Enersem, la startup del Politecnico di Milano che sviluppa software per gestire i consumi energetici, ha messo a punto uno strumento per ridurre l’impatto ambientale dei caseifici.
Quando si parla di tecnologie avveniristiche il pensiero va subito al mondo dei computer ma non c’è niente di più sbagliato. Le soluzioni veramente all’avanguardia hanno un amplissimo spettro di applicazioni e non di rado vengono utilizzate in campi molto lontani dal cosiddetto high-tech. Il progetto Life TTGG ne è un perfetto esempio con l’impiego di un software innovativo, in collaborazione con i partner Politecnico di Milano e Università Cattolica di Piacenza, per migliorare le prestazioni energetiche e ambientali della filiera del Grana Padano DOP, un formaggio che vanta una tradizione secolare. A far funzionare questo incontro tra futuro e tradizione è stata Enersem, la startup nata in seno al Politecnico di Milano per sviluppare software in grado di gestire il consumo energetico delle aziende sfruttando l’Internet of Things (IoT) e l’intelligenza artificiale.
“Il potenziale miglioramento delle performance energetiche del caseificio può tradursi in risparmi economici di oltre 2 euro per ogni forma di Grana Padano DOP, senza intaccare la qualità del prodotto, il che si traduce in un risparmio complessivo per l’insieme dei consorziati che può superare i 10 milioni di euro – spiega Matteo Muscherà, il responsabile del progetto – In termini ambientali, ciò significa oltre 15mila tonnellate di emissioni di CO2 in meno ogni anno, pari a quanta anidride carbonica potrebbe essere assorbita in un anno da 100mila querce”.
Per giungere a queste conclusioni Enersem ha compiuto sopralluoghi in 18 caseifici fra Lombardia, Veneto e Trentino, responsabili complessivamente del 25% della produzione totale del Consorzio Grana Padano. A queste “missioni” se ne sono aggiunte altre svolte all’estero, per l’esattezza in Francia, dove si produce il Comté DOP e il Beaufort, in Spagna per il Queso Mahon e in Inghilterra per lo Stilton.
Presso i caseifici visitati Enersem ha raccolto i dati di produzione e delle bollette energetiche; ha quindi avviato il monitoraggio di alcune fasi dei processi produttivi e di alcuni impianti tecnologici, individuati come obiettivi potenzialmente interessanti per il risparmio energetico. I dati così raccolti sono stati poi inseriti nel suo sistema, grazie al quale i caseifici possono veder quantificata la loro efficienza energetica e ricevere alcune proposte per ridurre i consumi energetici.
“La reale dimensione dei risultati realizzabili si potrà avere solo quando il software sarà distribuito e utilizzato dai consorziati, che inseriranno i loro dati e le informazioni richieste in un questionario e riceveranno l’indicazione sul proprio posizionamento rispetto agli altri caseifici del Consorzio in termini di efficienza energetica e la stima dei potenziali risparmi raggiungibili grazie all’applicazione del catalogo di misure di efficienza elaborate – conclude l’esperto di Enersem – Il software sviluppato nell’ambito del progetto sarà dunque in grado di fornire preziose informazioni quantitative circa gli interventi di efficientamento energetico in primis nei caseifici di Grana Padano DOP e Comté DOP, candidandosi a diventare uno strumento fondamentale di supporto alle decisioni per gli operatori del settore, per tutte le produzioni DOP del settore lattiero caseario”.
Sempre nell’ambito dell’industria casearia Enersem sta collaborando anche con Optimo IoT per fornire ai caseifici strumenti software avanzati in grado di “mettere a terra” alcuni tra gli interventi suggeriti dal sistema di supporto alle decisioni. In stretta collaborazione con alcuni caseifici produttori di Grana Padano, grazie al contributo di un altro progetto europeo – Vida “Energy and water efficiency in food processing” (il cui partner italiano è il cluster LE2C) – Enersem si sta infine occupando dell’ottimizzazione delle centrali frigorifere e delle vasche del ghiaccio, largamente diffuse nel settore produttivo alimentare, tramite algoritmi automatici di ottimizzazione, basati su tecniche di machine learning.
Fonte: La Repubblica
