Nonostante l’AI sia un tema onnipresente nel dibattito tecnologico, il suo potenziale emerge soprattutto nelle applicazioni verticali, dove contribuisce a rendere più efficiente, sicura e sostenibile la gestione di infrastrutture e servizi essenziali.
Un esempio calzante è lo smart water management, dove l’impiego dell’AI può veramente innovare la gestione dei bacini idraulici. Si tratta di un ambito in cui decisioni tempestive e informazioni affidabili sono essenziali per tutelare il territorio e sostenere le attività economiche che dipendono dalla disponibilità della risorsa idrica.
Indice degli argomenti
Consorzio di Bonifica Adige Euganeo: come evolve la gestione delle risorse idriche
Il Consorzio di Bonifica Adige Euganeo ha un ruolo chiave per la sicurezza e lo sviluppo economico di un territorio da 110 mila ettari distribuiti tra le province di Padova, Venezia, Verona e Vicenza. Gestire migliaia di chilometri di canali e oltre 300 impianti idrovori significa garantire la sicurezza idraulica del territorio, proteggere i centri abitati e assicurare alle imprese agricole la disponibilità delle risorse necessarie alle proprie attività.
Dieci anni di digitalizzazione con Ignition
Per soddisfare al meglio la propria missione, il Consorzio investe da anni in innovazione tecnologica. Dal 2012, infatti, utilizza la piattaforma Ignition di Inductive Automation, distribuita in Italia da EFA Automazione (Gruppo Relatech), come sistema di telecontrollo e supervisione della rete.
La piattaforma ha permesso al Consorzio di digitalizzare gli impianti e di raccogliere e storicizzare grandi quantità di dati operativi, dai livelli idrometrici e pluviometrici agli stati delle pompe e relativi assorbimenti elettrici, offrendo agli operatori la possibilità di visualizzare sinottici in tempo reale, consultare trend storici e generare report predefiniti. In altri termini, Ignition offre ai professionisti una conoscenza approfondita del funzionamento della rete e un supporto concreto alle decisioni quotidiane. Non è ancora smart water management, ma le premesse ci sono.
Le nuove sfide della gestione delle risorse idriche
La disponibilità di dati ha creato le condizioni ideali per integrare applicazioni di AI. A rendere necessaria questa evoluzione è stato non solo il progresso tecnologico, ma soprattutto il profondo cambiamento del contesto operativo. Oggi, infatti, la gestione delle risorse idriche è più complessa di un tempo per almeno tre motivi:
- Il cambiamento climatico
Eventi meteorologici estremi impongono tempi di reazione molto più rapidi rispetto al passato. Nel giro di poche ore può essere necessario passare da una situazione di emergenza irrigua alla gestione di un’emergenza idraulica.
- Il costo dell’energia
Pompe e impianti di sollevamento dipendono dall’energia elettrica e la forte volatilità dei prezzi registrata negli ultimi anni rende indispensabile ottimizzarne il funzionamento, sia per contenere i costi sia per migliorare la prevedibilità della spesa.
- Evoluzione dell’agricoltura
La diffusione dell’agricoltura 4.0 e di tecniche come la fertirrigazione richiede una disponibilità idrica molto più precisa rispetto al passato. L’acqua non rappresenta più soltanto una risorsa da distribuire, ma una componente essenziale dei processi produttivi.
A queste sfide si aggiungono altre esigenze. Sebbene il sistema di supervisione fosse efficace nel monitoraggio degli impianti, le analisi più articolate richiedevano l’esportazione dei dati in Excel, con passaggi aggiuntivi che rallentavano il processo decisionale. Allo stesso tempo, la corretta interpretazione delle informazioni dipendeva dall’esperienza dei tecnici più esperti, un patrimonio di conoscenze prezioso ma non sempre semplice da trasferire alle nuove generazioni di operatori.
L’integrazione industriale: come implementare l’AI nella piattaforma Ignition
Alla base del progetto finalizzato alla gestione smart delle risorse idriche (smart water management) c’è la volontà di integrare le potenzialità dell’AI generativa all’interno del sistema di supervisione esistente, valorizzando il patrimonio di dati senza modificare l’architettura in essere.
A rendere possibile questa evoluzione è stata anche l’architettura aperta di Ignition. La piattaforma, infatti, è progettata per integrarsi con tecnologie e standard differenti, consentendo di estendere progressivamente le proprie funzionalità senza dover riprogettare l’ecosistema informativo esistente.
Massimo Erba, Industrial Automation BU Manager di Relatech, spiega che «Questo progetto dimostra come il valore dell’innovazione non risieda solamente nell’introduzione di nuove tecnologie, ma soprattutto nella capacità di valorizzare quelle già disponibili. La combinazione Ignition e intelligenza artificiale consente di trasformare i dati raccolti dal campo in conoscenza operativa, permettendo di rendere i processi decisionali più efficaci per anticipare gli eventi, efficientare i consumi energetici e, in questo specifico caso, creare un valore concreto per il territorio interessato».
MD Automation, system integrator di Rovigo, ha creato un collegamento tra Ignition e il modello di AI attraverso l’implementazione di un server MCP (Model Context Protocol), che permette all’AI di accedere in modo controllato al patrimonio informativo del Consorzio; non solo ai dati storici, ma anche a quelli acquisiti dalla piattaforma in tempo reale.
Il risultato pratico è un’interfaccia conversazionale che consente agli operatori di dialogare con il sistema utilizzando il linguaggio naturale per richiedere informazioni e analisi in tempo reale. Attività che in passato richiedevano la consultazione di sinottici complessi o l’esportazione dei dati in fogli di calcolo possono oggi essere svolte semplicemente formulando una domanda.
I risultati ottenuti, dall’analisi dei dati al supporto decisionale
In termini pratici, cosa possono chiedere gli operatori all’AI? Alle richieste immediate sullo stato di un impianto si affianca la capacità di correlare dati in tempo reale e informazioni storiche, restituendo analisi che in passato avrebbero richiesto lunghe elaborazioni manuali.
Tra i primi risultati di rilievo osservati dal Consorzio vi è la capacità del sistema di distinguere automaticamente le diverse tipologie di eventi meteorologici, differenziando ad esempio tra precipitazioni diffuse ed eventi estremi localizzati, e di stimare con precisione i lag, ovvero i tempi di risposta idrologica dei bacini. Questo supporto consente agli operatori di comprendere in anticipo l’evoluzione degli eventi e pianificare gli interventi con maggiore tempestività.
L’intelligenza artificiale contribuisce inoltre all’ottimizzazione dei consumi energetici, suggerendo le fasce orarie più convenienti per l’attivazione delle pompe in funzione dell’andamento del costo dell’energia. Allo stesso tempo, automatizza la produzione della reportistica destinata agli enti regionali, riducendo sensibilmente il tempo necessario per raccogliere, elaborare e presentare le informazioni richieste.
In questo scenario, il ruolo degli operatori resta centrale. L’intelligenza artificiale accelera l’analisi, mette in relazione informazioni e propone interpretazioni ma non attiva nessuna azione concreta a livello di infrastruttura, poiché ogni risultato deve essere valutato dai professionisti del Consorzio, che mantengono il controllo del processo decisionale e contribuiscono al miglioramento del sistema.
Naturalmente, lo stato attuale non rappresenta un punto di arrivo. L’architettura aperta di Ignition e l’integrazione con l’AI consentono infatti di introdurre progressivamente nuove funzionalità. Le evoluzioni su cui si sta già lavorando riguardano, ad esempio, l’integrazione con servizi meteorologici professionali per affinare le capacità previsionali, l’introduzione di alert predittivi automatici e un progressivo miglioramento dell’accuratezza del modello grazie all’arricchimento continuo dei dati e alla validazione delle analisi da parte degli operatori.
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