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Autoproduzione di energia efficiente, sostenibile e intelligente. Monitoraggio, AI, machine learning per ottimizzazione economica

CGT (Compagnia Generale Trattori) e Trigenia hanno instaurato una partnership strategica che combina l'esperienza di CGT nel settore dei macchinari e delle soluzioni energetiche con le competenze di Trigenia nell'efficienza energetica e nella digitalizzazione. L'obiettivo è supportare le aziende nella transizione energetica e digitale, in linea con i principi di Industria 4.0 e 5.0. CGT

Azienda storica italiana, parte del Gruppo TESYA, che offre soluzioni di vendita, noleggio e servizi per i settori delle costruzioni, delle infrastrutture e dell'energia.

Trigenia

È una ESCo (Energy Service Company) che offre servizi a 360° nell'ambito dell'efficienza energetica, della digitalizzazione e della finanza agevolata.
Supporta le aziende nel loro percorso di crescita e innovazione, aiutandole a ottimizzare la gestione energetica e a sfruttare al meglio i dati.

Caso studio Surgital

La partnership tra CGT e Trigenia ha trovato un'applicazione concreta e di successo nel caso studio di Surgital, azienda leader nella produzione di pasta fresca surgelata. L'intervento congiunto ha permesso a Surgital di compiere un significativo passo avanti verso la sostenibilità industriale e l'Industria 5.0, puntando all'autonomia e all'efficienza energetica grazie a un sistema integrato e intelligente.

Surgital, già da tempo impegnata sul fronte della sostenibilità, ha scelto CGT e Trigenia per un importante intervento di revamping del suo impianto energetico. L'obiettivo era massimizzare l'efficienza, ridurre l'impatto ambientale e automatizzare la gestione dell'energia.

Le soluzioni tecnologiche

Trigenerazione potenziata: CGT ha aggiornato l'impianto di trigenerazione esistente, che produce contemporaneamente energia elettrica, termica e frigorifera, elementi fondamentali per i processi produttivi di Surgital.

Gestione intelligente con AI: Il ruolo cruciale di Trigenia si è manifestato con l'integrazione di un sistema digitale di controllo basato sull'intelligenza artificiale e sul machine learning. Questo software analizza in tempo reale i dati di produzione e le previsioni meteo per ottimizzare l'assetto dell'impianto energetico.

Il modello è basato su AI e permette da un lato di prevedere i fabbisogni futuri dello stabilimento, dall'altro di individuare il PATTERN DI FUNZIONAMENTO MIGLIORE degli impianti di produzione dell'energia al fine di massimizzare i ricavi economici.

Si impiegano tecniche di ANALISI STATISTICA DI CORRELAZIONE e di MACHINE LEARNING al fine di comprendere meglio il
funzionamento degli impianti ed "allenare" in questo modo i modelli.

I risultati con il sistema ICLAB
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