Sensibili miglioramenti in termini di efficienza energetica e di manutenzione predittiva grazie all’intelligenza artificiale applicata ai sistemi HVAC.

I sistemi HVAC hanno un impatto significativo sia in termini di consumo energetico che di emissioni di CO2. Secondo l'Agenzia Internazionale dell'Energia (IEA), gli edifici sono responsabili di circa il 28% delle emissioni globali di CO2 legate all'energia. Una quota considerevole di questa percentuale di emissioni proviene dai sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento dell'aria, che rappresentano circa il 40-50% del consumo energetico totale degli edifici commerciali e residenziali.

In questi ultimi tempi l'intelligenza artificiale ha rivoluzionato numerosi settori, migliorando in modo evidente le performance e l'efficienza operativa. In ambito industriale, ad esempio, l'AI è utilizzata per ottimizzare i processi produttivi, ridurre gli sprechi e migliorare la qualità dei prodotti. Gli algoritmi di machine learning analizzano grandi quantità di dati in tempo reale, identificando pattern e anomalie che potrebbero sfuggire all'occhio umano, permettendo così di intervenire tempestivamente per correggere eventuali problemi.

I sistemi HVAC rappresentano uno dei settori più sensibili e più aperti all’applicazione dell’intelligenza artificiale che, elaborando una grande quantità di dati, è in grado di generare automaticamente e in tempo reale risultati concreti. L'AI consente infatti un monitoraggio continuo e preciso dei consumi energetici negli edifici, permettendo di identificare e correggere inefficienze. Ad esempio, tramite l'uso di sensori interconnessi, sistemi e app possono ottimizzare l'utilizzo dell'energia, portando a risparmi che variano dal 10% al 30%​. Inoltre, l'AI può migliorare anche la gestione di altre risorse naturali, come l'acqua.

Mai, come nei sistemi HVAC, è valido il concetto che prevenire è meglio che curare. Perché, giocando in anticipo, si risparmiano incertezze, fermi macchina, costi e impegno di tempo e di risorse umane. Anche questo è un ambito in cui l’AI può fornire un notevole contributo, perché l'AI analizza grandi volumi di dati storici e attuali per sviluppare modelli predittivi che consentono di anticipare i guasti dei componenti prima che si verifichino: in questo modo si riducono i tempi di inattività e i costi di manutenzione. L'uso di algoritmi di apprendimento automatico permette infatti di rilevare anomalie nei sistemi HVAC in tempo reale e di migliorare l'affidabilità e la durata degli impianti.​ Rispetto alla manutenzione programmata, è una metodologia smart perché sfrutta strumenti di data science e machine learning, che la rendono anche più efficace e produttiva rispetto alla manutenzione tradizionale.  La raccolta di big data permette di elaborare modelli predittivi in grado di migliorare la strategia di manutenzione, anticipando l’intervento se si rileva l’urgenza di prevenire un’avaria, ma anche facendo slittare un intervento costoso, se il sistema supportato dall’AI non ne scorge una reale necessità immediata. Grazie ai sistemi di machine learning, inoltre, quanto più migliora il livello di apprendimento dei dati, tanto più efficaci diventano le strategie di manutenzione.

Per poter applicare l'intelligenza artificiale negli impianti HVAC e ottimizzare i risultati in termini di efficienza energetica e manutenzione predittiva, è richiesto un corollario di tecnologie e componenti avanzati:

• Sensori di temperatura, umidità e qualità dell'aria: utili perché l’AI possa effettuare analisi accurate e tempestive.
• Sensori di occupazione: rilevano il numero di persone in un ambiente, permettendo di regolare il sistema HVAC in base all'effettiva necessità.
• Termostati intelligenti: utilizzano algoritmi di AI per apprendere le preferenze degli utenti e ottimizzare automaticamente le impostazioni di riscaldamento e raffreddamento.
• Controller HVAC avanzati: sistemi che integrano l’AI per gestire le operazioni dell'impianto in modo autonomo, basandosi sui dati raccolti dai sensori.
• Connettività avanzata e Infrastruttura IoT: permettono una gestione integrata e coordinata degli impianti HVAC.
• Piattaforme di Analisi dei Dati che utilizzano algoritmi di AI per analizzare i dati raccolti e identificare eventuali inefficienze.
• Integrazione con Sistemi di Gestione degli Edifici (BMS) ottimizzano il funzionamento di tutti i sistemi domotici, compresi l'illuminazione, la sicurezza e la gestione dell'energia.

L'integrazione di queste tecnologie permette di trasformare i tradizionali sistemi HVAC in soluzioni intelligenti che non solo migliorano l'efficienza energetica, ma riducono anche i costi operativi e le emissioni, contribuendo a un ambiente più sostenibile.

Tutti gli impianti Hoval sono digitalizzati: la regolazione intelligente è già a bordo dei sistemi Hoval che non necessitano quindi di un sistema di telegestione tradizionale.