Predittori IA per il controllo ottimo delle macchine refrigeranti

Come funziona: Predittivi e Reattivi, un Sistema Intelligente

La nostra soluzione si basa su due pilastri fondamentali:

1. Predizione basata su dati storici e in tempo reale: Attraverso i motori di analisi delle serie temporali integrati in Tolomeo, possiamo monitorare e analizzare continuamente le condizioni operative delle macchine frigorifere. Sensori interni raccolgono dati su temperatura, pressione, stato del compressore e altri parametri chiave, mentre sensori esterni rilevano le condizioni ambientali, come la temperatura esterna e l'umidità. L'IA elabora questi dati per identificare schemi e anomalie, imparando a prevedere variazioni future dei carichi termici.

2. Controllo predittivo in tempo reale: La parte reattiva del sistema entra in gioco nel momento in cui il modello predittivo anticipa variazioni nel carico. Le macchine frigorifere possono quindi regolare automaticamente i loro parametri operativi per prevenire sprechi energetici e mantenere costanti le condizioni di raffreddamento. Ad esempio, se Tolomeo prevede un aumento della temperatura ambientale o un aumento del numero di presenze in un supermercato, il sistema può prepararsi aumentando l’efficienza prima che il carico aumenti effettivamente

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Tolomeo ed Embedded: Sinergia per l’Efficienza

Una delle caratteristiche più potenti di Tolomeo è la sua capacità di operare sia nel cloud che in locale. Il training dei modelli predittivi avviene in cloud, sfruttando la potenza computazionale per analizzare grandi quantità di dati e migliorare costantemente le previsioni. Una volta che il modello è stato addestrato, viene trasferito su sistemi embedded locali, permettendo al sistema di refrigerazione di funzionare in autonomia, senza la necessità di connessione costante al cloud.

Questo approccio ibrido offre il meglio di entrambi i mondi:

• Efficienza e velocità: Il sistema risponde in tempo reale grazie al calcolo locale, riducendo i tempi di latenza e garantendo un'azione immediata.
• Aggiornamenti continui: I modelli vengono periodicamente aggiornati in base a nuovi dati raccolti, garantendo che il sistema continui a operare alla massima efficienza.

Integrazione di Sensori Esterni e Analisi Contestuale

Un’altra innovazione chiave è l’integrazione di sensori esterni che monitorano le condizioni ambientali circostanti. Ad esempio, i sensori di presenza rilevano il numero di persone in un ambiente (come un supermercato o un magazzino), e possono influenzare il carico termico della refrigerazione. Altri sensori possono monitorare le aperture delle porte delle celle frigorifere o l’afflusso di aria calda dall’esterno.

Questi dati arricchiscono le previsioni, rendendo il sistema più sensibile a fattori esterni che potrebbero influire sul consumo energetico, ottimizzando in modo mirato il raffreddamento senza sprechi.

Vantaggi della Refrigerazione Intelligente

L’integrazione di IA predittiva con sistemi embedded per il controllo locale e sensori esterni offre numerosi vantaggi:

• Riduzione dei consumi energetici: Prevedendo e rispondendo alle variazioni di carico in anticipo, i picchi di consumo vengono livellati, migliorando l’efficienza complessiva.
• Minore usura dei componenti: Regolazioni continue e graduali riducono lo stress sui componenti chiave, prolungando la vita utile del sistema e riducendo la necessità di manutenzione.
• Ottimizzazione delle prestazioni: I sistemi di refrigerazione lavorano sempre nelle condizioni ottimali, garantendo che i prodotti conservati mantengano la giusta temperatura senza fluttuazioni.