Sono potenti strumenti che permettono di:

prevedere il consumo energetico futuro al variare delle condizioni tecniche, ambientali e di produzione

prevedere i costi energetici, ed in particolare analizzare vari scenari di tipo what-if in funzione ad esempio dell’orario, del meteo o del fatto o meno che io operi determinate manutenzioni nel futuro

intercettare malfunzionamenti sul nascere usando come segnale base l’energia consumata da ogni componente

Grazie alla capacità odierna di trattare una grande quantità di dati e di correlazioni e all’AI che permette di avere una visione olistica del processo di produzione, si possono quindi iniziare ad intercettare anomalie nei sistemi, operare scelte strategiche e valutare costantemente l’impatto delle stesse in termini tecnici, economici ed ambientali.

 

A chi é rivolto:

Energy Manager, Responsabili di Innovazione, Responsabili di Stabilimento, Data Scientist

 

PROGRAMMA DEL CORSO

Introduzione all'Intelligenza Artificiale (AI)   L'AI nel mondo dell'Industria, Machine Learning (ML), IoT L'AI applicata alla gestione energetica Modelli energetici Baseline energetiche con ML Benchmarking energetico con ML   Le tecniche AI per l'implementazione di un modello energetico Pre-processing dei dati Dati e Machine Learning Casi Studio reali: Gruppi frigo: Controllo performance ed efficientamento Produzione di potenza: ottimizzazione dei costi di un cogeneratore Sistema di monitoraggio evoluto e controllo dei consumi per gli asset HVAC