Success Case by Falck Renewables - An operational excellence result
Il Gruppo Falck nasce il 26 gennaio 1906 con il nome di Società Anonima Acciaierie e Ferriere Lombarde: da allora la società è in prima linea nel panorama industriale italiano, dimostrando attenzione per il territorio e rispetto per l’ambiente. Oggi il Gruppo, che ha scelto da tempo di aderire ai principi dello sviluppo sostenibile, ha focalizzato la propria missione principalmente sulla produzione di energia da fonti rinnovabili.
A partire dal 2018 l'azienda è stata al centro di un’intensa modernizzazione applicativa, di cui i Big Data e la loro futura analisi rappresentano lo snodo principale.
"La combinazione di sensori IoT con l'analisi avanzata dei dati” afferma Michela Bambara, Chief Information Officer di Falck Renewables “può trasformare il modo con cui le aziende fanno business per raggiungere l'eccellenza nei processi produttivi".
The Challenge
Falck Renewables, come molte società in ambito Resources, aveva una struttura operativa basata su processi suddivisi in silos, team isolati e un’ingente quantità di attività manuali e cartacee.
A gravare sulla situazione si aggiungeva un volume crescente di dati operativi a cui, però, l’azienda avrebbe potuto attingere per aumentare l'efficienza. Comprendere, interpretare e agire su tali dati era un processo lento e difficile, eppure necessario.
La compagnia aveva bisogno di una soluzione di business che identificasse e analizzasse gli ostacoli che tale processo poteva incontrare, senza naturalmente minarne la produttività.
Strategy and Solution - I Big Data al servizio dell’eolico
"È possibile raccogliere i dati di produzione e diagnostica derivanti dagli impianti dislocati su tutto il territorio utilizzando una tecnologia di streaming near-real-time in sostituzione dell’approccio manuale?" – è stata la domanda con la quale è iniziata la collaborazione tra il team di data analyst del gruppo Falck e iCubed.
La soluzione proposta prevede un Data Journey suddiviso sostanzialmente in quattro fasi (vedi immagine). I dati rilevati dai sensori delle pale eoliche sono raccolti in un database centralizzato a seguito di un processo di Data Ingestion e Data Transformation. Infine, vengono visualizzati – near-real-time - in un sistema di energy management. L’utilizzo del machine learning e dell’intelligenza artificiale, cruciali per l’identificazione di cluster di informazioni significative, saranno implementati in una fase successiva.
Al fine di garantire la massima flessibilità, l’architettura software si basa sui microservizi e sfrutta le tecnologie più recenti presenti sul mercato come .NET Core, Node.js, Kubernetes, Docker, MongoDB, Apache Kafka, Azure API Management, PowerBI e Azure DevOps.
Grazie all’implementazione di una soluzione di questo tipo, i dati che interessano i decision maker di Falck Renewables non devono più transitare attraverso un processo di raccolta e trasformazione manuale, anzi sono istantaneamente disponibili. Ciò implica che le energie e le risorse non più necessarie a tale scopo possono essere impiegate altrove, in totale accordo con il modello di operational excellence a cui la compagnia ha deciso di aderire.
“Le tempistiche di produzione e delivery dei dispositivi di ricambio per gli impianti sono da considerarsi nell’ordine dei mesi” aggiunge Claudio Bielli, Head of Technology Transformation and Operation – “eppure, tra non molto, saremo in grado di fare Anomaly Detection e Fault Prediction sui sistemi, ovverosia prevedere con precisione un eventuale guasto alle pale eoliche. In poche parole, non dovremo più aspettare”.
Conclusions
Le fonti rinnovabili sono un elemento chiave per raggiungere la decarbonizzazione del settore energetico e conseguire gli obiettivi climatici a livello mondiale. “A questo proposito”, – spiega Michela Bambara – “l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning rappresentano una preziosa opportunità per migliorare l'efficienza delle fonti rinnovabili, prendere decisioni più 'smart' e aumentare la sostenibilità dell’intero sistema”. Grazie alla sua capacità di apprendere in modo efficace da grandi quantità di dati, l'IA è in grado di supportare gli asset managers e i trader di energia ottimizzando le prestazioni degli asset rinnovabili e fornendo previsioni sempre più accurate di produzione, domanda energetica e disponibilità di risorsa. Il vasto potenziale delle fonti rinnovabili e il valore nascosto dei dati raccolti vengono sempre più valorizzati attraverso l'IA grazie al connubio con altre tecnologie emergenti come IoT, sensori e big data.
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