WORKSHOP MASCO GROUP con la partecipazione di PIERREL e di PAT WAY
Ottimizzazione del funzionamento delle macchine energivore attraverso algoritmi di Machine Learning e AI Optimizer, guidati dal duty cycle tipico di fabbrica
ABSTRACT:
Uno dei temi centrali nelle Operations Life Sciences è la capacità di coniugare continuità produttiva, qualità del prodotto, affidabilità, sostenibilità energetica e rispetto dei requisiti di compliance. Le macchine energivore, insieme ai sistemi di building, HVAC e utilities, contribuiscono in modo significativo al bilancio energetico di un sito farmaceutico e alle relative emissioni dirette e indirette.
Il problema non è soltanto ridurre i consumi, ma farlo senza compromettere la stabilità del processo produttivo. Fermate e ripartenze non ottimizzate, transitori termici, cicli di riscaldamento e variazioni non pianificate possono generare inefficienze energetiche, incremento del downtime, perdita di produttività e maggiore rischio di deviazioni e problematiche.
Una soluzione consiste nell’utilizzo di una piattaforma IIoT di Data Analytics integrata con algoritmi di Machine Learning e logiche di AI Optimizer, in grado di trasformare i dati operativi in informazioni predittive, affidabili e adatte al reale bisogno di fabbrica.
Il percorso si articola in quattro passi essenziali: · RILEVAZIONE dei dati di campo · CONTESTUALIZZAZIONE dei dati attraverso la correlazione con pianificazione produttiva, duty cycle, condizioni operative e parametri di processo · OTTIMIZZAZIONE mediante algoritmi di Machine Learning capaci di riconoscere pattern già osservati, prevedere i carichi successivi e suggerire strategie operative più efficienti · VALIDAZIONE delle logiche decisionali in un contesto GMP-compliant, garantendo tracciabilità, affidabilità e controllo del rischio regolatorio.
Nel caso di un termocompressore a servizio di una sala acque, ad esempio, il sistema può prevedere le successive richieste di carico ed evitare fermate non necessarie, modulando il regime operativo in funzione del consumo atteso. Questo consente di minimizzare i transitori inefficienti, ridurre il numero di startup e prevenire ritardi a fine ciclo.
Benefici per il cliente: · Riduzione downtime e inefficienze, fino a 2 startup in meno per ciclo e assenza di ritardi finali · Migliore stabilità processo produttivo · Riduzione consumi energetici ed emissioni · Miglioramento OEE e sostenibilità complessiva del sito · Riduzione TCO lungo il ciclo di vita della macchina, con benefici economici su 20 anni nell’ordine delle sei cifre.
