L’AI ha sete e vuole energia, ma come si calcola?
Ma com’è che si calcola il consumo dell’AI? Quali sono le strategie che vengono utilizzate per ricostruire questi numeri?
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Sono un energy manager: per cosa mi serve l’AI?
I modelli di machine learning e di deep learning uniti a tecniche di XAI, ottimizzazione, LLM e agenti sono uno strumento immancabile nella cassetta degli attrezzi dell’energy manager. Che sia per valutare i prezzi dell’energia o per selezionare il prossimo intervento di efficientamento, i sistemi allenati sui dati possono far risparmiare fino al 60% del tempo di un energy manager, abilitando savings energetici interessanti a seconda dell’applicazione selezionata.
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I benefici dell’intelligenza artificiale industriale, in numeri
L’AI industriale applicata può ridurre i consumi energetici tra il 5% e il 20%, abbattere i costi di manutenzione fino al 40% e i fermi macchina fino al 50%, diminuire gli scarti di qualità fino all’80%, accorciare il time-to-market in R&D tra il 20% e il 40% e ridurre il costo unitario di produzione fino al 20%.
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Sono un responsabile di manutenzione: perché dovrei usare l’AI?
Il responsabile della manutenzione è una figura centrale per garantire che tutto funzioni come deve funzionare in un impianto. Spesso però le attività che deve prendere in carico sono onerose e variegate, e non sempre si riesce a fare tutto. I sistemi data driven da questo punto di vista possono dare un gran supporto al responsabile di manutenzione al suo team
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AI, MCP ed edifici efficienti
L’integrazione tra intelligenza artificiale e simulazione energetica, resa possibile dal protocollo MCP, apre la strada a un nuovo approccio alla progettazione degli edifici. I modelli possono essere gestiti con linguaggio naturale, automatizzando analisi e ottimizzazioni. Il risultato: più velocità, accessibilità e precisione nelle strategie di efficienza energetica e riqualificazione.
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Make or buy, industrial AI edition
Costruire o comprare è la domanda sbagliata con cui iniziare. La domanda giusta è: cosa so davvero del mio problema, dei miei dati e delle mie capacità interne? Questo post non ha l’ambizione di dare una risposta universale, ma serve a stimolare le domande nell’ordine giusto.
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AI in R&D, from zero to god mode
Che sia un report automatizzato, una dashboard che processa i dati rapidamente o pipeline di predizione custom, c’è sempre un modo per liberarsi dei processi noiosi e meccanici per concentrarvi su quello che conta, che è interpretare i risultati per scoprire qualcosa di nuovo.
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Curva P-F AI-driven, ovvero come vedere nel futuro
Utilizzando strumenti di data science e facendoci aiutare dai modelli di classificazione allenati man mano, possiamo ricostruire in modo empirico l’intervallo P-F di uno specifico modo di guasto. Per farlo servono i parametri di processo che possano rappresentarne i sintomi, qualcuno che sa come evolve il modo di guasto, e l’indicazione precisa di quando il guasto è stato registrato. Ah, e tanto tempo e pazienza per ripetere i vari test.
Alla fine, avremo costruito una curva P-F precisa, e un modello di manutenzione predittiva che è predittivo per davvero. -
AWS Summit 2025 | Usare l’AI generativa per esplorare i disegni tecnici
AI per leggere schemi tecnici? Si può! Utilizzando OCR, NLP e LLM, è stato possibile cercare nei disegni tecnici in archivio componenti già progettate per concentrarsi sul lavoro di innovazione del team.
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AI-powered Lean Six Sigma
L’unione tra Lean Six Sigma e Intelligenza Artificiale rappresenta una potente combinazione per le aziende che mirano al miglioramento continuo e ad un processo di scelta data-driven. Integrare modelli di AI nei tradizionali strumenti di analisi statistica di processo – come carte di controllo, capability analysis e DOE – permette di affrontare variabilità non stazionarie, condizioni complesse e colli di bottiglia operativi con un livello di precisione e adattività prima impensabile. Diverso approccio, risultati potenziati.
Strumenti predittivi e digital twin inoltre trasformano l’approccio da reattivo a proattivo: non monitoriamo più, ma ma riusciamo ad anticipare, ottimizzare e validare in tempo reale. La sperimentazione diventa continua, il controllo più intelligente, e le decisioni più oggettive.
In questo scenario l’ingegnere di processo del futuro è anche un architetto di modelli, capace di leggere i dati, strutturare la conoscenza e guidare l’innovazione con metodo e visione. Non male come futuro, eh?
