Il monitoraggio costante dei consumi elettrici consente di identificare con precisione la firma energetica dei singoli processi produttivi. Attraverso algoritmi avanzati di analisi, basati su Artificial Intelligence, la piattaforma riconosce automaticamente le operazioni svolte dalle macchine, ne classifica i pattern energetici e trasforma i dati in indicatori operativi affidabili. Questo approccio abilita un nuovo modello di efficienza, capace di rendere misurabile ogni fase del processo, migliorare la qualità decisionale e consolidare un controllo strutturato dei costi.
Molte aziende operano con processi caratterizzati da pattern energetici ricorrenti e riconoscibili, ma privi di un sistema in grado di interpretarli. La difficoltà principale risiede nell’assenza di dati real-time, nella mancanza di strumenti per correlare consumi e attività produttive e nella conseguente impossibilità di attribuire con precisione costi, inefficienze e comportamenti energetici.
Questo contesto determina scarsa governance operativa, aumento dei costi e limitata capacità di intervenire in tempo sulle anomalie.
Sistemi frammentati, mancanza di dati affidabili e totale assenza di correlazione tra energia consumata e attività svolte.
La nostra piattaforma combina smart metering e analisi AI per trasformare il consumo elettrico in un vero indicatore del comportamento dei processi. L’infrastruttura si compone di meter, gateway IoT e un motore avanzato di Machine Learning in grado di riconoscere automaticamente ogni fase operativa sulla base di picchi, pattern e curve di carico tipiche di ciascun processo.
Raccolta dei dati elettrici ad alta frequenza, analisi dei profili di carico e identificazione delle firme energetiche associate ai processi.
L’AI identifica avvii, cicli, fasi di produzione e transizioni operative distinguendo automaticamente attività diverse anche sulla stessa macchina.
La piattaforma individua pattern tipici, calcola consumi per ciclo, rileva inefficienze e ricostruisce lo storico delle performance.
Architettura cloud aperta, pronta ad accogliere nuove linee, macchine e sensori di campo.
Visualizzazione real-time di consumi, cicli produttivi, stati macchina e anomalie con strumenti predittivi utili a prevenire scarti, fermi e sovraconsumi.
Raccolta dei dati elettrici ad alta frequenza, analisi dei profili di carico e identificazione delle firme energetiche associate ai processi.
L’AI identifica avvii, cicli, fasi di produzione e transizioni operative distinguendo automaticamente attività diverse anche sulla stessa macchina.
La piattaforma individua pattern tipici, calcola consumi per ciclo, rileva inefficienze e ricostruisce lo storico delle performance.
Architettura cloud aperta, pronta ad accogliere nuove linee, macchine e sensori di campo.
Visualizzazione real-time di consumi, cicli produttivi, stati macchina e anomalie con strumenti predittivi utili a prevenire scarti, fermi e sovraconsumi.
Minimizzazione delle anomalie grazie a report predittivi e interventi tempestivi.
Bilanciamento dei consumi in base alla curva energetica ideale, con riduzione dei picchi.
Minor rischio di fermate impianto grazie all’individuazione precoce dei malfunzionamenti.
Governance più solida grazie a KPI comparabili tra linee, plant e periodi operativi.
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