Energy Way: AI e matematica al servizio della sostenibilità aziendale

Migliorare l'efficienza energetica di un'azienda senza rimpiazzare macchinari, né sostituire lampadine, è possibile. Lo dimostra il lavoro di Energy Way, azienda modenese fondata nel 2013. Ha una sede anche ad Haifa, in Israele, grazie al partner locale Ecoprocess. Grazie al nuovo Direttore Generale David Bevilacqua sta per aprire una sede a Milano e ha progetti di forte ampliamento.   

Il segreto di Energy Way è un'idea originale di partenza, seguita da un'implementazione di alto livello. In un evento con la stampa il fondatore e CEO Fabio Ferrari ha spiegato che l'azienda dispone di un team altamente qualificato di giovani matematici, ingegneri, fisici, neuroscienziati, economisti, esperti in intelligenza artificiale e altre specializzazioni, che lavorano insieme con l'obiettivo di usare la matematica per descrivere la natura intorno a noi. "Studiamo i dati di un fenomeno e troviamo le correlazioni deboli, le peculiarità che non si notano e su cui agire per controllare e ottimizzare un sistema. I nostri interlocutori sono responsabili IT, dell'innovazione, del settore energy, per indagare gli elementi per ottimizzare un sistema".
La sede di Modena di Energy Way

L'ottimizzazione passa per la matematica

Partiamo dall'esempio di un'azienda che vuole ottimizzare i propri consumi. Con un metodo tradizionale, svolgerebbe perizie che individuano macchinari, impianti o altri elementi fisici da rimpiazzare con controparti più moderne, quindi a maggiore efficienza energetica. È una scelta che comporta investimenti anche consistenti, e che implica la fabbricazione di prodotti e lo smaltimento di altri, con un impatto sul territorio.
L'idea di Fabio Ferrari è quella di seguire una strada diversa e innovativa per risolvere il problema. Energy Way analizza tutti gli elementi relativi a un problema, e come risultanza genera un grafico matematico come quello presente qui sopra. In rosso sono evidenziate le correlazioni dirette, ossia gli elementi noti al cliente e quindi ritenuti forti. In blu appaiono le correlazioni inverse. I quadratini visibilmente più piccoli identificano le correlazioni deboli, quelli in ocra le correlazioni non lineari, che il cervello umano non riesce a percepire.

Per un matematico questo grafico rappresenta il quadro completo della situazione, da cui partire per risolvere il problema del cliente. La soluzione è spesso semplice, a patto di non considerare solo le correlazioni dirette. Il cervello umano, infatti, quando analizza un problema non tiene conto di tutta una serie di elementi meno importanti (le correlazioni deboli e quelle non lineari), che possono essere la chiave di volta per la soluzione.

Per chiarire, nell'ottimizzazione dei consumi di un datacenter le correlazioni forti sono le informazioni note sui consumi dei server e dei climatizzatori. Le correlazioni deboli riguardano la temperatura esterna all'edificio. Incrociando queste informazioni si possono ottenere notevoli risparmi energetici.

Esempi reali

Serena Franzini, a capo delle attività di Business Development della divisione Energy Management di Energy Way, ci ha fatto qualche esempio. Per clienti con grandi patrimoni immobiliari, Energy Way ha sviluppato una piattaforma che acquisisce i flussi di dati dai fornitori di energia e dalla fatturazione energetica. Usando solo queste informazioni e correlandole con i dati immobiliari sono emersi i consumi, ed è stato possibile generare piani di efficientamento energetico pluriennali. Senza cambiare nemmeno una lampadina, si sono ottenuti risparmi nell'ordine del 15%.

Dove sono presenti sistemi di telecontrollo, Energy Way ha usato la grande mole di dati generata per sviluppare algoritmi predittivi per il regolamento dinamico dei sistemi climatizzazione.
Da sinistra: Fabio Ferrari, David Bevilacqua, Serena Franzini, Andrea RonchiAndrea Ronchi, Head of Business Development & Marketing di Energy Way, si occupa della seconda divisione aziendale, quella trasversale che va dal marketing allo sport, a tutto quello che non è "energy". Ci ha raccontato del caso di un impianto di termovalorizzazione. Ottimizzare la produzione di calore è molto complicato, perché il rifiuto non ha un potere calorifico standard, dipende dal mix che si incenerisce di volta in volta.

Energy Way è riuscita a calcolare il potere calorifico studiando le peculiarità delle fiamme che si generano nella fase iniziale di incenerimento. Usando queste informazioni è riuscita a prevedere la produzione di vapore. Così facendo è stato possibile regolare l'impianto, entro i primi 12 minuti di lavoro, di modo che producesse più energia (vapore) e abbassasse la produzione di inquinanti.

Sempre partendo da un grafico matematico si può anche ottimizzare la produzione industriale. Un esempio è quello di un'azienda di stampaggio plastico. Era necessario stabilire il modo più efficiente per produrre materiali scegliendo le linee di produzione e il momento migliore in cui avviare la produzione. Il direttore di produzione decideva basandosi sulle correlazioni forti acquisite in anni di esperienza. Energy Way ha soppesato tutte le correlazioni deboli e non lineari, e ha proposto una soluzione che riduce del 5% i tempi di produzione, con un aumento della produttività a parità di risorse, e una riduzione del 10% di consumi energetici.

Età media 30 anni

Tutto sta nel generare e interpretare correttamente il grafico matematico. Un lavoro che svolgono data scientist giovanissimi. Sono figure professionali nuove: i ragazzi che hanno la massima esperienza in questo ambito hanno una carriera di 4 o 5 anni. I loro studi permettono a questi ragazzi di "vedere" soluzioni mai provate a problemi noti.

Come ci ha confermato Serena Franzini, alcune delle idee più brillanti e innovative sono arrivate proprio da questi giovani. Ecco perché Energy Way ha anche un'academy per la formazione di figure professionali che hanno molto potenziale da offrire. In quest'ambito l'azienda modenese è partner della Stanford University, con cui collabora per progetti di education e formazione.

Il procedimento che adottano è di base sempre lo stesso: dalla matrice parte un esercizio di descrizione del fenomeno. Cogliendo l’interazione delle variabili che concorrono allo svolgimento di un processo, si riescono a sviluppare delle previsioni. Con le previsioni diventerà plausibile fare delle raccomandazioni.

In tutto questo l'intelligenza artificiale ha un ruolo importante, ma non agisce in maniera distaccata dalle esigenze di persone e aziende, anzi, ne diventa un complemento.

Le categorie di sviluppo di Energy Way sono moltissime, dai controlli predittivi alla computer vision, passando per la robotic process automation. Nel primo caso si tratta di sistemi basati su modelli matematici tradotti in codice, che agiscono su parametri per regolare un fenomeno in modo retroattivo. Serve per capire che cosa succederà a ogni variazione dei parametri noti. Ad esempio, nei depuratori per l'acqua aiuta a gestire la depurazione delle vasche di ossidazione per ridurre l'azoto e i consumi.

Il filone della computer vision comprende il rilevamento e la classificazione delle anomalie. Si applica, ad esempio, nell'ambito automotive, per rilevare imperfezioni sulla carrozzeria fino al livello di 3 micron in maniera del tutto automatizzata. Oppure in ambito sportivo per capire il reale valore delle sponsorizzazioni sulla divisa di gara.

La robotic process automation riguarda invece tutto ciò che viene svolto su interfaccia software. Si parla di applicazioni nel mondo del recupero crediti e dell'erogazione mutui, ad esempio.

Un direttore generale d'eccezione

Da gennaio 2020 il Direttore Generale di Energy Way è David Bevilacqua, ex Amministratore Delegato di Cisco Italia e successivamente a capo della regione Sud Europa di Cisco Systems. Uomo di grande esperienza e competenza a livello internazionale, Bevilacqua ha colto l'innovazione e il potenziale dell'azienda modenese.
David Bevilacqua, Direttore Generale di Energy WayHa deciso di salire a bordo per sviluppare progetti molto ambiziosi. Oltre all'apertura degli uffici di Milano, intende dare all’academy l'importante ruolo di formare data scientist e portarli a bordo. L'obiettivo è di raddoppiare le 50 persone attualmente impiegate per far fronte ai molti progetti attuali e futuri.

Intende traghettare l'azienda fuori dall’ottica di advisor e andare verso un processo di scalabilità tramite lo sviluppo di prodotti e soluzioni. Bevilacqua ha poi l'importante obiettivo di far crescere una nuova categoria manageriale. Non applicando regole vecchie e un ambito del tutto nuovo, ma dando credito alle menti nuove per costruire modelli organizzativi e manageriali consoni a questo mondo, mettendo da parte modalità e processi che fanno parte del passato.

Bevilacqua crede fermamente che Energy Way abbia il potenziale per diventare una delle più importanti realtà nel mondo della matematica applicata. Non resta che seguirne gli sviluppi.

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