INDUSTRIA 4.0 ed altre incentivazioni

Per Industria 4.0 si intende la propensione dell'odierna automazione industriale ad inserire alcune nuove tecnologie produttive per migliorare le condizioni di lavoro, creare nuovi modelli di business, aumentare la produttività degli impianti e migliorare la qualità dei prodotti.

Energy Spring offre assistenza per la definizione degli interventi e la verifica dei requisiti funzionali alla trasformazione tecnologica e digitale dei processi produttivi per usufruire delle agevolazioni previste dalla legge di bilancio (Super Ammortamento / Iper Ammortamento). Grazie al nostro supporto è possibile sviluppare strumenti di "Big Data Analytics" basati sull’implementazione di tecniche di data Science (Machine Learning, reti neurali) al fine di ottenere analisi predittive (Predictive Analytics) sui consumi energetici aziendali. Questo permette di ottimizzare e ricercare possibili soluzioni da implementare per migliorare l'efficienza energetica aziendale.

In particolare, vengono sviluppati dei “Predittori” tramite un modello statistico basato su machine learning. Tali modelli, sono in grado di stimare i consumi energetici in un intervallo temporale di riferimento, a partire da un certo numero di variabili.
Per lo studio e la definizione del modello ”Predittore” del consumo energetico del treno si procede solitamente mediante due step: 
I. sviluppare il software e le applicazioni necessarie all’acquisizione dei dati necessari allo sviluppo del “Predittore” (acquisizione dati necessari per il Machine Learning); 
II.  attraverso le tecniche di Data Science ed in particolare di Machine Learning si sviluppa il “Predittore” dei consumi in linguaggio Python (sviluppo del “Predittore”). 

Ed in particolare per lo “sviluppo del Predittore” si svolgono le seguenti analisi:
-    Ingegnerizzazione delle feature necessarie alla creazione del modello;  
-    Costruzione dell’insieme di dati utili per la predizione del consumo energetico (dataset); 
-    Costruzione del modello di addestramento con l’utilizzo di diverse tipologie di modelli quali:
      o    Modello KNN (Algoritmo K-Nearest Neighbors);
      o    Modello SVM (Support-Vector Machines);
      o    ..
-    Sperimentazione dei vari modelli sui dataset disponibili e selezionati;
-   Scelta del miglior modello di stima per il “Predittore” dei consumi energetici in base ai migliori risultati ottenuti nei test.

Vengono inoltre analizzate le possibilità di accesso ad altre forme di incentivo regionale, nazionale ed europeo e di accesso alle opportunità del conto termico e degli incentivi previsti per la produzione da fonte rinnovabile.