Bollette esorbitanti in arrivo? Una soluzione, per le imprese, pu\u00f2 arrivare dalla tecnologia. Per la precisione, dall\u2019Intelligenza artificiale. A proporla \u00e8 Ammagamma, societ\u00e0 di data science e IA, che ha disegnato un percorso di adozione dell\u2019intelligenza artificiale che abilita le aziende ad affrontare in maniera efficace il nuovo contesto e a raggiungere l\u2019efficienza energetica. In che modo? Le opportunit\u00e0 sono varie, dall\u2019ottimizzazione produttiva, all\u2019applicazione di controllori predittivi, passando per la manutenzione predittiva.<\/p>\n
Solo la pianificazione produttiva, per esempio, pu\u00f2 portare ad un risparmio del 10% dei consumi. Adottando dei veri e propri controllori predittivi che, in maniera automatica e supervisionata, sfruttino la previsione delle condizioni climatiche esterne e l\u2019inerzia termica degli edifici, il risparmio economico pu\u00f2 crescere fino al 30%. A questi strumenti si aggiungono ovviamente la produzione di energia rinnovabile, con la possibilit\u00e0 di ottimizzarne l\u2019autoconsumo a seconda di come \u00e8 pianificata la produzione; la riduzione dei consumi dei data center, con la possibilit\u00e0 di generare nuove opportunit\u00e0 di energy saving, a beneficio degli impianti stessi e dell\u2019ambiente; e i non trascurabili impatti indiretti.<\/p>\n
Questi ultimi sono pi\u00f9 difficilmente misurabili, ma Ammagamma cita la case history di CIRFOOD, che grazie ad una soluzione di demand forecasting e di inventory optimization, sviluppata proprio da Ammagamma, ha portato a una riduzione del 15% del waste food, -111 tonnellate di stoccaggio medio, +94% referenze monitorabili e un aumento del 56% delle performance di previsione della domanda.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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