Il contesto italiano e come l’AI può piantare foreste di alberi
Secondo l’ISPRA, più dell’80% di emissioni di gas serra in Italia sono dovute ai settori residenziale, manifatturiero, dei trasporti e delle industrie energetiche. In base ai numeri del rapporto sulle emissioni pubblicato in aprile 2023, le emissioni equivalenti italiane si aggirano intorno ai 427 milioni di tonnellate di CO2.
L’ISTAT ha pubblicato a fine 2022 un documento sullo stato delle reti idriche, in cui si perdono dal 15 al 60% dell’acqua distribuita a seconda del comune.
In base alle esperienze dei principali player di settore, le soluzioni di ottimizzazione energetica, di manutenzione predittiva e di monitoraggio possono portare a savings importanti, tra il 3 e il 20% a seconda dei settori. Guardando alle emissioni, sarebbe come piantare una foresta grande come una pianura padana e mezza!
Piccole e medie imprese, su le mani!
Nel contesto italiano le piccole e medie aziende rappresentano la colonna dorsale dell’industria.
Le PMI italiane sono […] circa 211mila, vale a dire il restante 4,78% del tessuto imprenditoriale italiano, e sono responsabili, da sole, del 41% dell’intero fatturato generato in Italia, del 33% dell’insieme degli occupati del settore privato e del 38% del valore aggiunto del Paese.
Osservatori Digitali del Politecnico di Milano
Secondo ENEA, inoltre, le PMI rappresentano circa il 40% dei consumi di settore. E’ chiaro quindi che per rendere possibile un cambiamento non basta che le grandi corporate si organizzino per digitalizzarsi e aumentare efficienza e affidabilità di impianto, bisogna trovare il modo di coinvolgere anche le PMI.
Però meno del 30% dell PMI italiane è maturo dal punto di vista digitale. Come fare a cambiare questo panorama?
Innovazione incrementale in un panorama di PMI
A differenza delle corporate, le PMI non hanno potenza di fuoco per grandi investimenti in nuovi macchinari o tecnologie disruptive: per aprire la strada all’efficienza serve invece valorizzare l’esistente per aumentare performance e affidabilità degli impianti.
Definire un percorso chiaro con un obiettivo di saving più o meno quantiicato e una serie di step incrementali che possano da soli fare piccole differenze nelle modalità di gestione o nell’efficienza di processo diventano la chiave del cambiamento.
Si parte da quello che c’è già, ed eventualmente si amplia, piegando la tecnologia dell’AI e non solo alle necessità del business e trovado l’ottimo tecno-economico tra un modello perfettissimo che usa 1382 sensori e un sistema gestito ad occhio in base all’esperienza del signor Pino.
Partiamo da quello che c’è già
La domanda quindi che bisogna farsi è: dove ho già investito soldi e fatica? Ho installato dei sensori o delle macchine industry4.0? C’è un sistema che gestisce la qualità o l’energia? O magari un gestionale della manutenzione?
Tutti questi sono sistemi che generano dati utili per migliroare efficienza e affidabilità degli impianti, e che è buona cosa sfruttare per costruire soluzioni nuove.
Come sto usando tutti quei dati dai sensori che mi hanno fatto installare?
Focalizzandosi sul tipo di impatto che si vuole ottenere più che sull’uso dell’AI a tutti i costi, è possibile sviluppare soluzioni efficaci a partire da relativamente poco.
Poi, partendo dal poco, si sviluppano sempre più percorsi di innovazione. In questo modo si riesce a garantire una crescita sostenibile della tecnologia, che va di pari passo ad un risparmio o un guadagno incrementale.
