione del personale, adozione di fonti energetiche rinnovabili e manutenzione predittiva e programmata sono altre best practice.
Ecco alcuni esempi pratici di soluzioni tecnologiche per l’efficienza energetica industriale.
Le tecnologie di Siemens
Siemens propone di misurare le prestazioni energetiche a bordo macchina o su piattaforma, usando S7 Energy efficiency monitor ed Energy manager per le analisi strategiche.
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Per esempio, il primo software consente di elaborare dati di base sul consumo energetico della macchina, associandolo agli stati operativi del macchinario per capire se sta usando energia per produrre o invece la sta sprecando.
Energy Manager Pro invece svolge analisi energetica a bordo macchina o permette di ottenere dati da siti produttivi dislocati a livello globale. Dotato di funzioni previsionali, già pronte all’uso, la soluzione permette di lanciare progetti standard (con interventi su singole funzioni) oppure di delineare analisi tailor-mad, basate sulle necessità del cliente.
La soluzione di B.eos
B.eos, prendendo i dati dal campo e anche da fonti esterne, usa algoritmi previsionali per gestire la complessità dell’energy procurement in cui la generazione energetica avviene da fonti rinnovabili. Il meccanismo permette, per esempio, di calibrare il prelievo dalla rete elettrica, regolando automaticamente i sistemi e modulando la parte di generazione, usando il machine learning per la stima dei consumi (come un rialzo del costo dell’elettricità) e la produzione da rinnovabili nelle 24 ore seguenti, minimizzando lo scambio con la rete.
Dwe Optimizer di Ntt Data
Dwe Optimizer di Ntt Data può far risparmiare fino al 25% attraverso gli algoritmi e all’agentic AI, elaborando i dati al di, che provengono dalla sensoristica iot, mettendoli in correlazione con i dati esterni (meteo eccetera) e generando comandi differenti per dispositivi diversi. Più sono i sensori, migliori sono i dati e le prestazionisotto il profilo del risparmio energetico.
L’energy manager potrà evitare di configurare tante macchine, perché sarà sufficiente impostare gli algoritmi e ricevere gli alert che lo avvertono se il software non funziona in modo efficiente: basta settare dalla dashboard gli algoritmi, adibiti a varie funzioni, gestendo le variabili di controllo e comando e pianificare, aggiornando il tutto nel tempo.
Ict carbon calculator di Ntt Data
Per l’ottimizzazione delle emissioni di gas serra, anche in chiave Esg, Ict carbon calculator di Ntt Data esegue anche attività di reporting, dividendo le emissioni sulla base delle categorie Scope 1, 2 o 3 (energia generata, acquisita, riferita alla catena del valore). Il monitoraggio, per esempio, permette lo spostamento del carico computazionale di un’architettura sulla nuvola da una regione con elevato impatto ambientale verso un’area con indicatori di sostenibilità più efficienti. Il motore previsionale consente la stima delle emissioni per l’anno seguente, orientando le scelte di business, oltre a svolgere simulazioni e misurazioni per il calcolo di emissioni del proprio sistema aziendale in base agli investimenti.
I servizi di Ai Sent
AiSent, partner di Siemens, spazia dagli algoritmi di intelligenza artificiale per gestire processi, al gemello digitale, fino alla regolazione dei parametri di produzione. La realizzazione di un digital twin di un processo chimico, per esempio, permette la simulazione migliaia di volte di tutte le diverse condizioni, per scegliere i risultati migliori in termini di prestazioni, qualità e consumo energetico.
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L’algoritmo di AiSent può rendere impianti più stabili nel tempo, ottimizzando i consumi, superando il problema della mancanza di processisti. Infatti può stimare la dinamica della distribuzione, rendendo misurabile un processo da cui prima non provenivano dati, perché dalla produzione non conoscevano in anticipo il fabbisogno energetico. Riesce così a prevedere i consumi e a gestire il processo.
Il progetto Made 4.0 di Ai Sent è declinato in tre fasi: analisi e diagnosi dell’azienda, per approfondire il modello di business a cui occorre armonizzare l’adozione dell’IA; in secondo luogo, bisogna definire gli obiettivi strategici; delineare una roadmap.
L’importanza della formazione e della sensibilizzazione
Il report dell’Aie, dal titolo “Empowering people to act: How awareness and behaviour campaigns can enable citizens to save energy during and beyond today’s energy crisis”, sottolinea l’importanza delle campagne di sensibilizzazione, in grado di spingere le persone, motivandole a ridurre il loro consumo energetico.
Infatti occorre coinvolgere operatori e manutentori in programmi di formazione per promuovere comportamenti energeticamente responsabili.
L’efficienza energetica non si ottiene solo con l’adozione di tecnologie avanzate, ma anche attraverso un cambiamento culturale e comportamentale. Sono utili comportamenti consapevoli e virtuosi da parte di chi opera quotidianamente negli impianti. Un uso scorretto o negligente può vanificare anche i sistemi più efficienti. Il personale formato sa invece massimizzare l’efficacia degli investimenti tecnologici. Operatori e tecnici consapevoli sono più propensi a promuove la manutenzione proattiva, effettuando controlli regolari e manutenzione preventiva, fattori chiave per mantenere alta l’efficienza energetica nel tempo e prevenire guasti costosi e sprechi.
I sistemi EMS, soprattutto quelli basati su dati e tecnologie, richiedono inoltre competenze digitali per facilitare l’adozione di sistemi di gestione energetica, sfruttando appieno queste piattaforme per favorire un processo decisionale data driven.
Coinvolgimento e motivazione del personale si traducono in proposte di miglioramento e maggiore responsabilità individuale. La formazione permette di conoscere e rispettare normative energetiche e standard ambientali, evitando sanzioni e cogliendo opportunità di incentivi e finanziamenti. Infine formazione e sensibilizzazione permettono di individuare le aree dell’azienda dove l’intelligenza artificiale può esprimere maggiore valore.
La formazione (attraverso workshop, corsi di formazione, campagne informative e il lancio di un team di esperti in efficienza energetica) offre ai dipendenti l’opportunità di acquisire e rafforzare le competenze per adottare comportamenti adeguati e impiegare al meglio le tecnologie disponibili.
Le sfide nell’implementazione dell’efficienza energetica industriale
Le sfide possono essere di natura tecnica, economica, organizzativa e culturale. Molti interventi di efficientamento, come la sostituzione di macchinari o l’installazione di sistemi avanzati di monitoraggio, richiedono capitali iniziali significativi. Gli investimenti iniziali elevati rappresentano infatti una barriera soprattutto per le PMI con risorse limitate.
Il payback degli investimenti può non essere immediato, ma il ritorno economico è a medio-lungo termine. Solo una visione strategica chiara o incentivi adeguati permettono di giustificare l’impegno economico.
Altra sfida è rappresentata dalla complessità tecnica e integrazione dei sistemi. La mancanza di competenze specifiche può infatti limitare l’efficacia degli interventi, come anche la resistenza al cambiamento culturale. Per rispondere a queste sfide serve più formazione e sensibilizzazione.
Difficoltà nel monitoraggio e nella misurazione dei risultati, vincoli normativi e burocratici (nelle procedure autorizzative o negli interventi di efficientamento) e sostenibilità degli interventi nel tempo rappresentano altre sfide per mantenere elevati i livelli di efficienza energetica industriale.
Le sfide normative
Ridurre gli sprechi e gli utilizzi inefficienti, sostituire le tecnologie esistenti con soluzioni più performanti, elettrificazione e cogenerazione, sfruttare le rinnovabili (impianti propri o anche attraverso le comunità energetiche rinnovabili conosciute anche come Cer ), avere un approccio sistemico e rispettare le normative. Le sfide nell’adottare l’efficienza energetica industriale sono numerose. Ma altre sfide sono quelle normative.
La nuova direttiva EU 2022/2464 (CSRD, Corporate sustainability reporting directive) sulla reportistica di sostenibilità porta alla ribalta il tema della sostenibilità, non solo nelle imprese obbligate e potrebbe offrire ulteriori stimoli all’ESG volontario.
La contabilità energetica svolge un ruolo fondamentale per garantire le performsance energetiche e ambientali nelle aziende e per calcolare i KPI dei sistemi energetici, mettere a confronto delle performance di uno specifico sistema con altri impianti simili (benchmarking, indici di settore eccetera).
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