Data analytics per ottimizzare il settore energetico

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Di Fabio Pascali, Regional Director Italy, Cloudera

Il passaggio alle energie rinnovabili ha un impatto significativo sui processi di produzione e distribuzione energetica e deve essere gestito con attenzione. Utilizzare i dati in maniera efficiente sarà fondamentale per migliorare la competitività e la produttività degli asset della catena dell’energia.

Gli investimenti in energie rinnovabili sono ormai profondamente radicati: lungo tutta la catena di approvvigionamento energetico, dalla produzione al consumo, alle aziende viene richiesto costantemente di perseguire investimenti in energie con un impatto ambientale minimo o nullo, con l’obiettivo di favorire un percorso di decarbonizzazione. McKinsey stima che entro il 2035 il 50% dell’energia sarà eolica e solare.

Il passaggio alle energie rinnovabili ha un impatto deciso e significativo sulla produzione e distribuzione di energia che deve essere gestito con attenzione. L’uso efficiente dei dati sarà quindi fondamentale per migliorare la competitività e la produttività degli asset, sia per quanto riguarda le fonti energetiche tradizionali che quelle rinnovabili.

Dal punto di vista della produzione energetica da fonti rinnovabili, sono diverse le sfide che le aziende devono affrontare. La stessa natura delle fonti rinnovabili, intrinsecamente variabile, rende la produzione e l’alimentazione di energia meno prevedibile. Per questo motivo, l’accesso alle aste nel mercato delle rinnovabili è più conservativo e può portare a inefficienze nell’uso degli asset, in quanto parte dell’energia prodotta può essere scartata se non è vendibile nel mercato intraday.

L’uso efficace dei dati può avere un impatto diretto sul flusso di cassa delle società di produzione eolica e solare, a partire da aree di sviluppo come il processo decisionale in tempo reale. Con i giusti insight, è possibile ottimizzare la produzione di energia da impianti rinnovabili e prevedere meglio il futuro della domanda e dell’offerta. Inoltre, l’utilizzo dei dati aiuta a prendere decisioni migliori, consentendo di valutare, ad esempio, la possibilità di bypassare il mercato del giorno prima e di passare direttamente al mercato infragiornaliero per ottenere un rendimento maggiore per ogni watt generato.

Le organizzazioni che operano nella produzione di energia tradizionale dovranno adeguare i costi migliorando l’efficienza dei loro impianti. A questo proposito, diversi studi prevedono che un uso corretto degli advanced analytics per attività quali miglioramento dei tempi di attività degli impianti, applicazione della manutenzione predittiva, ottimizzazione del consumo di combustibile che alimenta gli impianti stessi e monitoraggio granulare delle prestazioni volto a eliminare la sovrapproduzione, possa condurre a un risparmio tra il 5% e il 7,5%.

La necessità di migliorare i costi di produzione degli impianti tradizionali diventa fondamentale se si considera che sempre più individui immettono energia nel sistema grazie all’utilizzo di pannelli solari. Questi attori si collocano ad entrambe le estremità della supply chain energetica, poiché producono e consumano allo stesso tempo; un meccanismo di “coda lunga” che, in un futuro non troppo lontano, qualsiasi modello di previsione della produzione dovrà considerare. Per questo motivo, la necessità di disporre di una piattaforma di dati che consenta un’analisi e una previsione granulare della domanda e dell’offerta diventa uno strumento indispensabile per gestire l’attività in modo più efficiente e redditizio.

Lo scenario fin qui descritto introduce una nuova questione: la gestione della rete. L’attività di trasmissione e distribuzione dell’energia non ha subito molte modifiche negli ultimi anni, ma esistono diversi fattori che possono sollecitare dei cambiamenti. In particolare, due: l’incorporazione di un gran numero di piccoli produttori distribuiti sul territorio e l’aumento della diffusione dei veicoli elettrici.

Quest’ultimo fattore determinerà cambiamenti nelle abitudini di consumo, come la ricarica dei veicoli elettrici a casa e l’immissione di energia dai pannelli solari sui tetti, che causeranno picchi di consumo nelle ore centrali della giornata e creeranno modelli di domanda su base giornaliera più volatili. Per far fronte a questi cambiamenti ed evitare sovraccarichi, le società di distribuzione dovranno investire nell’ottimizzazione della rete.

Sebbene possano generare pressioni sulla redditività e sui flussi di cassa, si tratta di investimenti inevitabili; dunque, la domanda che le imprese devono porsi è: come investire in maniera intelligente? Come proteggere gli asset attuali e a prepararsi al futuro?

È qui che entrano in gioco i dati. McKinsey stima che l’uso di tecnologie basate sui dati può portare a risparmi sui costi operativi e di manutenzione, anche superiori al 12%. Ad esempio, la manutenzione predittiva, basata sull’apprendimento automatico, consentirà alle aziende di servizi pubblici di intraprendere azioni preventive che eviteranno interruzioni di corrente su larga scala, prevenendo i costi di ripristino, di conseguenza. Oggi la spesa per i sensori, l’acquisizione dei dati e l’archiviazione delle informazioni è diminuita in modo significativo, riducendosi a un decimo rispetto a 10 anni fa. Di conseguenza, abbiamo osservato un crescente utilizzo dei dati per generare efficienze con gli advanced analytics.

Queste efficienze si ottengono grazie a soluzioni di ispezione a distanza, evitando gli spostamenti del personale e riducendo i tempi di risoluzione dei problemi. Inoltre, grazie alla manutenzione predittiva e all’ottimizzazione della gestione degli asset, si riduce la perdita di energia e si previene un aumento del tempo di attività degli impianti di trasformazione.

Ciò è possibile grazie all’implementazione di soluzioni IoT potenziate dall’introduzione di reti di comunicazione migliorate con tecnologie come il 5G o il futuro 6G, che avrà una velocità di trasmissione di 1.000Gbp/s, rispetto ai 600Mbp/s del 5G. Attraverso queste tecnologie, le aziende energetiche saranno in grado di raccogliere dati e analizzarli in tempo reale, potendo così ottimizzare i costi operativi e definendo al contempo politiche di manutenzione predittiva che garantiscano qualità di servizio e opportunità di risparmio costanti.

Negli ultimi anni la domanda di energia nel mercato al dettaglio è stata praticamente immobile. A ciò si è aggiunta una concorrenza agguerrita, con nuovi attori sempre più digitali e agili.

Acquisire autorevolezza e lottare per trattenere o conquistare nuovi clienti sono ora le priorità di queste aziende. A tale scopo, è fondamentale conoscere l’esperienza del consumatore in dettaglio e cercare di massimizzare la sua soddisfazione: con la liberalizzazione del mercato, infatti, gli analisti hanno osservato tassi di abbandono fino al 25%. In questo scenario, l’uso dei dati e la profilazione dei clienti a 360° diventano elementi imperativi.

Le aziende più giovani hanno il vantaggio di essere nate digitali, ma hanno tuttavia una minore forza finanziaria e devono ancora stabilire la strategia che consentirà loro di scalare il mercato e diventare redditizie nel medio e lungo termine. Dall’altro lato, le aziende tradizionali e di grandi dimensioni devono sostenere costi enormi, sono meno agili e guardano alla digitalizzazione per competere. Soluzioni come l’analisi vocale automatizzata nei call center, l’integrazione di queste analisi con i sistemi di comunicazione come le applicazioni mobili o il sito web aziendale, nonché l’analisi automatica dei consumi e dei prezzi dell’energia possono consentire di comprendere meglio i clienti, aumentando il lifetime value e riducendo il turn-over.

Altri aspetti che possono migliorare l’efficienza dei fornitori energetici sono una migliore valutazione dell’affidabilità creditizia dei clienti e della variazione dei consumi, per ridurre al minimo le insolvenze ed evitare le frodi. L’impatto dell’uso di diverse tecniche analitiche in questo campo aumenta la redditività del 5-10%, favorendo al contempo anche una maggiore forza reputazionale guidata soddisfazione dei clienti.

Un utilizzo meno discusso degli advanced analytics è quello che riguarda le sedi stesse degli operatori energetici, che si stima possa intervenire sui costi operativi generando un ritorno tra l’8% e il 9%. In questo ambito di applicazione rientrano il miglioramento della prevenzione degli infortuni sul lavoro e della gestione degli incidenti; il “people analytics” per la gestione del personale e la definizione dei processi di reclutamento, formazione, monitoraggio delle prestazioni e fidelizzazione dei dipendenti.

Approfondendo gli aspetti tecnologici, le piattaforme di dati che devono supportare questi processi decisionali devono essere in grado di operare in un ambiente ibrido, integrandosi sia con le applicazioni che risiedono nei data center dell’azienda che con gli ambienti cloud pubblici. Inoltre, non possiamo trascurare l’aspetto di governance dei dati: il ciclo di vita dei dati è complesso e diversificato, dall’acquisizione delle informazioni quando vengono generate fino al loro consumo in un sistema che sfrutta gli insight finali. Se teniamo conto di questi due punti – ibridazione e governance – la gestione unificata dei dati senza una tecnologia adeguata diventa una sfida complessa e di difficile risoluzione.

L’utilizzo degli aspetti analitici e della gestione dei dati ha un impatto diretto sull’intera catena del valore del business energetico. In un ambiente in continua evoluzione come quello attuale, con crisi e picchi di domanda, l’agilità e l’adattabilità delle aziende energetiche saranno un elemento differenziante che si rifletterà sulla redditività, sulla quota di mercato e sul valore per gli azionisti.

Siamo di fronte a un cambio di paradigma in cui l’analisi dei dati nell’uso dell’energia può essere un fattore differenziale per ottenere costi di produzione più bassi, aumento dell’efficienza nella produzione, distribuzione e trasmissione dell’energia, e un miglioramento della fidelizzazione del cliente finale che può anche beneficiare di risparmi in bolletta e di efficienza nei consumi.

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