Riconoscimenti

Industrial Edge di Siemens premiato per l’analisi intelligente dei consumi energetici

Il riconoscimento per la piattaforma è avvenuto in occasione della recente edizione di SPS Italia

03 Giu 2022

In occasione della recente fiera SPS Italia, Siemens ha vinto il premio Green Award nella categoria ‘Miglior Tecnologia abilitante per la sostenibilità’, candidando il progetto “Analisi intelligente dei consumi energetici”. Più nel dettaglio, il caso applicativo vincente ha coinvolto un cliente leader nel settore automobilistico. L’obiettivo era quello di monitorare e gestire in modo intelligente i consumi degli impianti produttivi, al fine di essere in linea con la vision aziendale. La scelta è caduta su Industrial Edge, soluzione di Siemens che permette di concentrare l’acquisizione e l’analisi dei dati provenienti dalle linee integrando il livello di automazione con applicazioni basate su linguaggi ad alto livello e tecnologia container, gestibili in modo flessibile. In particolare, utilizzando Industrial Edge diventa possibile estrarre ulteriori dati di macchine e impianti con il minimo sforzo, con i sistemi di produzione ancora in funzione e senza compromettere il processo, al fine di identificare i parametri che è possibile utilizzare per ottimizzare le macchine con prestazioni più scadenti.

Attraverso il sistema di gestione di Industrial Edge, gli utenti possono monitorare da remoto lo stato di ogni dispositivo connesso e installare a distanza le app edge e le funzioni software sui dispositivi edge distribuiti. Nel caso specifico, il cliente ha utilizzato la flessibilità di Industrial Edge per acquisire e centralizzare i dati di consumo e di produzione in un’unica piattaforma con un duplice scopo: monitorare gli eKPIs (Energy Key Performance Indicators), costi ed emissioni di CO2 grazie all’uso di Energy Manager, un’applicazione disponibile nell’ecosistema Industrial Edge. Inoltre, è stato possibile creare un modello energetico grazie all’uso di una applicazione di AI customizzata, sfruttando algoritmi e dati di consumo precedentemente acquisiti.

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