Donati (Rekeep): “Dati, sensori e IA per edifici intelligenti”

Quando si parla di sostenibilità ambientale, l’attenzione si concentra spesso su industria e trasporti. Eppure, il patrimonio edilizio rappresenta uno dei principali nodi della transizione energetica: in Italia, oltre il 50% degli edifici è stato costruito prima degli anni Settanta e risulta quindi particolarmente energivoro. Questo vale soprattutto per gli immobili pubblici come ospedali, scuole, e grandi strutture collettive che presentano costi di gestione elevati. Migliorarne la gestione — riducendo gli sprechi e intervenendo in modo preventivo sulle criticità — può generare risparmi significativi. In questo scenario assume un ruolo sempre più centrale il facility management. “Gestire gli impianti tecnologici, monitorare i consumi, garantire comfort termico e qualità dell’aria significa intervenire contemporaneamente su sostenibilità ambientale, efficienza economica e benessere delle persone”, sottolinea Stefano Donati, consigliere delegato innovazione, Esg e sviluppo nuovi mercati e servizi di Rekeep, tra i principali operatori europei dell’integrated facility management.

"Negli ultimi anni il settore ha progressivamente ampliato il proprio perimetro d’azione”, prosegue. ”Non si tratta più soltanto di manutenzione ordinaria, ma di gestione integrata delle performance energetiche e operative degli immobili”. Questo approccio, evidenzia Donati, è particolarmente rilevante, ad esempio, nel settore sanitario, dove le strutture operano in modo continuativo 24 ore su 24 e presentano consumi energetici molto elevati. Per rendere la gestione energetica degli edifici più efficiente, Rekeep ha integrato nei propri modelli operativi una piattaforma tecnologica avanzata basata su dati, sensoristica e intelligenza artificiale.

”Nella gestione degli immobili una delle evoluzioni più significative riguarda proprio l’introduzione di tecnologie digitali”, spiega Donati. «Sensori distribuiti negli edifici consentono oggi di raccogliere in tempo reale informazioni relative a consumi energetici, temperature, umidità, qualità dell’aria, livelli di occupazione degli spazi e stato operativo degli impianti”, aggiunge. ”Dati che fino a pochi anni fa venivano rilevati manualmente o utilizzati in modo frammentario”, prosegue, ”possono ora essere elaborati attraverso piattaforme avanzate di asset performance management capaci di individuare anomalie, prevedere guasti e ottimizzare automaticamente il funzionamento degli impianti”.

Gli algoritmi specializzati di intelligenza artificiale non si limitano inoltre al monitoraggio, ma analizzano i dati raccolti dagli edifici, individuano anomalie e variazioni nei consumi e ottimizzano automaticamente il funzionamento degli impianti, migliorando efficienza energetica e comfort. La piattaforma è stata applicata in diversi casi. In un ospedale del Nord Italia con oltre 300 posti letto, l’integrazione tra dati degli impianti, previsioni meteo e utilizzo dei reparti ha permesso di ottimizzare automaticamente la gestione termica e della climatizzazione.

”Il risultato è stato una riduzione del 12% dei consumi energetici, insieme all’eliminazione di eventi critici di sovratemperatura in aree sensibili (sale operatorie, terapia intensiva) e all’aumento della vita utile degli impianti del 35%”, racconta Donati. In una rete di Rsa del Centro Italia, invece, l’analisi predittiva dei dati tramite Ai ha consentito di ridurre del 28% i costi di manutenzione correttiva e del 5% i consumi di gas, garantendo continuità di servizio durante i mesi invernali. In una rete di supermercati del Nord-Est Italia, l’ottimizzazione predittiva sia di refrigerazione, che climatizzazione e illuminazione ha infine portato ad una riduzione del 5% della spesa energetica complessiva, accompagnata da un calo del 40% degli interventi di manutenzione straordinaria e da una diminuzione delle emissioni di CO2, pari a circa 180 tonnellate all’anno.