L’efficientamento dei grandi impianti di pompaggio e la riduzione dell’impronta energetica rappresentano le sfide più urgenti nella gestione delle reti idriche moderne.

L’integrazione di infrastrutture basate sull’Internet of Things e sull’intelligenza artificiale permette di superare i modelli di gestione tradizionali basati sulla manutenzione a guasto o a calendario, come dimostra il progetto sviluppato da Molise Acque, realizzato in collaborazione con il partner tecnologico eMomentum.

Il progetto, è aggiudicato il primo posto nella categoria “Digital New Champions” dei MADE Future Industry Awards, dimostra come la transizione verso logiche prescrittive consente di ottimizzare le prestazioni degli impianti di sollevamento in tempo reale, garantendo la continuità dell’approvvigionamento per la collettività e riducendo l’impronta energetica dei sistemi di pompaggio su larga scala.

1.000 km di rete e 220 sorgenti

La gestione logistica e operativa di un’infrastruttura idrica di scala regionale comporta una complessità tecnica notevole, legata alla dispersione geografica degli impianti e alla necessità di garantire la continuità del servizio in territori morfologicamente complessi.

Molise Acque governa una rete capillare che supera i 1.000 chilometri di estensione, un sistema articolato che non si limita a soddisfare il fabbisogno idrico locale ma si estende fino a rifornire ampie aree di Campania, Puglia e Lazio.

All’interno di una configurazione strutturale così vasta, il mantenimento dell’efficienza energetica e dell’integrità meccanica dei sistemi di pompaggio rappresenta una priorità strategica per contenere i costi operativi e assicurare l’approvvigionamento a oltre 500.000 abitanti.

L’estensione dell’infrastruttura richiede un monitoraggio costante per prevenire disallineamenti o guasti improvvisi che potrebbero compromettere l’erogazione dell’acqua.

“Siamo un’azienda a totale capitale pubblico che si occupa della gestione per l’acqua come grossista per tutto il Molise. In più serviamo circa 500.000 abitanti. La nostra rete strutturale si compone di circa 1.000 km con oltre 220 sorgenti, pozzi e impianti di sollevamento”, spiega Vincenzo Napoli, presidente di Molise Acque.

La forte dipendenza dai sistemi di sollevamento meccanico evidenzia la necessità di abbandonare i vecchi modelli manutentivi a favore di soluzioni predittive, capaci di mappare i flussi e ottimizzare l’efficienza dei motori in funzione dei reali carichi di lavoro.

Il cuore tecnologico: la centrale di Santa Maria delle Macchie

La traduzione operativa della strategia digitale ha trovato il proprio campo di applicazione pilota all’interno della centrale di Vinchiaturo, un nodo nevralgico per l’intera rete regionale.

L’ingegnerizzazione del progetto si è concentrata sulla sensorizzazione diffusa dei macchinari di grande taglia presenti nell’impianto, dove sono stati installati 47 sensori wireless triassiali per il rilevamento continuo delle vibrazioni e delle temperature sulle componenti meccaniche più sollecitate.

Monitorare costantemente motori che raggiungono potenze fino a 1.600 kW permette di intercettare i minimi segnali di usura prima che si trasformino in blocchi improvvisi dell’erogazione, salvaguardando l’investimento tecnologico e ottimizzando i flussi idrici.

L’impatto energetico di questa specifica infrastruttura evidenzia la centralità della scelta di posizionare qui i dispositivi IoT per la raccolta dei dati.

“Il principale impianto di sollevamento di cui il progetto si è occupato è Santa Maria delle Macchie, un impianto di grande portata che solleva circa 30 milioni di metri cubi con una potenza installata di oltre 11 MW. Funzionano in continuo e consumano oltre 50 milioni di kWh all’anno”, spiega Napoli.

La mole dei consumi elettrici legata al funzionamento ininterrotto dei motori rende evidente come anche una minima percentuale di miglioramento nell’efficienza termomeccanica possa generare un risparmio economico e ambientale immediato e significativo.

Dalla diagnostica alla prescrizione: “prevedere per agire”

L’architettura analitica della piattaforma permette di compiere un salto evolutivo rispetto ai tradizionali sistemi di diagnostica, integrando le metriche di usura meccanica con i parametri di rendimento energetico delle macchine.

Il software non si limita a notificare il superamento di una soglia critica di temperatura o vibrazione, ma applica modelli predittivi per calcolare in tempo reale quanta energia venga dispersa a causa del degrado progressivo di un componente.

L’approccio trasforma il flusso informativo in indicazioni prescrittive prioritarie, suggerendo ai tecnici non solo quando intervenire, ma anche l’azione ottimale per massimizzare l’efficienza complessiva del sistema.

La cooperazione tra l’intelligenza artificiale e l’esperienza del personale sul campo si è rivelata determinante per la calibrazione degli algoritmi all’interno della centrale.

“Il grosso vantaggio è stato quello di riuscire a capire, lavorando in stretta sinergia con i nostri tecnici, quali fossero i campi di valore entro i quali queste macchine lavoravano in condizioni ottimali, cercando di rifasare e condurre ogni singola macchina nelle condizioni migliori”, sottolinea Napoli.

La creazione di questo modello prescrittivo assicura una gestione dinamica dei flussi, adattando i regimi operativi dei motori per scongiurare sovraccarichi e stabilizzare il funzionamento dell’infrastruttura di sollevamento.

L’impatto economico del monitoraggio: come la prevenzione dei guasti azzera gli sprechi

L’efficacia del monitoraggio prescrittivo ha trovato riscontro pratico nei primi sei mesi di attivazione della piattaforma, evidenziando la capacità del sistema di tradurre l’analisi dei dati in risparmi economici diretti e prevenzione del rischio.

Gli algoritmi di machine learning hanno intercettato tre anomalie critiche sui sistemi di pompaggio, consentendo di pianificare le manutenzioni prima che si verificassero guasti distruttivi.

L’identificazione precoce dei disallineamenti ha protetto l’integrità della centrale, assicurando la continuità del servizio idrico per la popolazione e scongiurando i costi elevati legati ai fermi macchina straordinari e alle riparazioni d’urgenza.

La quantificazione dei benefici evidenzia la sostenibilità economica dell’investimento tecnologico fin dalle prime fasi di esercizio.

“A fronte di un investimento di circa 25.000 euro, siamo riusciti a risparmiare oltre 20.000 euro di energia. È stata prevista con manutenzione prescrittiva la rottura di un cuscinetto che avrebbe potuto comportare un danno molto rilevante, oltre che al servizio e alla sicurezza degli operatori, anche alla macchina”, evidenzia Napoli.

La prevenzione del danno al cuscinetto dimostra come la correlazione tra parametri termici e vibrazionali consenta di azzerare le spese impreviste, ottimizzando la vita utile degli asset e garantendo la massima sicurezza sul luogo di lavoro.

Governance e futuro: un modello sostenibile per la PA

La validazione delle metriche di efficienza registrate nella fase pilota apre la strada a un’estensione strutturale del modello di gestione predittiva su una quota più ampia dell’infrastruttura regionale.

Le proiezioni economiche basate sui dati reali indicano che i risparmi potenziali su base annua potrebbero raggiungere i 145.000 euro, delineando un ritorno sull’investimento stimato nell’ordine del 492%.

Una simile scalabilità dimostra come la digitalizzazione applicata ai sistemi idrici non rappresenti un costo fisso, ma un investimento autofinanziato capace di generare risorse da reinvestire nella modernizzazione delle reti territoriali.

La pianificazione strategica mira ora a replicare i risultati ottenuti in altri nodi nevralgici della rete di distribuzione.

“L’investimento è assolutamente sostenibile e siamo in grado di dimostrare l’immediato ritorno. Al momento sono stati stimati tra i 45.000 e i 48.000 euro di minori costi di energia su un terzo degli impianti che stanno lavorando. La nostra intenzione è ora identificare altri 3 o 4 impianti per replicare questa esperienza”, conclude Napoli.

Il consolidamento di questa infrastruttura analitica definisce un nuovo standard per la governance dei beni comuni, dove l’adozione dell’intelligenza artificiale e dell’Internet of Things trasforma l’efficienza operativa in una garanzia di tutela della risorsa idrica e di sostenibilità economica a lungo termine.