Accelerare la digitalizzazione e la decarbonizzazione delle industrie ad alta intensità energetica
La digitalizzazione e il miglioramento del controllo dei processi possono avere ripercussioni notevoli sull’impronta ambientale dei processi industriali, ma le industrie di trasformazione sono in ritardo nella transizione digitale. Il progetto COGNIPLANT, finanziato dall’UE, ha permesso alle industrie ad alta intensità energetica di sfruttare i megadati attraverso un’architettura cloud flessibile, l’analisi avanzata dei dati e l’apprendimento automatico. L’uso di modelli predittivi e di gemelli digitali ha migliorato la sostenibilità in quattro casi d’uso che hanno coinvolto prodotti chimici, calcestruzzo, alluminio e metalli.
Gestione dei megadati, modelli di apprendimento automatico e gemelli digitali
L’infrastruttura cloud comune di COGNIPLANT può raccogliere, archiviare, elaborare e visualizzare in modo flessibile i dati e le analisi di qualsiasi flusso di lavoro delle industrie ad alta intensità energetica. All’interno di questa stessa infrastruttura è stato attuato un sistema di modellazione predittiva che utilizza l’estrazione dei dati e l’apprendimento automatico. L’integrazione della modellazione predittiva nell’architettura cloud ha permesso di gestire in modo efficiente l’addestramento dei modelli attraverso i megadati, nonché la loro distribuzione, esecuzione e manutenzione. Come racconta il coordinatore del progetto Pedro Maria De la Peña Tejada, di www.ibermatica.com (Ibermática) (ora una società Ayesa): «Vari modelli di apprendimento automatico simulano diversi aspetti dei processi industriali. Ad esempio, possono prevedere la quantità di energia necessaria per raggiungere una certa temperatura in una colata di acciaio o il vapore richiesto in un processo Bayer per la produzione di alluminio.» Sono stati sviluppati anche due tipi di gemelli digitali. Uno di questi fornisce un riscontro all’operatore sui parametri di processo ottimali per ottenere una determinata variabile, mentre l’altro regola dinamicamente i parametri del processo di produzione in tempo reale.
Accelerare la digitalizzazione (e la decarbonizzazione) delle industrie di trasformazione
«Molti degli sviluppi sono stati il primo passo verso la digitalizzazione e l’utilizzo dei dati per il controllo dei processi per le industrie di trasformazione coinvolte. Questo ha reso la fase iniziale del progetto complessa in termini di linguaggio comune e aspettative unificate», osserva De la Peña. Una volta superato questo problema, i progressi hanno subito una rapida accelerazione. Per ogni caso d’uso è stata organizzata una sessione di formazione in loco per i dipendenti. I materiali di formazione per ciascuno dei casi d’uso sono disponibili sul sito web del progetto, per essere d’ispirazione e d’aiuto ad altri soggetti che desiderano ridurre l’inefficienza delle risorse e dell’energia, e limitare l’impatto ambientale delle industrie di trasformazione. Il monitoraggio gerarchico e il controllo di supervisione, che forniscono agli utenti informazioni sulle prestazioni, sul consumo energetico e sull’uso delle risorse, hanno permesso ai programmi piloti nell’industria di trasformazione di ridurre significativamente il proprio impatto ambientale. Il consumo energetico di alcuni processi è stato ridotto di circa il 10 %: uno dei partner ha risparmiato fino a 8 100 tonnellate di emissioni di CO2, mentre altri hanno raggiunto un risparmio compreso tra il 19 e il 30 %, e alcuni partner hanno anche ridotto gli scarti fino al 15 %. «La riduzione dell’uso di materie prime, del consumo energetico e delle emissioni di CO2 raggiunta con COGNIPLANT ci ha insegnato che una maggiore digitalizzazione dei processi produttivi e gli approcci basati sui dati possono avere ripercussioni importanti sull’impronta ambientale delle industrie ad alta intensità energetica», conclude De la Peña. Queste industrie di trasformazione, che un tempo erano in ritardo nel processo di digitalizzazione, hanno ora l’opportunità di cambiare radicalmente il modo in cui operano, con enormi vantaggi per le industrie e il pianeta.
Parole chiave
COGNIPLANT, energia, digitalizzazione, industrie di trasformazione, industrie ad alta intensità energetica, emissioni di CO2, apprendimento automatico, megadati, modellazione predittiva, controllo di processo, gemelli digitali
