ENERGY ANALYTICS

Overview

  • Protocolli di misura e comunicazione
  • Web dashboard per l’integrazione e la fusione dei dati
  • Analisi predittiva e sistemi di Machine Learning
  • D.Lgs. 102/2014: nuovo obbligo di diagnosi energetica entro dicembre 2019

Due giorni specifici per:

  • Scoprire come gli strumenti di Machine Learning possono facilitare la gestione delle anomalie in tempo reale
  • Aggregare i dati e sfruttare le funzionalità di una piattaforma analytics per multisito e singolo sito produttivo
  • Utilizzare i motori statistici basati su Intelligenza Artificiale per integrare le variabili dei consumi e creare modelli previsionali di peformance energetica

 

A Chi é Rivolto

Direttore Tecnico

Energy Manager

Direttore Manutenzione

Direttore di stabilimento

Direttore Operations

Perchè Partecipare

Le nuove piattaforme di Energy Analytics consentono di supportare l’Energy Manager e la direzione tecnica nelle attività di monitoraggio e analisi predittiva per ottimizzare i consumi energetici in tutti i settori particolarmente energivori.

Il corso si propone di esaminare metodi e tecniche per trasformare i dati in azione grazie ai nuovi strumenti di Business Intelligence e Machine Learning. Attraverso un percorso formativo di due giornate, i partecipanti potranno comprendere come:

-individuare, quantificare e classificare le anomalie energetiche in tempo reale;

-fornire una stima accurata del budget;

-effettuare una valutazione precisa degli interventi di efficientamento;

-implementare un sistema web di monitoraggio per la gestione dei dati necessario per l’adempimento al D.Lgs. 102/2014 che prevede una seconda scadenza entro dicembre 2019

Agenda

8.45

Registrazione

9.00

Inizio dei Lavori

11.00

Coffee Break

13.00

Pranzo

14.00

Ripresa lavori

17.30

Chiusura dei Lavori

Programma

Modulo 1

PROTOCOLLO DI MISURA E COMUNICAZIONE

La misura:

  • Concetto di misura e di monitoraggio
  • Accuratezza, incertezza e catena di misura
  • Strumentazione di misura in campo energetico
  • Campi di applicazione
  • Requisiti normativi
  • Strumentazione MID e misure fiscali
  • Certificazioni, calibrazioni e taratura

Tipologia di misuratori:

  • Misuratori energia elettrica e grandezze elettriche
  • Misuratori di portata di fluidi (acqua, vapore, gas naturale, aria compressa)
  • Misuratori di energia termica/frigorifera

I protocolli di comunicazione tra misuratori in campo e sistema:

          • Architettura di un sistema standard
          • Tecnologie di comunicazione tra i componenti del sistema (LAN, bluetooth, Wi-Fi, GSM, etc)
          • Protocollo MODBUS/TCP tra Gateway e strumenti (comunicazione master-slave)
          • Protocollo UDP/multicast/broadcast
          • Protocollo IEC-61850
          • Protocolli proprietari ed altri protocolli

Modulo 2

BIG DATA CON INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Big data & IoT:

        • Big data & IoT
        • Dati esogeni, come reperire informazioni utili (temperature, umidità, calendario, ecc.) da fonti esterne libere o a pagamento
        • Tecnologie abilitanti, infrastrutture HW & SW
        • Digitalizzazione dei processi
        • Data-driven enterprise
        • Casi di studio

Applicazioni ai consumi elettrici:

      • Reperimento, integrazione e fusione dei dati
      • Web dashboard

Machine Learning & Predictive Analytics:

    • Machine Learning e Intelligenza Artificiale applicati al contesto aziendale: ottimizzazione dei processi e problem solving
    • I vantaggi rispetto ai modelli energetici classici: specificità (per ogni sito) e adattività (rispetto a variazioni nel modello reale dei consumi)
    • Previsione di serie temporali
    • Individuazione di eventi anomali

Applicazioni ai consumi elettrici:

  • Specificità del contesto
  • Costruzione di un modello di consumo
  • Applicazioni del modello per la previsione della bolletta energetica
  • Applicazioni del modello per l’individuazione, quantificazione e classificazione delle anomalie in tempo reale
  • Applicazioni del modello per una stima accurata del budget
  • Applicazioni del modello per normalizzazione dei consumi ai fini di una valutazione accurata degli interventi di efficientamento
  • Applicazione del modello per la certificazione ISO50001

Modulo 3

UTILIZZO DATI ELABORATI

Come utilizzare i dati raccolti dagli strumenti:

  • Piattaforme di acquisizione, gestione, elaborazione e visualizzazione dei dati
  • Tipologie di siti da gestire (multisito, sito industriale complesso…)
  • Multisito (retail, banche & assicurazioni, uffici): creare modelli previsionali per la gestione automatizzata delle anomalie
  • Singolo sito produttivo: analisi per l’ottimizzazione dei consumi
  • Normalizzazione dei dati e costruzione degli EnPI

Come sfruttare le funzionalità di una piattaforma:

  • Analisi energetiche continue, periodiche del sito o dell’insieme di siti
  • Aggiornamenti continui della diagnosi energetica
  • Utilizzo delle piattaforme per la gestione dei dati necessari per l’adempimento agli obblighi D.Lgs. 102/2014
  • La piattaforma come strumento per i Sistemi di Gestione Energia ISO 50001 ed i piani di monitoraggio
  • Forecast dei consumi e dei costi basati su dati storici, calendario, tariffe e parametri che influenzano i consumi
  • L’individuazione anomalie e la loro risoluzione mediante l’analisi dei dati energetici
  • Piattaforma come strumento per la manutenzione predittiva ed a guasto
  • Cruscotti per monitorare in tempo reale le performance energetiche dello stabilimento
  • Confronti tra diversi siti per il miglioramento costante delle performance energetiche

Docenti

Davide Mariani Davide Mariani, Partner e Direttore Tecnico , Alens

Partner e Diretto tecnico di Alens srl, Esperto Gestione Energia (EGE) certificato SECEM, parte terza accreditata, ai sensi della norma UNI-CEI 11339 nel settore industriale e civile dal 2010. Pluriennale attività di consulenza direzionale sul mercato energia, per aziende manifatturiere energy intensive, della GDO e terziario. Pluriennale attività nella realizzazione diagnosi enegetiche, in energy management, nello sviluppo di progetti di efficienza energetica con ottenimento di incentivi quali TEE.

Alfio Fontana Alfio Fontana, Energy Manager - Responsabile Acquisti Energia e Manutenzione, Carrefour Italia

Alfio Fontana è Energy Manager nominato (Lg. 10/91) del Gruppo Carrefour Italia. Azienda leader della GDO con oltre 1000 negozi distribuiti sull’intero territorio nazionale. Dopo un’esperienza decennale presso il sito produttivo della Technicolor, in qualità di Facility Manager, nel 2004 arriva in Carrefour Italia. Ha frequentato diversi corsi di formazione avanzata di progettazione impianti e di Energy management, non ultimo il master “Executive Energy Management” presso il MIP (Business School del Politecnico di Milano). Il suo obbiettivo principale è quello di rendere i collaboratori, i colleghi ed i clienti consapevoli e preparati ad un utilizzo razionale delle risorse energetiche. Nella sua attuale posizione in Carrefour ricopre anche il ruolo di Responsabile acquisti servizi di Manutenzione, combinando conoscenze energetiche e tecnologie di manutenzione.
L’ottenimento della certificazione ISO 50001 per il Sistema di Gestione Energia, del quale è responsabile, è l’ultimo dei traguardi raggiunti.

 

Curzio Basso Curzio Basso, Co-founder, CAMELOT Biomedical Systems

Cofondatore di Camelot, società che opera nel mondo dei big data analytics
e dei predictive analytics per il monitoraggio dei consumi energetici. È stato ricercatore presso il Dipartimento di CS dell’Università di Genova, dove lavorava sull’analisi delle immagini mediche e l’estrazione di biomarcatori di imaging, in particolare nel contesto della reumatologia pediatrica. Precedentemente, è stato all’Università di Friburgo, in Germania, e all’Università di Basilea, dove ha conseguito un Ph.D. in Informatica.

Dove

Milano

Quando & Dove

Iscriviti
23 Nov - 24 Nov 2017 Milano € 1499 Offerta speciale per iscrizioni anticipate € 1399 - Iscriviti entro il 27 Ott 2017

Quando & Dove

23 Nov - 24 Nov Milano