Rockwell e Actemium introducono l'IA per ottimizzare la refrigerazione

Rockwell Automation e Actemium hanno collaborato per ottimizzare uno dei sistemi più energeticamente intensivi nella produzione di alimenti surgelati: la refrigerazione industriale. Utilizzando il sistema di controllo distribuito (DCS) PlantPAx di Rockwell, Actemium ha sviluppato RtCOP (Real-Time Coefficient of Performance), un'applicazione di intelligenza artificiale autonoma. Installata presso un importante produttore di patatine fritte surgelate, questa soluzione ha aumentato l'efficienza energetica del 17%, generando risparmi annui pari a 130.000 dollari per impianto. Oltre a ridurre i costi operativi, la soluzione diminuisce lo stress meccanico sulle apparecchiature di refrigerazione, contribuendo a migliorarne l'affidabilità a lungo termine.

Ottimizzazione autonoma in tempo reale e sgravio del carico di lavoro
Agendo come un operatore virtuale costantemente attivo, RtCOP analizza in tempo reale le capacità del sistema, i rendimenti e le condizioni ambientali. L'applicazione determina e implementa in modo autonomo le combinazioni ottimali di compressori, condensatori ed evaporatori. Secondo Jim Gillis, General Manager di Actemium Atlantic Canada, questa classificazione continua delle apparecchiature in base al consumo energetico è un'attività che gli operatori umani non possono svolgere manualmente in tempo reale. Di fronte alla carenza di manodopera qualificata, la soluzione alleggerisce notevolmente il carico di lavoro del personale dell'impianto. Il produttore sta attualmente distribuendo questo sistema a livello globale nei suoi vari stabilimenti, affidandosi a dashboard per confrontare l'efficienza energetica da un sito all'altro.

Contesto aggiuntivo: Contesto tecnologico e dinamiche di mercato
Questa sezione fornisce un contesto tecnologico e di mercato non esplicitamente dettagliato nel comunicato originale.

Nell'industria alimentare, i sistemi di refrigerazione industriale funzionano tradizionalmente con logiche di controllo reattive basate su setpoint fissi (come i cicli PID). Questi metodi faticano ad adattarsi a variazioni dinamiche quali il carico di produzione istantaneo o le fluttuazioni della temperatura ambiente esterna. Integrando gli algoritmi di apprendimento automatico direttamente nel nucleo di un DCS moderno, i produttori passano a un controllo di processo avanzato (Advanced Process Control). L'IA anticipa il fabbisogno di refrigerazione e regola dinamicamente la pressione di aspirazione e la sequenza dei compressori in un anello chiuso. Questo approccio è particolarmente cruciale nella lavorazione dei surgelati, dove la rigorosa conservazione della catena del freddo è imprescindibile. Esso consente agli impianti di compensare l'aumento dei costi dell'elettricità e di raggiungere gli obiettivi di decarbonizzazione senza compromettere la sicurezza alimentare.

A cura di Lekshman Ramdas, redattore di Induportals – adattato dall'intelligenza artificiale.

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