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ricerca, innovazione e industria: la collaborazione tra gruppo enercom e unimi

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Innovazione e ricerca, sono due concetti chiave che esprimono il pensiero del Gruppo Enercom sul come fare impresa. L’azienda, infatti, ritiene che non si debba mai smettere di cercare soluzioni e metodi per fare sempre meglio, aumentando sia la propria efficienza, che la qualità del servizio offerto al cliente. Proprio per questo Enercom si impegna in progetti di diversa natura. L’ultimo nasce da una collaborazione con il laboratorio di ricerca operativa OptLab del Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Milano, con lo scopo di sviluppare un software per la previsione dei consumi di gas degli utenti.

Per raccontarvi il progetto, abbiamo deciso di dar voce ad alcuni dei protagonisti di questa collaborazione, ovvero il Dott. Ceselli di UniMi e Gabriele e Samanta, che per Enercom si occupano di acquisto delle materie prime e analisi dei dati.

 

Da dove nasce l’idea di collaborare con l’Università di Milano?

“Abbiamo chiesto aiuto al Dipartimento di Informatica perché volevamo migliorare gli strumenti che utilizziamo attualmente per la previsione della domanda di energia. Un’azienda come il Gruppo Enercom, che ha tra i suoi settori di attività la fornitura di energia, deve necessariamente elaborare giornalmente delle stime sulla quantità di gas di cui avranno bisogno i clienti, al fine di acquistare la giusta quantità di materia prima. Per fare ciò, fino ad oggi abbiamo utilizzato un modello sviluppato internamente. Avevamo, però, la necessità e la voglia di migliorarci, di trovare uno strumento ancora più performante e flessibile, che sposasse appieno le nostre necessità. Proprio per questo abbiamo deciso di rivolgerci all’università, un ambiente di ricerca e innovazione, con la speranza di instaurare una collaborazione proficua e interessante, che ci permettesse di ottenere un risultato con quel quid in più. E così è stato”. Gabriele

 
 

Concretamente, come avete portato avanti il progetto?

“Quando il Gruppo Enercom si è rivolta a UniMi per valutare insieme dei modelli matematici che li aiutassero nel compito della previsione della domanda, sia nel breve periodo (giorno per giorno) che nel medio periodo, la prima cosa che abbiamo fatto è stata quella di incontrarci e confrontarci. Questa prima fase di “conoscenza” è durata alcuni mesi, durante i quali è stato possibile comprendere le esigenze dell’azienda. In sostanza, una fase preliminare di analisi del problema e di stesura dei requisiti fondamentaliper lo sviluppo del progetto. Dopo di che, nel mese di settembre scorso, sono iniziati i lavori veri e propri del team del Laboratorio OptLab, che si è occupato di sviluppare modelli matematiciche, allenandosi sui risultati storici forniti da Enercom, fossero in grado di prevedere i consumi futuri in modo sempre più appurato. In questa fase abbiamo svolto esperimenti, prove di diversa natura, stress test… il tutto finalizzato a individuare il modello matematico più adatto. Il risultato di questo lavoro è stato un software che si interfaccia con i sistemi informativi di Enercom, che proprio ora è entrato in funzione e che, tramite tecniche statistiche, verrà validato nei prossimi mesi.” Dott. Ceselli

 

Quindi, ora, il software è in fase di test…

“Il software è in funzione da inizio marzo e sfrutteremo i prossimi mesi per testarne l’efficacia. Nel mondo del gas, infatti, i tempi sono un po’ sfalsati: per noi l’anno parte ad ottobre e sono i successivi mesi invernali quelli di maggior richiesta di energia. La collaborazione con l’università aveva come deadline febbraio, proprio per far coincidere la fase di prova del software con i mesi primaverili ed estivi di maggior tranquillità, in modo da essere pronti per il prossimo inverno. Già ora, il modello elaborato da UniMi sta calcolando i consumi giornalieri dei nostri utenti, ricalibrandosi e aggiustandosi ogni giorno, sulla base di diversi fattori esogeni, come ad esempio i cambiamenti climatici locali. Proprio questo è l’aspetto che ci soddisfa di più del nuovo strumento. Rispetto a quello che abbiamo utilizzato precedentemente, è più flessibile e veloce nell’adattarsi ai cambiamenti improvvisi nel corso della stagione invernale, offrendoci dati più attendibili e utili alla previsione della domanda”.Samanta