Savemixer™ per ILIP
Come abbiamo assistito Ilip nel raggiungere un risparmio costante
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LocationEmilia-Romagna, Italia
WorkCasi Studio
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OBIETTIVO
Nel cuore della manifattura italiana, l’ottimizzazione energetica non è più solo una questione di risparmio: è una leva strategica per restare competitivi. Ilip S.p.A, azienda leader nella termoformatura di materiale plastiche, gestisce a Valsamoggia uno stabilimento produttivo ad alta intensità energetica, dove i forni elettrici rappresentano il cuore pulsante del processo. La sfida era superare la semplice analisi dei consumi, dotandosi di uno strumento capace di centralizzare tutti i dati energetici e produttivi, integrare parametri specifici del settore plastico, e costruire una baseline affidabile per comprendere e prevedere i modelli di consumo. Grazie a modelli previsionali, Ilip mira oggi ad anticipare i fabbisogni energetici e trasformare la conoscenza dei propri dati in un vantaggio competitivo.
SOLUZIONE
Per rispondere a questa sfida, Geoside ha portato in campo la potenza dell’intelligenza artificiale con Savemixer™, la piattaforma di Predictive Energy Analytics capace di leggere e interpretare i dati di consumo e produzione.
L’intervento ha previsto:
- L’installazione di oltre 200 sensori intelligenti, in grado di raccogliere milioni di dati dai processi produttivi;
- La modellizzazione energetica di tutte le linee produttive e delle principali utilities, integrate con il sistema ERP aziendale per correlare consumi, performance e output;
- Creazione di KPI customizzati sui comportamenti energetici tipici dell’industria di riferimento;
- Oltre 200 elaborazioni di machine learning a settimana, che analizzano costantemente gli andamenti e segnalano scostamenti o anomalie;
- Un sistema di forecast ad alta precisione sui consumi energetici di stabilimento.
Un ecosistema digitale che unisce tecnologia, dati e intelligenza artificiale per dare nuova forma all’efficienza produttiva.
L’intervento ha previsto:
- L’installazione di oltre 200 sensori intelligenti, in grado di raccogliere milioni di dati dai processi produttivi;
- La modellizzazione energetica di tutte le linee produttive e delle principali utilities, integrate con il sistema ERP aziendale per correlare consumi, performance e output;
- Creazione di KPI customizzati sui comportamenti energetici tipici dell’industria di riferimento;
- Oltre 200 elaborazioni di machine learning a settimana, che analizzano costantemente gli andamenti e segnalano scostamenti o anomalie;
- Un sistema di forecast ad alta precisione sui consumi energetici di stabilimento.
Un ecosistema digitale che unisce tecnologia, dati e intelligenza artificiale per dare nuova forma all’efficienza produttiva.
RISULTATI
Con Savemixer ™, Ilip ha trasformato l’energia in conoscenza e la conoscenza in valore.
Grazie agli algoritmi predittivi e alla lettura automatica dei pattern di consumo:
- Riduzione dei tempi necessari per le analisi di performance energetica dello stabilimento;
- I processi risultano oggi più stabili, trasparenti e sotto controllo;
- Maggiore efficienza energetica del sito produttivo.
Ilip ha così raggiunto un nuovo equilibrio tra efficienza, sostenibilità e produttività, dimostrando come la collaborazione tra industria e tecnologia possa generare risultati misurabili e duraturi.
Grazie agli algoritmi predittivi e alla lettura automatica dei pattern di consumo:
- Riduzione dei tempi necessari per le analisi di performance energetica dello stabilimento;
- I processi risultano oggi più stabili, trasparenti e sotto controllo;
- Maggiore efficienza energetica del sito produttivo.
Ilip ha così raggiunto un nuovo equilibrio tra efficienza, sostenibilità e produttività, dimostrando come la collaborazione tra industria e tecnologia possa generare risultati misurabili e duraturi.
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«Con Savemixer™ ho finalmente una visione chiara e immediata di tutto il mio processo produttivo: KPI energetici, performance di linea e segnali di inefficienza sono raccolti in un’unica dashboard intuitiva. Per un’azienda energivora questo significa intervenire prima che si generino sprechi, ridurre i costi e prendere decisioni rapide basate su dati aggiornati e personalizzati»
Alessio Verni – Ingegnere di processo, Ilip S.p.A.