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Automazione e Machine Learning

Un approccio sostenibile attraverso l'automazione PC-based: casi applicativi

- Principali fonti di inquinamento
- Automazione come risposta
- Le tecnologie a disposizione
- Electrical and Mechanical Equipment Co., Ltd. (Cina)
- Machine Learning integrato nel sistema di automazione
- Casi applicativi: Refine Finishing (Danimarca)
- Machine Vision: focus illuminazione
- Casi applicativi: Bennet (Italia)
- Casi applicativi: Germania

L'automazione a 360° può e deve essere un fattore di miglioramento delle emissioni di CO2 e dei consumi energetici in tutti i campi di applicazione:

- Automazione industriale
- Building automation
- Automazione nei trasporti

La sostenibilità è spesso definita come "lo sviluppo che soddisfa le esigenze del presente senza compromettere la capacità delle generazioni future di soddisfare le proprie". (Brundtland Commission, 1987)

Le tecnologie a disposizione

Il controllo PC-based unisce il meglio delle tecnologie informatiche e dell'automazione, permettendo un'elevata produttività ed efficienza riducendo i consumi di risorse. Le più recenti tecnologie a disposizione:
- Machine learning
- Machine Vision
- Sistemi di misura avanzati

Casi applicativi: Bennet (Italia)

Aumento dell'efficienza energetica e riduzione dei consumi tramite controllo flessibile dell'impianto di illuminazione.

Obiettivo: implementare un sistema di luci flessibile per le diversi parti del building
Sfida: monitorare e controllare fino a 1500 luci tramite I/O con protocolli dedicati (DALI-2, KNX)

Risultato:
- Risparmio energetico fino al 92,5% con luci a LED e intelligenti
- Importante riduzione in termini di CO2

In allegato, è possibile scaricare il pdf completo dell'atto.

Articoli tecnico scientifici o articoli contenenti case history
Fonte: SAVE ottobre 2023 Sostenibilità dei processi industriali: soluzioni di automazione e controllo
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