Automazione e Machine Learning

Un approccio sostenibile attraverso l'automazione PC-based: casi applicativi

Filippo Ferrario - Beckhoff Automation

- Principali fonti di inquinamento - Automazione come risposta - Le tecnologie a disposizione - Electrical and Mechanical Equipment Co., Ltd. (Cina) - Machine Learning integrato nel sistema di automazione - Casi applicativi: Refine Finishing (Danimarca) - Machine Vision: focus illuminazione - Casi applicativi: Bennet (Italia) - Casi applicativi: Germania

L'automazione a 360° può e deve essere un fattore di miglioramento delle emissioni di CO2 e dei consumi energetici in tutti i campi di applicazione:

- Automazione industriale
- Building automation
- Automazione nei trasporti

La sostenibilità è spesso definita come "lo sviluppo che soddisfa le esigenze del presente senza compromettere la capacità delle generazioni future di soddisfare le proprie". (Brundtland Commission, 1987)

Le tecnologie a disposizione

Il controllo PC-based unisce il meglio delle tecnologie informatiche e dell'automazione, permettendo un'elevata produttività ed efficienza riducendo i consumi di risorse. Le più recenti tecnologie a disposizione:
- Machine learning
- Machine Vision
- Sistemi di misura avanzati

Casi applicativi: Bennet (Italia)

Aumento dell'efficienza energetica e riduzione dei consumi tramite controllo flessibile dell'impianto di illuminazione.

Obiettivo: implementare un sistema di luci flessibile per le diversi parti del building
Sfida: monitorare e controllare fino a 1500 luci tramite I/O con protocolli dedicati (DALI-2, KNX)

Risultato:
- Risparmio energetico fino al 92,5% con luci a LED e intelligenti
- Importante riduzione in termini di CO2

In allegato, è possibile scaricare il pdf completo dell'atto.