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title: "Efficientamento energetico delle aziende: come l'intelligenza artificiale può fare la differenza"
description: Grazie a soluzioni di intelligenza artificiale, piattaforme IoT evolute abilitano l’efficientamento energetico delle aziende. Vediamo come funzionano e quali sono i vantaggi.
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[Insights | Zenita Group ](https://insight.zenitagroup.it/insights)

# [Efficientamento energetico delle aziende: come l'intelligenza artificiale può fare la differenza](https://insight.zenitagroup.it/insights/efficientamento-energetico-delle-aziende-come-lintelligenza-artificiale-può-fare-la-differenza)

 Scritto da [Admin](https://insight.zenitagroup.it/insights/author/admin) | 23-lug-2024 13.10.17

Investimenti nel controllo dell’efficientamento energetico sono sempre più strategici per le aziende. Grazie ad essi, infatti, è possibile **migliorare le proprie performance e aumentare la competitività** **sui mercati, riducendo il consumo di energia e le emissioni di CO****2****. ** 

Adottare strategie e soluzioni di **efficientamento energetico** con le quali ottimizzare i costi, **migliorare l’efficienza e garantire la sostenibilità** dell’energia, consente alle aziende di affrontare le sfide e cogliere le opportunità dell’attuale mercato energetico che, sempre più caratterizzato da importanti trasformazioni, sta mettendo a dura prova il mondo produttivo.  

**L’intelligenza artificiale (AI)** gioca un ruolo chiave nell’efficientamento energetico delle aziende: dall’**ottimizzazione dei consumi** e della **produzione** alla possibilità di attuare un **miglioramento energetico continuo**, dalla capacità analitica di **identificazione dei trend di consumo** alla **manutenzione predittiva** degli impianti, sono innumerevoli le opportunità di risparmio con le quali l’AI potrà aiutare le imprese ad affrontare in maniera efficace il nuovo contesto e a raggiungere l’efficienza energetica.  

## **Efficientamento energetico e AI: vantaggi misurabili**  

I benefici dell’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale sono concreti e misurabili. Nelle grandi aziende, così come nelle PMI, grazie **all’ottimizzazione dei Building energy management systems**, i risparmi negli edifici variano dal 10 al 20%, mentre salgono intorno al 30% con la **pianificazione ottimizzata di tutte le fasi produttive**. 

Le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale consentono una **riduzione dei consumi** interagendo e interfacciandosi con gli impianti esistenti, migliorando i processi giornalieri e fornendo risultati esaustivi, precisi e frequenti, con i quali creare dei **modelli affidabili e duraturi per generare valore** e assumere decisioni più efficaci e sicure nel tempo. Si tratta di soluzioni e sistemi di AI la cui importanza è destinata a crescere.  

Nei prossimi anni, infatti, l’intelligenza artificiale avrà un ruolo sempre più strategico per le aziende italiane, come rivela un **recente studio dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano **([https://www.osservatori.net/it/ricerche/comunicati-stampa/intelligenza-artificiale-italia](https://www.osservatori.net/it/ricerche/comunicati-stampa/intelligenza-artificiale-italia)): nel 2023 le imprese italiane hanno investito **760 milioni di euro** nelle **tecnologie per l’intelligenza artificiale**, con un balzo del 52% rispetto al 2022 e una crescita complessiva del mercato pari a +262% negli ultimi 5 anni. 

## **Come l’AI sta rivoluzionando le soluzioni di efficientamento energetico per le aziende ** 

La digitalizzazione dei processi produttivi consente alle aziende la raccolta di **enormi moli di dati** connessi a diversi ambiti, compresi quelli relativi ai consumi e ai vari fattori che li determinano.  

Le **piattaforme IoT più evolute** ([https://insight.maticmind.it/insights/dal-dato-al-business-i-vantaggi-di-una-piattaforma-iot-evoluta](https://insight.maticmind.it/insights/dal-dato-al-business-i-vantaggi-di-una-piattaforma-iot-evoluta)) sono in grado di **analizzare le informazioni** acquisite sul campo e di restituire una fotografia dettagliata sul **funzionamento dell’impianto**, costruendo delle **serie storiche di dati**, sulla base delle quali è possibile analizzare il comportamento del sistema in un determinato intervallo temporale. In termini di efficientamento energetico, la disponibilità di dati storicizzati apre a opportunità mai immaginate prima.  

Imparando dai dati storici e replicando quanto appreso grazie a soluzioni di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML), oggi, le **piattaforme IoT** hanno **capacità di auto apprendimento del contesto** che, oltre ad **analisi comparative sui periodi**, al **monitoraggio di eventuali cambiamenti tra serie di dati e alla creazione delle baseline di dati del cliente **([https://insight.maticmind.it/insights/ottimizzazione-infrastruttura-it-il-modello-vincente-nel-manufacturing](https://insight.maticmind.it/insights/ottimizzazione-infrastruttura-it-il-modello-vincente-nel-manufacturing)), consente loro di **effettuare previsioni** a supporto dei processi decisionali a carico dell’energy manager dell’azienda. Questo processo di auto apprendimento diventa più efficace quanti più dati si forniscono.  

Incentrandosi sui dati reali, gli algoritmi di AI e ML, capaci di apprendere sulla base dell’esperienze e di scoprire le vere correlazioni tra i dati, conferiscono ad una piattaforma IoT quella **consapevolezza** e **proattività** che la rendono **“evoluta” rispetto all’obiettivo**, cioè in grado di perseguire **l’efficientamento del processo produttivo**, assumendo **decisioni autonome** per il raggiungimento degli obiettivi di business con minori consumi energetici e maggiori risparmi di risorse.  

Popolato e animato dai dati raccolti in tempo reale attraverso la piattaforma IoT, il **modello 3D (BIM)** dell’asset, dà vita al **Digital Twin dell’impianto**, grazie al quale è possibile ottimizzarne la gestione, il controllo e l’automazione, anche da remoto, sotto il profilo energetico, con l’obiettivo di aumentare l’efficienza energetica e il risparmio dei costi di gestione. 

Nello specifico, per **l’efficientamento energetico delle aziende**, le piattaforme “IIoT- AI centriche” sono in grado di **imparare il comportamento **tipico di un sistema, un impianto o un asset, e fare delle simulazioni precise rispetto alle previsioni sui consumi, alle condizioni operative e le regolazioni attese, identificando precocemente le **inefficienze energetiche** e le possibili cause e abilitando una **manutenzione predittiva** che, grazie all’impostazione di azioni correttive e attraverso il controllo e la gestione delle anomalie, consente una **diminuzione dei costi di manutenzione** e una più rapida soluzione dei problemi connessi. 

Tutto ciò permette una visione complessiva dei **profili dei consumi di ogni asset e processo**, dei **fabbisogni e delle disponibilità delle risorse energetiche**, facilitando una loro migliore armonizzazione e ottimizzazione, trovando il giusto compromesso tra **riduzione dei costi, delle emissioni e dei tempi di produzione e il conseguimento di determinati obiettivi produttivi**. 

I vantaggi di una **piattaforma IoT evoluta**, quindi, possono essere sempre declinati in termini di **efficientamento energetico**, ovvero di capacità di conseguire gli stessi obiettivi finali, oppure anche più ambiziosi, impiegando un minor quantitativo di risorse. 

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