Il machine learning migliora l’energy management di Seaside… che va a caccia di partner - Digital4Trade
Questo sito web utilizza cookie tecnici e, previo Suo consenso, cookie di profilazione, nostri e di terze parti. Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina o cliccando qualunque suo elemento acconsente all'uso dei cookie. Leggi la nostra Cookie Policy per esteso.OK

Aziende

Il machine learning migliora l’energy management di Seaside… che va a caccia di partner

di Nicoletta Boldrini

23 Giu 2017

Una tecnologia innovativa che sfrutta la potenza del machine learning per rendere efficace l’energy management delle aziende, soprattutto di quelle energivore che oggi hanno obblighi normativi pressanti di Csr e sostenibilità ambientale attraverso la riduzione dei consumi. È ciò che propone la bolognese Seaside, a caccia di partner in grado di proporre al meglio la soluzione: software house, rivenditori e system integrator che operano su Mes ed Erp quelli più ambiti

Nata a Bologna nel 2010, Seaside è una realtà italiana che opera nel settore dell’efficienza energetica con un modello di business sviluppato su tre direttrici: consulenza e formazione, servizi di finanziamento e soluzioni tecnologiche proprietarie. Per la proposta di queste ultime, la società si avvale di partner che vanno da Big player dell’It, Microsoft in primis, fino a software house, Isv, rivenditori e system integrator specializzati soprattutto in applicazioni Mes ed Erp. Un ecosistema che è ancora tutto da costruire e che potrebbe dare nuove possibilità di sbocco ad alcuni partner cavalcando le onde IoT e Industry 4.0. Ce lo siamo fatti raccontare direttamente dall’Amministratore Delegato, Paolo Benfenati.

Paolo Benfenati, amministratore delegato di Seaside

“La soluzione che abbiamo sviluppato è un software di Energy Intelligence che sfrutta algoritmi e modelli di machine learning per portare il concetto di energy management ad un livello superiore – spiega Benfenati -. L’idea è offrire alle aziende una piattaforma che consenta loro di fare molto di più che monitorare semplicemente i livelli di consumo energetico, offrendo informazioni (dall’analisi dei dati) utili per decisioni ed azioni concrete di efficientamento”.

Modelli predittivi e advanced analytics i plus di SaveMixer

SaveMixer, questo il nome della soluzione sviluppata da Seaside, funge da sistema di analisi degli sprechi ma grazie a modelli predittivi di consumo e all’integrazione di un motore di calcolo basato su machine learning la soluzione offre un ventaglio di opportunità molto più ampio perché consente di analizzare grandi moli di dati e di “affinare sé stessa” ma mano che gli algoritmi migliorano in base all’apprendimento automatico.
“Il motore di machine learning è naturalmente calato sui temi dell’efficienza energetica – descrive Benfenati – ma il vero valore lo si deduce mediante l’integrazione con i sistemi produttivi delle aziende manifatturiere, tra le più energivore, come le piattaforme Mes e Plc, arrivando alle applicazioni di business come gli Erp”.

Un aspetto decisamente attuale perché cavalca l’onda di IoT e Industry 4.0 dove le capacità di analisi avanzate potrebbero fare la differenza rispetto alla potenza innovativa di un’azienda rispetto ad un’altra, oltre ad introdurre efficienza. “Un esempio concreto e tangibile di questi scenari è dato dalla manutenzione preventiva degli impianti di produzione quale nuovo processo di efficienza (ed efficacia operativa) generato proprio dall’analisi dei consumi energetici comparati a modelli di comportamento “ottimali” e a tutta una serie di dati che provengono dalla gestione della produzione”.

Ed è proprio su questi aspetti che Seaside fa leva nella ricerca di partner a valore che sappiano proporre al meglio questo tipo di progetti (non solo la soluzione dunque), fermo restando che anche aspetti come la totale personalizzazione dell’applicazione, sia per verticalizzazione settoriale sia per brand aziendale sono interessanti per un mercato di canale oggi alla ricerca di ventagli di opportunità più ampi. “Noi offriamo la soluzione in modalità Saas, per ora sulla piattaforma Azure ma con l’obiettivo di allargare ad altri cloud provider, anche locali”, puntualizza Benfenati in chiusura -. L’applicazione è disponibile anche in formato white-label, configurabile quindi a seconda delle esigenze e dell’identità dell’azienda o del partner”.

Nicoletta Boldrini

Direttore di ZeroUno e del portale AI4Business dedicato all'intelligenza artificiale, seguo da molti anni le novità e gli impatti dell'Information Technology e, più recentemente, delle tecnologie esponenziali sulle aziende e…

Il machine learning migliora l’energy management di Seaside… che va a caccia di partner

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *