Utility, quale strada percorrere per la digitalizzazione degli asset

Il settore energy & utility è arrivato a un punto tale della sua evoluzione in cui è difficile immaginare gli operatori che portano avanti le proprie attività senza fare ricorso a strumenti digitali e a tecnologie innovative. Parliamo infatti di un comparto che è sempre più caratterizzato dall’avanzare della transizione energetica e dalle esigenze evolute dei consumatori finali (basti solo pensare all’importanza assunta dalla figura del prosumer). In questo contesto, le utility hanno una estrema necessità di avere a disposizione i dati giusti e, soprattutto, dei modelli matematici che le aiutino a prendere le decisioni migliori possibili. Tutti questi dati devono aiutare a mantenere in stabilità un mondo che, come ha dimostrato clamorosamente la crisi energetica del 2022, non è affatto al riparo da turbolenze esterne. CKDelta, parte della multinazionale CK Hutchinson Holding (in Italia nota soprattutto per il possesso della compagnia di TLC WindTre), può vantare un importante know-how in tal senso; infatti, nel Regno Unito, ha curato diversi progetti di questo tipo per UK Power Networks, distributore attivo nell’area di Londra e nel Sud Est dell’Inghilterra.

I dati necessari

Ma di che tipologia di dati stiamo parlando? Come racconta Simone Torino, Global Head of Utilities di CKDelta, “L’utilizzo del dato, con riferimento ad informazioni proprietarie e non, deve permettere di sviluppare delle soluzioni e validarle, rispondendo a un problema specifico di mercato. Nel campo delle utility questo significa, nel concreto, avere sia la disponibilità di dati provenienti dal cliente (profili di consumo, storico di eventi, ecc.), che quelli provenienti da altre fonti, quali i dati di mobilità che arrivano dalle reti di telefonia mobile, ma anche demografici e di altra natura. Queste differenti fonti di informazioni vengono mixate in maniera completamente anonima ed aggregata, per aggiungere valore alla conoscenza, consentendo così di sviluppare delle soluzioni congiunte”.

L’obiettivo, come si accennava in precedenza, è quello di consentire agli operatori di rispondere a tutta una serie di domande fondamentali per la stabilità del sistema e l’operatività del business. Ad esempio, per comprendere che cosa sta esattamente succedendo alla rete elettrica in un determinato momento e in una certa zona. Oppure, immaginare cosa potrebbe accadere alla rete stessa in futuro, nel caso di un improvviso aumento della generazione distribuita o delle connessioni delle vetture elettriche. In altre parole, l’analisi dei dati può consentire di effettuare una previsione mirata o rilevazione di anomalie, identificando rapidamente problemi e scostamenti rispetto a una baseline.

Chi ha bisogno della digitalizzazione

Spiega ancora il manager di CKDelta: “La digitalizzazione dei sistemi energetici è ormai riconosciuta come il fattore abilitante per la decarbonizzazione del sistema energia nel suo complesso. Questo consiste nel concreto creare dei modelli, basati sui dati, che possano andare a descrivere comportamenti dinamici dei sistemi complessi. Per padroneggiare le trasformazioni del settore energia non bastano più le analisi di tipo tradizionale, serve piuttosto il supporto di AI e Machine Learning. Anche perché, molto spesso, c’è il bisogno di comprendere cosa potrebbe succedere nel momento in cui si modifica qualcosa nel sistema, in maniera tale da rendere possibile una ottimizzazione nell’allocazione degli investimenti. Si tratta di un approccio che è valido non soltanto per il settore elettrico in senso stretto, ma anche per il mondo gas e idrico, che sono spesso ancora più indietro nel loro percorso verso la digitalizzazione. Non a caso, vedo tre interlocutori principali per CKDelta: operatori di rete e utility, Enti Locali che hanno la necessità di allocare investimenti specifici per il miglioramento delle infrastrutture energetiche ed idriche, e-charging point operator che devono decidere dove installare le proprie colonnine di ricarica per la mobilità elettrica”.

Oltre la sensoristica

C’è poi un punto di forza che contraddistingue CKDelta rispetto ad altri che si affacciano nell’arena della Smart energy: la digitalizzazione classica nel settore energetico, quella che cioè passa da una connessione completa degli asset fisici e dell’IoT è, come facile da comprendere, molto costosa. Ma i modelli matematici possono rappresentare una valida alternativa: “L’installazione dei sensori lungo l’intero asset infrastrutturale richiede investimenti importanti. Noi possiamo minimizzare questa spesa andando a riempire i vuoti con dei dati modellati, che garantiscono livelli di accuratezza del tutto simili a quelli rilevati dei sensori reali. In UK Power Networks questo approccio ci ha consentito di stimare i carichi della rete elettrica partendo da una copertura del 10%, una percentuale che è comunque sufficiente ai nostri modelli per elaborare le informazioni e consentirci di prendere le decisioni ottimali. Questa possibilità può avere un impatto enorme sull’idrico, che è tendenzialmente più indietro sulla sensoristica rispetto all’elettrico”.

Soluzioni per diversi livelli di maturità

Dopo il Regno Unito, CK Delta è pronta a portare queste soluzioni anche in Italia, un Paese dove operano centinaia di attori nel mercato energetico, diversi per dimensioni e anche per maturità rispetto alla Digital Transformation: “Nell’affrontare questo tipo di progetti la prima cosa da fare è un’analisi per comprendere qual è il data landscape e la maturità delle capacità interne esistenti. Successivamente possiamo valutare l’adozione di uno dei nostri modelli, con approccio basato su metodologie di progettazione e implementazione agile, per essere pronti a rispondere ad eventuali cambiamenti dei requisiti. Possiamo anche mettere a disposizione il nostro “Data Lab as a Service”, che offre al cliente un laboratorio dati completo di tecnologie e personale esperto, che può essere integrato all’interno dei team aziendali, permettendo di accelerare l’adozione di tecnologie specifiche. In generale, oltre ai dati, siamo in grado di portare agli operatori del settore energy una notevole competenza di dominio, che è poi la chiave per creare progetti di successo”.

Il miglioramento della Customer experience

I benefici possono essere molteplici per gli operatori del comparto: tra questi, il miglioramento della capacità di pianificazione a breve e medio termine, così da allocare i budget in maniera più efficace. In generale, le informazioni elaborate dai modelli matematici consentono una migliore pianificazione delle attività operative, con un utilizzo ottimale delle risorse (in particolare per quanto concerne la manutenzione) e una minimizzazione di incidenti e perdite. Senza dimenticare il miglioramento dei servizi per i clienti finali e, conseguentemente, della customer experience.