Energy Way: i dati danno nuova energia ai processi aziendali

Big Data, Machine Learning, Deep learning e reti neurali. Sono queste le parole chiave su cui si basa il lavoro di Energy Way, startup innovativa modenese attiva dal 2013 nell’ambito del data management industriale. Energy Way ha ottenuto diversi riconoscimenti a livello europeo grazie all’originalità e l’efficacia delle sue soluzioni di risparmio energetico, sviluppate da un team altamente qualificato composto da ingegneri, matematici ed esperti di neuroscienze. Abbiamo conosciuto Stefano Grillenzoni, CMO dell’azienda, per vedere da vicino questo progetto di business basato su ricerca e innovazione.

Com’è nata Energy Way e qual è il vostro percorso?

La nostra azienda è nata a novembre 2013 dall’intuizione di Fabio Ferrari, CEO di Energy Way, di fondare una startup innovativa nel settore dell’Energy Data Management. Fabio ha infatti visto nei dati una nuova fonte di efficienza per la produttività delle aziende. Una risorsa dirompente e trasversale a vari settori e processi aziendali. Negli anni, ci siamo via via specializzati in altri ambiti di data management, oltre quello energetico, e siamo cresciuti molto, in esperienza e nel team di lavoro. Oggi contiamo più di 20 persone nel nostro giovane organico e siamo pronti a investire in tanti altri giovani talenti.

Perché il nome Energy Way?

”Energy” è un termine che evoca l’origine dell’azienda, sorta appunto sulle attività di energy data management e i servizi di efficienza energetica; “Way” invece sta a significare un modo sereno e sfrontato di vivere la realtà aziendale in un mondo in continuo cambiamento.

In cosa consistono le vostre soluzioni nel campo del data management?

Il nostro studio di data management si compone di diverse parti: analisi dei dati di un fenomeno specifico, individuazione di soluzioni innovative e formulazione di modelli previsionali. I nostri servizi sono racchiusi in due cappelli principali: Vilfredo e Baseline Dinamica. Il primo è una web app che raccoglie tutte le attività di efficientamento energetico rivolte alle aziende (monitoraggio, audit, analisi bollette, tutto ciò che è energy management); la seconda invece è un framework adattivo di modelli matematici e algoritmi, studiato per descrivere e prevedere in modo accurato (mediante numeri ed equazioni) il comportamento di un processo o fenomeno considerato. Tutto questo nella logica di controllare, ottimizzare e raggiungere il livello di efficienza prefissato per gli obiettivi produttivi desiderati.

Quali dati raccogliete per ottimizzare i processi aziendali?
Dati energetici (derivanti da misurazioni di flussi energetici), ma anche dati di performance produttive, di scheduling, dati di matrice digitale (siti Internet, social networks). In poche parole, qualsiasi tipo di dato.

Come si arriva all’ottimizzazione energetica?

L’ottimizzazione energetica è il risultato di un processo vero e proprio. Il traguardo di un percorso a più step: raccolta dei dati, analisi e infine individuazione di interventi di efficienza. La diagnosi energetica in questo senso rappresenta il servizio simbolo dell’ottimizzazione. Grazie a campagne di monitoraggio degli impianti e delle macchine, la diagnosi consente di raccogliere i dati utili per individuare gli sprechi, le anomalie e quindi i giusti interventi verso l’efficientamento. È un processo di conoscenza e al contempo di azione.

Chi può beneficiare delle soluzioni di Energy Way?

Il primo vantaggio dei nostri servizi di data management è che ognuno può beneficiarne. Tutte le aziende possono accedere ai propri dati, imparare a sfruttarli a proprio vantaggio per controllare i processi produttivi ed energetici al loro interno, ridurre gli sprechi di risorse e in definitiva aumentare le performance finali. Chi può beneficiarne, in una parola? Tutti!

Ci presenteresti un esempio pratico?

Gli esempi sono numerosi, ma il più recente, di cui si è parlato molto, è il progetto di efficientamento che ha coinvolto 70 filiali di BPER Banca. Queste sedi, che risultavano fra le più energivore, sono state sottoposte a sistemi di Energy Data Management (attraverso il cosiddetto BEMS , Building Energy Management System ), i quali hanno permesso una gestione automatizzata dei comportamenti energetici degli edifici. Il risultato è un risparmio del 17% di energia in un solo anno. Un risultato notevole che abbiamo portato in una banca sempre più attenta alla sostenibilità.

Com’è composto il vostro team?

Il nostro team è eterogeneo, composto da giovani matematici, ingegneri e fisici con una spiccata passione per l’analisi dei dati. Adottiamo tutti i giorni un approccio sereno e visionario nei confronti di progetti e nuove idee. Per questo siamo sempre aperti a collaborazioni multidisciplinari: da un anno infatti ospitiamo nel nostro team anche specialisti di comunicazione e marketing, creativi, menti intraprendenti. E, come anticipato, stiamo lavorando per accogliere nuovi specialisti e accrescere ulteriormente il nostro team.

Quali sono i progetti che state portando avanti per il futuro?

Nel futuro vediamo progetti e collaborazioni con importanti aziende. Con alcune di queste stiamo già sviluppando partnership interessanti e innovative. Per esempio con Hera Spa e Modena Volley. A ottobre abbiamo presentato ufficialmente l’accordo di collaborazione con la Multiutility, volto a ottimizzare i suoi processi industriali mediante l’analisi dei dati per diventare così sempre più smart. Il 7 novembre, invece, abbiamo portato in conferenza stampa la nuova partnership stretta con la società sportiva Modena Volley. Energy Way è diventata ufficialmente Jersey Sponsor della famosa squadra e per loro, noi stiamo realizzando uno studio evoluto dei dati digitali raccolti: l’obiettivo è quello di conoscere i comportamenti dei tifosi e incrementare la brand experience dell’azienda. Anche questo mediante l’ausilio dei nostri algoritmi di machine learning.

 

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Simone Catania

Mi occupo di comunicazione e marketing digitale per il dominio .SRL dedicato alle Srl italiane e scrivo su news.srl di innovazione e digitalizzazione per le aziende.

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