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Energy Analytics: come usare i big data per ridurre i costi monitorando consumi e anomalie

Il modello predittivo sviluppato è utilizzato per:
- rilevare le anomalie dei consumi in tempo reale invece che alla ricezione della bolletta, con un risparmio significativo dei consumi inutili.
- ridurre l’errore nella stima anticipata dei consumi mensili richiesto per motivi contabili prima della fine del mese e comunque prima della ricezione della bolletta.

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Atti di convegni o presentazioni contenenti case history
HOME & BUILDING ottobre 2017 Smart Building: tecnologie per servizi innovativi

Pubblicato
da Alessia De Giosa
HOME & BUILDING 2017Segui aziendaSegui




Estratto del testo
Veronafiere 18-19 ottobre 2017 Gli atti dei convegni e pi di 8.000 contenuti su www.verticale.net Cogenerazione Termotecnica Industriale Pompe di Calore 27 ottobre Cogenerazione Termotecnica Industriale Pompe di Calore Alimentare Alimentare Petrolchimico Alimentare 28 ottobre Alimentare Petrolchimico Alimentare Alimentare Petrolchimico Visione e Tracciabilit 28 ottobre Luce Energia Domotica LED Luce Energia Domotica LED Energy Analytics: come usare i big data per ridurre i costi monitorando i consumi e le anomalie energetiche Alfio Fontana (Energy Manager, Carrefour Italia) 19 Ottobre 2017 I numeri di Carrefour in Italia Oltre
20.000
Collaboratori Cifra d'affari 2015
4,9 Mld'
Totale
Punti Vendita
1.071
al 28/02/2017 Regioni
di presenza
18
La gestione delle risorse Energetiche in Carrefour Italia EnergyBoard3e Eco Energy Efficiency The Internet of Things: mapping the
value beyond the hype
McKinsey Global Institute, June 2015 Consumatori e aziende vogliono avere informazioni con cui migliorare le loro vite ed i loro risultati. Non
hanno solo bisogno di dati, ma anche e soprattutto di poterli analizzare per migliorare le proprie decisioni. I Big Data e la necessit di trasformarli per migliorare le proprie performance ' Big (Energy) Data. Come in altri settori, nel settore energetico la quantit di dati disponibile sta crescendo in modo esponenziale. Molte aziende hanno a disposizione le
serie storiche dei loro consumi energetici. ' Dall'analisi a posteriori all'analisi previsionale. La Business intelligence tradizionale permette di analizzare il passato ma non fornisce suggerimenti per il futuro.
L'apprendimento automatico (Machine Learning) permette di fare predizioni basandosi sul
passato e trasformando quindi i dati in azioni che ottimizzano il processo di gestione dei
consumi energetici. ' Applicazioni: ' Ottimizzazione delle previsioni per il budget e la contabilizzazione
' Rilevazione di anomalie energetiche
' Manutenzione preventiva I Big Data e le tecnologie predittive in ambito energia Nell'apprendimento da esempi l'obiettivo riuscire
a trovare una funzione che descriva bene il rapporto
tra input e output non solo degli esempi di training
ma anche di esempi nuovi. Xtraining Ytraining Machine learning Errore Misurazione Variabili di Input Variabili di Output Bias elevato (underfit) Varianza elevata (overfit) Fit corretto Machine Learning ' Approccio metodologico Regressione/classificazione multivariata Rilevazione automatica
delle anomalie Analisi di serie
temporali multiple Selezione delle variabili rilevanti OTUS Predictive Technology una piattaforma software sviluppata da Camelot che integra algoritmi di machine learning
allo stato dell'arte e le pi moderne tecnologie web. APPROCCIO TECNOLOGIA Integrazione dei dati Integrazione di dati da fonti eterogenee Analisi e predizione Creazione del modello e predizioni in tempo reale tramite algoritmi di Machine Learning Fruizione Visualizzazione su un cruscotto web e/o integrazione in sistemi informativi esistenti Tecnologia di predictive analytics: Otus Predictive Technology EnergyBoard3e una soluzione dashboard e mobile che permette di monitorare, analizzare, predire
e confrontare i consumi energetici in tempo reale su tutti o un insieme di punti vendita della rete
Carrefour, portando ad un miglioramento continuo della sostenibilit e dell'efficienza ambientale. Caratteristiche principali
'Monitoraggio dei consumi energetici multi sito in tempo reale
'Calcolo di EnPI dinamici a partire da misure reali
'Rilevazione automatica di anomalie dei consumi
'Normalizzazione dei consumi per il benchmarking tra differenti siti e per la verifica di interventi di efficientamento 'Previsione dei consumi per la contabilizzazione e il budget. La soluzione nata grazie a Otus: EnergyBoard3e EnergyBoard3e la App che aiuta il Responsabile del Puto Vendita con segnalazioni di
anomalie, feedback ed informazioni utili riguardanti il consumo energetico dei loro punti
vendita. EnergyBoard3e Eco Energy Efficiency Utile Il Responsabile del Punto Vendita ottiene un aggiornamento generale sulle prestazioni del negozio e sugli avvisi relativi a consumi energetici anomali Dinamico Il Responsabile del Punto Vendita pu facilmente analizzare e classificare il consumo energetico anomalo, arricchendo EnergyBoard Intuitivo Tutte le informazioni disponibili a portata di click in un App intuitiva e user-friendly App EnergyBoard3e : Tutte le informazioni a portata di App Output personalizzati e variegati C Pi di 500 POD Fonti esterne POD 1 POD 1 POD 1 POD 1 POD 1 Dati Sensori Dati Fornitori Integrazione e Fusione Dati EnergyBoard3e Analisi Predittiva (Machine Learning) Web dashboard - Carrefour Energy Team

- Data Scientists EnergyBoard3e : Collaborazione tra Data Scientists ed Energy Team Carrefour Vantaggi di EnergyBoard3e Energy Management utilizzando la App EnergyBoard3e Energy Manager (EM) Responsabile Punto Vendita (RPV) Coscienza effettiva sullo
stato di salute globale del
proprio PV
1 Distribuzione delle
responsabilit tra i diversi
attori
3 Previsione consumi e segnalazione delle anomalie energetiche Maggiore controllo sulla
gestione delle anomalie
4 Aggregazioni su diversi
punti Vendita e calcolo
degli EnPI Dati distributore Energia Elettrica e dei sensori installati su campo EnergyBoard3e Update Anomalie Energetiche Gestione delle sole Anomalie Critiche Analisi su dati aggiornati in real-time RPV acquisisce le
informazioni, le analizza,
introduce informazioni
nuove nel processo
arricchendo il sistema EM riceve informazioni
aggiornate e scremate
per gestire con la giusta
priorit le reali criticit
evidenziate. Stimolo a migliorare le
performance del proprio PV
2 Vision-Mission EnergyBoard3e : Ottimizzare con semplicit risorse consumi costi Il modello predittivo sviluppato utilizzato per:
' rilevare le anomalie dei consumi in tempo reale invece che alla ricezione della bolletta, con un risparmio significativo dei consumi inutili. ' ridurre l'errore nella stima anticipata dei consumi mensili richiesto per motivi contabili prima della fine del mese e comunque prima della ricezione della bolletta. Dati rilevati dai sensori Modello Predittivo Con fr o n to Dati da fonti esterne Valori attuali Valori passati Valori previsti
e intervalli di
confidenza Valori
passati &
attuali Storico delle
anomalie ANOMALIA Altri dati da fonti interne Il modello predittivo il motore di EnergyBoard3e Accensione Condizionamento H24 EnergyBoard3e : Dal campo l'aiuto per avere tutte le informazioni a 360 Definizione Perimetro POD Esclusione consumi anomali Colmare buchi dati di partenza Effetto Clima Effetto H24 Effetto REN Una pagina interattiva dove poter generare il Budget energetico, l'atterraggio e dove poter
simulare scenari: apertura/chiusura H24, prolungamento orario, valutare interventi
efficientamento o analizzare l'effetto clima! EnergyBoard3e : Un supporto per la costruzione del BDG e per simulare scenari Requisiti ISO 50001 Supporto in EnergyBoard3e ' una 'software application capable of consolidating data and delivering automatic analysis'. Genera report automatici per
analizzare rapidamente I consumi energetici di tutti i PDV. Misure oggettive ' Calcola e visualizza gli EnPIs in tempo reale ed evidenzia EnPIs fuori dai limiti definiti come baseline dall'organizzazione. Energy Performance Indicators ' Permette di monitorare in tempo reale lo scostamento rispetto ad obiettivi prefissati. Definizione e monitoraggio obiettivi EnergyBoard3e : Per il nostro Sistema di Gestione Energia certificato ISO 50001 Rivoluzionare la gestione dell'energia: il valore aggiunto di EnergyBoard3e in Carrefour Italia Grazie per l'attenzione Alfio Fontana (Energy Manager, Carrefour Italia) 19 Ottobre 2017

www.carrefour.it

@carrefournews fb.com/CarrefourItalia alfio_fontana@carrefour.com www.energyboard3e.com


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