Nel settore metallurgico efficienza energetica e sostenibilità sono oggi priorità strategiche. Tra le risorse più utilizzate, e spesso trascurate, spiccano l’aria compressa e l’acqua, elementi essenziali nei processi produttivi, ma anche fonti di potenziali sprechi e costi elevati se non gestiti con attenzione.

Grazie alla digitalizzazione e alla convergenza tra sensoristica avanzata e piattaforme IIoT intelligenti, oggi è possibile ottenere una gestione ottimizzata e sostenibile dell’aria compressa e dell’acqua negli impianti metallurgici.

L’approccio proattivo, così come interpretato da ifm e basato sui dati consente di ridurre i consumi, abbattere i costi e migliorare la sostenibilità ambientale, rispondendo in modo concreto alle sfide della moderna industria siderurgica.

Aria compressa: dalla reattività al controllo in tempo reale

Tradizionalmente considerata una risorsa “invisibile”, l’aria compressa viene spesso data per scontata, con dispersioni e inefficienze che possono generare ingenti sprechi energetici.

La chiave per invertire questa tendenza è un monitoraggio continuo e preciso: i moderni flussimetri IO-Link di ifm electronic consentono di misurare simultaneamente il flusso, la pressione, la temperatura e il consumo totale dell’aria compressa, offrendo una visione completa e in tempo reale delle performance dell’impianto.

Questi dati, raccolti direttamente sul campo, vengono poi inviati alla piattaforma IIoT moneo cloud di ifm, che li visualizza in un’unica dashboard accessibile, chiara e personalizzabile. In questo modo, tecnici, manutentori e responsabili energetici possono accedere rapidamente a informazioni chiave, ricevere notifiche tempestive e intervenire dove necessario.

Oltre al monitoraggio, moneo cloud di ifm consente di trasformare i dati in insight economici e ambientali: ogni consumo può essere convertito in costi reali, CO₂ prodotta e consumo di energia elettrica.

È possibile perfino distinguere tra il costo operativo normale di un impianto e quello relativo alle sole perdite, ottimizzando così la spesa e l’efficienza.

Focus sulle calate: visibilità totale anche nei rami secondari

La misurazione dell’aria compressa non si limita al compressore principale. Le cosiddette “calate”, le diramazioni secondarie che alimentano i singoli impianti, rappresentano spesso un punto cieco nel sistema.

Grazie ad ifm, in virtù della tecnologia IO-Link e della sua piattaforma moneo cloud, è oggi possibile monitorare anche queste sezioni, identificando con precisione dove si verificano sprechi e intervenendo con tempestività.

Un vantaggio competitivo per le aziende di grandi dimensioni, come lo sono le acciaierie, dove la complessità degli impianti rende difficile individuare dispersioni senza strumenti digitali avanzati.

L’acqua come risorsa strategica: gestione intelligente nel raffreddamento industriale

Accanto all’aria compressa, l’acqua rappresenta un’altra risorsa fondamentale nei processi metallurgici, in particolare per il raffreddamento.

Anche in questo caso, l’approccio tradizionale lascia spazio a una gestione basata su dati e automazione. Con un solo sensore SU Puresonic, ifm consente di monitorare contemporaneamente flusso, temperatura e consumo dell’acqua, sia in ingresso che in uscita.

Attraverso moneo cloud di ifm i dati raccolti vengono visualizzati in tempo reale, permettendo di confrontare immediatamente i valori in entrata e in uscita. Il delta tra i due parametri, se superiore a una certa soglia, indica una possibile perdita, che può così essere rilevata tempestivamente.

AI e pattern recognition: l’analisi predittiva entra in campo

I vantaggi della digitalizzazione non si fermano qui. L’intelligenza artificiale entra in gioco per affinare ulteriormente l’analisi.

In un impianto di raffreddamento di una realtà metallurgica il delta tra flusso in ingresso e in uscita non è costante, ma oscilla per natura. Questo rende difficile l’individuazione delle perdite con soglie statiche.

L’algoritmo Pattern Monitor, integrato nella piattaforma moneo cloud di ifm, applica tecniche avanzate come reti neurali, regressione lineare e alberi decisionali per riconoscere deviazioni significative dai pattern abituali.

Il sistema analizza i dati storici del singolo impianto e, se rileva anomalie non coerenti con i comportamenti attesi, invia alert mirati. In questo modo è possibile rilevare anche perdite di entità media o ridotta, spesso invisibili con sistemi convenzionali, migliorando al contempo la qualità del processo e riducendo i costi.