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MACHINE LEARNING

Il progetto di HERAtech e Injenia al vertice dell’innovazione digitale in Italia

ha vinto i Digital360 Awards 2020 nella categoria Intelligenza Artificiale e Machine Learning, selezionato da una giuria di 150 CIO e Top Manager IT

Milano/Bologna, 18 dicembre 2020 - La collaborazione tra HERA e Injenia ha collezionato un nuovo importante successo. Dopo la vittoria del Premio innovazione Smau, il progetto di HERAtech ha ottenuto uno dei massimi riconoscimenti in tema di innovazione aggiudicandosi i Digital360 Awards 2020 nella categoria Machine Learning e Intelligenza Artificiale. Il premio è stato assegnato da una giuria composta da oltre 150 tra CIO e Top Manager IT delle più importanti realtà presenti in Italia.


Questa notizia rappresenta un’ulteriore conferma dell’esperienza di Injenia nell’ambito del Machine Learning e della capacità di esprimere progetti ambiziosi e altamente innovativi, che rispondono a problemi concreti con soluzioni pratiche in grado di restituire in breve tempo risultati sorprendenti.

Il progetto di HERAtech e Injenia

L’obiettivo del progetto vincitore di questo ambito riconoscimento era rendere più efficiente il monitoraggio dei livelli di cloro nella rete idrica per cercare di ridurre lo spreco di risorse correlato al manifestarsi di innumerevoli allarmi non pertinenti, evitando alle squadre operative di perdere inutili ore di lavoro per situazioni che non necessitano un intervento immediato, distogliendo l’attenzione dagli eventi degni di considerazione.

Grazie al progetto machine learning realizzato con Injenia, è stato possibile raccogliere e analizzare un gran numero di dati per apprendere quali fossero i casi in cui era effettivamente necessario un intervento degli operatori e di identificare così i falsi allarmi.

È stata inoltre creata una nuova interfaccia condivisa che facilita il monitoraggio dei livelli di cloro presente nell’acqua tramite appositi sensori e permette una migliore gestione dei processi e degli allarmi da parte di tutti gli operatori coinvolti, facilitandone il lavoro e garantendo una comunicazione trasparente.

Il progetto ha abbattuto il numero dei falsi positivi dell’85% con una tendenza in crescita e ciò ha consentito una maggior focalizzazione degli operatori su altre attività e, di conseguenza, ha portato a un notevole risparmio di risorse. Inoltre, il sistema ha permesso un aumento della capacità predittiva di eventuali guasti e si è rivelato un ottimo supporto ai processi decisionali, grazie alla mole di dati elaborati.

Gli sviluppi futuri del progetto

La scalabilità che deriva dalla possibilità di applicare questa esperienza su altre situazioni impiantistiche e sul complesso delle logiche di automazione alla base di un sistema informatico per il monitoraggio di sistemi fisici e l’acquisizione di dati rilevanti, rappresenta sicuramente l’aspetto più allettante e lungimirante del progetto.

Gli enormi vantaggi apportati da questa tecnologia non solo al business, ma anche alla collettività che usufruisce dell’erogazione di acqua potabile, rappresentano un importante spunto di riflessione per altri settori che potrebbero servirsi di analoghi meccanismi di Machine Learning per ottimizzare molti aspetti dei loro processi aziendali.

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