Un modello data-driven e sostenibile per efficientare i generatori di vapore: ICI Powering Evolution lancia il progetto “GeCO”, che migliora la produttività e riduce i consumi

GeCO, acronimo di Generators Characterization and Optimization, è il progetto sperimentale cofinanziato grazie al bando IRISS promosso da SMACT, che ambisce a migliorare l’efficienza energetica dei macchinari industriali, ridurre i consumi, massimizzando produttività e sostenibilità
Intelligenza Artificiale, Data Analytics e sensoristica avanzata per ottimizzare l’efficienza dei generatori di vapore. È questo l’obiettivo di ICI Powering Evolution, azienda veronese che progetta e produce soluzioni avanzate nel settore delle caldaie industriali e commerciali, che ha sviluppato il progetto di ricerca sperimentale GeCO, promosso da SMACT Competence Center grazie a un finanziamento di circa 270.000 euro nell’ambito del bando IRISS.
Il progetto GeCO, acronimo di Generators Characterization and Optimization, come suggerisce il titolo, mira a migliorare il funzionamento dei macchinari industriali, dalla fase di progettazione fino a quella di utilizzo. Uno degli obiettivi principali del progetto è quindi creare un modello data-driven, basato sui dati raccolti, per ottimizzare la progettazione, il funzionamento e la manutenzione dei generatori di vapore. Il monitoraggio continuo dei dati consente di rilevare inefficienze, ottimizzare i parametri operativi e prevedere guasti, minimizzando i fermi macchina, spesso molto costosi. Con GeCO l’azienda veronese punta a migliorare la produzione di vapore, ridurre sprechi di risorse come acqua e combustibile e contribuire alla sostenibilità del settore industriale.
«Il progetto GeCO ridefinisce il futuro del nostro business, combinando l’esperienza di ICI Powering Evolution con le potenzialità dell’AI, indispensabile per ottimizzarne ogni aspetto e aprire la strada a una gestione più intelligente e competitiva», commenta Giovanni Bottacini, Head of Service Business Unit di ICI Powering Evolution.
Nel dettaglio, per la realizzazione del progetto saranno utilizzate tecniche di AI avanzate come reti neurali e Machine Learning, integrate con la telemetria – sistema di rilevazione a distanza – e il monitoraggio in Cloud. Il progetto infatti si basa sulla raccolta continua di dati, rilevati da sensori avanzati installati sui generatori di vapore, che monitorano sia i parametri operativi sia quelli di produzione. I dati raccolti verranno utilizzati per sviluppare un modello avanzato che analizza le correlazioni tra il funzionamento del generatore e l’output di vapore. Grazie a questa analisi, il modello consentirà di ottimizzare la progettazione dei generatori, evitando sovradimensionamenti che aumenterebbero i costi iniziali. Durante l’utilizzo, il modello permette una gestione più efficiente attraverso la regolazione precisa dei parametri operativi, riducendo sprechi energetici e migliorando la produzione. Inoltre, il sistema integra funzionalità di manutenzione predittiva, identificando anomalie nei consumi reali rispetto a quelli ideali e prevenendo guasti. Come anticipato, tutto questo è reso possibile dall’Intelligenza Artificiale, che utilizza grandi quantità di dati raccolti in Cloud con alta frequenza e precisione, garantendo un monitoraggio continuo e decisioni più informate.
Il progetto di ricerca sperimentale, in collaborazione con Digital Strategy Innovation, azienda specializzata nella consulenza in ambito IT, integrazione di sistemi e servizi digitali, partner dell’ecosistema SMACT, prevede il susseguirsi di quattro fasi: la prima è quella analitica, che si concentrerà quindi sull’analisi e la progettazione del modello generale, la seconda è invece dedicata al design e alla modellazione del sistema di generazione. La terza fase sarà quella dell’implementazione dei modelli partendo dai dati raccolti. Infine, l’ultima fase procederà alla disseminazione dei risultati ottenuti.
