HOME BACKGROUND NEWS SynapsEES si presenta all'Innovation Day di UniTn

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Articolo pubblicato il 01 giugno 2021

SynapsEES è alla ricerca di nuovi talenti da inserire nel Team

SynapsEES ha partecipato all'Industrial Innovation Day per presentare agli studenti dell'Università di Trento i propri prodotti e servizi. Siamo alla ricerca di persone curiose che abbiano voglia di sperimentare ed innovare per migliorare l'efficienza energetica degli impianti con un focus particolare al settore industriale e al grande terziario. Se sei interessato unisciti a noi, aiutaci a fare la differenza.
SynapsEES ha dato il suo contributo sul tema "Energia e tecnologie verdi" che si è svolto nella sessione tematica su: "Tecnologie dell'informazione e della comunicazione - ICT".
SynapsEES ha presentato l'approccio data-driven all'energy-management che abbiamo sviluppato in questi anni che si inserisce nelle tematiche di più ampio respiro chiamate comunemente "Smart Factory" e "Smart Building". L’approccio è stato recentemente pubblicato in un articolo della news letter della Federazione Italiana per l’uso Razionale dell’Energia (FIRE).
Per proporre un data-driven energy management che sia efficace e fruttuoso è necessario mettere a sistema diverse competenze ed attività.
In particolare le attività principali che svolgiamo spaziano: dalla raccolta dei dati e dalla verifica delle performance effettive (Measurement & Verification); alla progettazione, sviluppo e realizzazione di sistemi di monitoraggio e di controllo degli impianti o di componenti del sistema; alla ottimizzazione energetica specificatamente sviluppata per le esigenze operative del cliente; alla consulenza per energy-management di sistemi ed impianti nei settori industriale e grande terziario; alla integrazione di sistemi per l'Industria 4.0.
Per svolgere tutte queste attività sono necessarie competenze specifiche quali ad esempio: l'applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale per la classificazione supervisionata e non dei dati e degli eventi che provengono in real time dai sistemi monitorati; la modellazione dell'impianto per predirre le principali variabili di interesse; lo sviluppo di algoritmi di ottimizzazione per la definizione delle logiche di controllo del sistema. Infine, un tema che riteniamo strategico è l'integrazione della semantica e dell'ontologia del dato per l'analisi automatica o semiautomatica dei dati applicando regole per il data-filtering, data filling, data-validation e per l'estrazione in automatico dei principali fattori di performance (Key Performance Indicators – KPI).
SynapsEES è quindi interessata ad investire su questi ambiti di ricerca per rafforzare ulteriormente le proprie competenze.
Si ringrazia Trentino Sviluppo e l’Università di Trento per l’ottima organizzazione.