Gruppo Hera migliora la gestione delle reti gas grazie alla manutenzione predittiva che sfrutta sistemi di intelligenza artificiale.
Soluzioni di IA per le Multiutility
Il Gruppo Hera è una delle principali Multiutility italiane e la prima realtà a gestire la fornitura di servizi energetici e ambientali con un approccio multibusiness.
Come evidenziato dal Piano Industriale 2024 presentato lo scorso gennaio 2021 dalla Multiutility, Gruppo Hera si assume l'impegno di sviluppare importanti progettualità intorno a tre dimensioni: ambientale, socioeconomica, innovativa. Quest'ultima prevede nuove opportunità legate all'evoluzione tecnologica per migliorare l’efficienza e la qualità dei servizi offerti con modalità di lavoro sempre più agili.
Nel solco di questo percorso di innovazione al servizio della sostenibilità, si inserisce il nostro progetto di collaborazione per l'ottimizzazione dei programmi di manutenzione delle reti gas sul territorio dell’Emilia-Romagna.
Il caso studio
Obiettivi
- Prevenire con ampio anticipo i guasti nelle reti e le segnalazioni da parte di terzi
- Ottimizzare le attività di manutenzione
- Rendere il servizio più sicuro ed efficiente
Soluzione
Il progetto è stato sviluppato con l’obiettivo di prevedere il maggior numero possibile di guasti nelle reti, rendendo efficace e tempestiva la pianificazione del lavoro delle squadre di intervento. Abbiamo sviluppato un modello matematico che, analizzando i dati, individua i tubi maggiormente a rischio e suggerisce all’operatore quando e dove intervenire, calcolando il percorso ideale.
Risultati
- 30% delle dispersioni di gas registrate, segnalate da terzi
+ 20% dei chilometri monitorati a parità di squadre impiegate
+ accuratezza nell'attività di previsione delle fughe di gas
+ sicurezza nei servizi erogati
La manutenzione predittiva
Sfruttando logiche predittive di intelligenza artificiale è possibile prevedere il rischio di malfunzionamenti o di guasti agli impianti, pianificando in anticipo gli interventi di manutenzione e risparmiando ingenti risorse. Interpretando i dati storici e mettendoli in relazione con le variabili correnti, grazie agli algoritmi, è possibile ottimizzare il processo di manutenzione preventiva per massimizzarne l’efficacia.
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