Il progetto “IGEA” è stato realizzato da MIPU Machine Care con il concorso di risorse dell’Unione europea, dello Stato italiano e della Regione Lombardia, secondo le modalità individuate all’articolo D.1.c. del Bando CUP – E57H22001070007
La sostenibilità ambientale, l’avanzamento tecnologico, l’ottimizzazione delle risorse economiche e la trasformazione dei punti di contatto tra gestore del building e clienti costituiscono alcune delle principali sfide che il futuro ci riserva. In questo articolo, esploreremo come l’impiego dell’energia sia stato un indicatore cruciale per minimizzare l’impatto ecologico e migliorare l’esperienza del cliente nella gestione di uno spazio di co-working.
Lo spazio, inteso come punto di contatto fisico e digitale, di luogo di comunicazione ma anche di tradizionale unità produttiva, deve essere in grado di trasmettere i concetti di sostenibilità, di innovazione tecnologica, di attenzione al cliente e di efficienza gestionale. Questo articolo spiegherà come un utilizzo creativo, non convenzionale e tecnologicamente avanzato del vettore energetico abbia potuto contribuire a raggiungere un così sfidante obiettivo.
La quarta rivoluzione industriale
Oggi siamo nel pieno di una nuova fase di trasformazione radicale ancora più dirompente e vorticosa delle precedenti, comunemente definita come quarta rivoluzione industriale caratterizzata dai progressi di nuove tecnologie quali:
- L’Intelligenza Artificiale (AI), computer in grado di “pensare”, riconoscere modelli complessi, elaborare informazioni, trarre conclusioni e formulare previsioni. Le macchine, alimentate da una gran mole di dati, imparano e agiscono (machine learning);
- L’Internet delle Cose (IoT) ovvero la possibilità che gli oggetti di tutti i giorni siano connessi ad Internet, identificabili e comandabili da altri dispositivi;
- Le nuove tecnologie computazionali in grado di elaborare velocemente enormi quantità di dati attraverso computer estremamente più potenti, capaci di implementare logiche AI e creare, in pochi secondi, modelli molto complessi;
- Il “cloud” che consente di archiviare ed accedere in modo sicuro alle proprie informazioni da ogni luogo ed in ogni istante.
Infine la robotica, la stampa 3D, la realtà virtuale (VR), materiali innovativi (tra cui plastiche, leghe metalliche e biomateriali) e altro ancora.
Queste nuove tecnologie sono in grado di mutare anche le aspettative dei clienti permettendo alle aziende di offrire una maggiore personalizzazione ed un’esperienza mirata. Mai come adesso, l’energia è protagonista sia come abilitatore di questa quarta rivoluzione sia come tema centrale nel dibattito sociale ed ambientale. L’aumento esponenziale delle necessità energetiche provocate dalle evoluzioni sopraddette è la causa principale del cambiamento climatico.
L’energia stessa, grazie alle nuove tecnologie, può essere utilizzata in qualità di indicatore di comportamento. In questo modo si può effettuare costantemente il controllo del consumo energetico ed il confronto con una baseline ottimale. Essere in grado di rendere più efficienti i sistemi energivori è la principale sfida per la lotta al climate change e per garantire uno sviluppo futuro sostenibile.
Necessità
Si è deciso di intraprendere un percorso di ricerca con l’idea di sviluppare un innovativo concept per uno spazio sostenibile, digitale, tecnologicamente avanzato. Gli obiettivi da perseguire erano: una forte riduzione dei consumi energetici, di emissioni di CO2 e un forte incremento, al contempo, del benessere del cliente e della sua “experience” attraverso l’utilizzo delle tecnologie più innovative.
Soluzione
Il primo obiettivo che ci si è posti è stato quello di ridurre il consumo energetico di ogni spazio del 20% a parità di hardware e di comfort degli utenti. In altre parole la riduzione dei consumi potrà essere conseguita soltanto con modifiche di natura gestionale, compatibilmente con la valorizzazione massima dell’esperienza del cliente.
Per raggiungere tale obiettivo si è progettato un sistema di raccolta, analisi e storicizzazione dei molteplici dati provenienti dagli ambienti di co-working. I dati così raccolti vengono valorizzati per alimentare intelligenze artificiali in grado agire in modo autonomo nella regolazione degli impianti di climatizzazione, di illuminazione e di qualsiasi fonte energivora presente all’interno dell’ufficio.
Il punto fondamentale per costruire intelligenze di questo tipo è alimentarle con una base dati sufficientemente ampia attraverso cui possano “imparare” ad agire nel modo più completo possibile.
La soluzione si è indirizzata da una parte verso la creazione di un sensore IOT multiparametrico e miniaturizzato sviluppato ad hoc (nell’immagine sotto) in grado di rappresentare le condizioni ambientali e di comfort negli spazi e, dall’altra parte, verso l’implementazione di un sistema con logiche di controllo AI per i principali usi energetici significativi dell’ufficio. Il progetto è stato realizzato con il concorso di risorse dell’Unione europea, dello Stato italiano e della Regione Lombardia, secondo le modalità individuate all’articolo D.1.c. del Bando CUP – E57H22001070007.
Le fasi della ricerca applicata
Le attività di ricerca applicata si sono sviluppate in cinque fasi:
1. Individuazione dei parametri ambientali e tecnici con cui alimentare le intelligenze
Sono stati valutati fattori meteorologici quali temperatura e umidità, vento, irraggiamento, pioggia; fattori relativi all’involucro edilizio e location; fattori interni quali temperatura e umidità, consumo di energia, illuminazione, qualità dell’aria, indici di affollamento. Si sono selezionati i seguenti parametri:
- Temperatura: predittore del comfort termico;
- Umidità;
- Luminosità;
- Concentrazione di composti organici volatili: impiegata come indicatore della salubrità dell’ambiente;
- Rumore: predittore dell’indice di affollamento.
2. Progettazione e realizzazione del sensore
I principali ostacoli superati sono stati il numero di misure da rilevare e la dimensione. Il diametro del sensore infatti doveva essere inferiore a 6 cm in modo da potersi integrare nell’architettura degli uffici.
Il livello di miniaturizzazione raggiunto dal multi-sensore ha permesso di disporre di un device unico in termini di ingombri in relazione alle grandezze fisiche misurate.
3. Clusterizzazione uffici e audit energetici
La rete dei diversi spazi è stata suddivisa in cluster in base alla consistenza impiantistica, alla dimensione, alla conformazione, alla posizione geografica, agli orari di apertura. Per ogni cluster è stata svolta un’analisi volta a caratterizzare gli utilizzi dell’energia e a creare una baseline come riferimento per la misurazione dei risultati.
4. Progettazione del sistema complessivo
L’architettura ha previsto l’installazione di una serie di sensori, secondo le dimensioni e caratteristiche dello spazio. Ogni sensore è stato collegato in wireless al gateway installato nel quadro elettrico. I gateway, oltre a comunicare i dati alla piattaforma software Rebecca, hanno agito come attuatori per minimizzare i consumi energetici di climatizzazione ed illuminazione. Infine, essi sono stati anche energy meter.
5. Predisposizione della piattaforma
La piattaforma ha previsto una user experience dedicata per ogni tipologia di utilizzatore. Al suo interno sono state inserite diverse funzionalità:
- Raccolta, integrazione e storicizzazione dei dati;
- Controllo delle prestazioni energetiche e raggiungimento obiettivi prefissati;
- Matrice di criticità degli uffici;
- Benchmark tra spazi;
- Creazione e gestione del ciclo di vita di intelligenze artificiali in grado di controllare il sistema di luci e di climatizzazione;
- Creazione e gestione di intelligenze con funzionalità di manutenzione predittiva sui componenti dell’ufficio.
Applicazioni negli spazi di co-working
L’Intelligenza Artificiale apprende quale dovrebbe essere il comportamento atteso del sistema di climatizzazione al variare delle condizioni ambientali e del numero di persone presenti nei vari punti dell’ufficio. È dunque in grado di agire in autonomia sul sistema di climatizzazione con la duplice finalità di ridurre il consumo energetico e di garantire il comfort dell’utente.
Confrontando il consumo energetico atteso con quello effettivo, l’intelligenza è in grado di segnalare malfunzionamenti ed inefficienze in modalità semplice e visuale.
L’illuminazione, invece, viene modulata in funzione dell’intensità luminosa, dei VOC, della CO2 e del rumore, in grado di rappresentare l’affollamento. Le luci sono modulabili in base alla presenza di persone in date zone dell’ufficio. I controlli e le modulazioni vengono attuate on edge dal gateway, mentre in cloud sono stati implementati modelli di AI in grado di monitorare lo stato di salute degli asset ed impianti principali. Analoghe funzionalità vanno a regolare le rimanenti fonti energivore presenti nello spazio.
La piattaforma si è prestata ad un ampliamento di utilizzo al fine di permettere anche un automatic bill verification ovvero un sistema automatico di verifica, controllo ed analisi dello storico delle bollette energetiche ottimizzando così i costi di gestione.
In un prossimo futuro
I parametri rilevati dal sensore multi-parametrico hanno consentito non solo di rilevare le condizioni ambientali mutate dalla presenza umana all’interno dell’ufficio, ma anche di agire al contrario. Infatti, è stato possibile rilevare la presenza ed il comportamento dell’utente a partire dalle modifiche dei vettori energetici. Se questo tipo di inferenza è sicuramente debole rispetto a quanto analizzabile con sistemi specifici (beacon, telecamere), va tenuto in considerazione che la soluzione di cui si parla è in primis una soluzione di gestione dell’energia. L’idea di monitorare l’utente e le sue interazioni in uno spazio con un sistema la cui presenza è così discreta e rispettosa potrebbe rappresentare un’opportunità di esplorazione futura. Del resto, se le intelligenze artificiali possono supportare gli obiettivi di efficienza e sostenibilità, è il cliente, la sua soddisfazione e le sue necessità che qualsiasi azienda deve porre al centro.
Conclusione
La possibilità di disporre di una soluzione software flessibile che renda l’AI scalabile e facilmente replicabile, collegata all’architettura hardware in campo che garantisce la raccolta dei dati necessari, ha reso possibile la declinazione di questo sistema di ottimizzazione e controllo delle performance in molti ambiti.
Il risparmio energetico che ne è conseguito, l’ottimizzazione della gestione della manutenzione – attivando gli interventi solo se i modelli in cloud avessero intercettato un degrado nel corretto funzionamento degli assets – unito all’attenzione verso il comfort di clienti e dipendenti effettivamente presenti nell’ufficio hanno permesso di raggiungere gli obiettivi aziendali di sostenibilità, innovazione, comunicazione, attenzione al cliente ed infine di efficienza gestionale
