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Analisi dati sui consumi di stabilimento, Stima dei consumi specifici dei prodotti e identificazione degli usi impropri dell’energia = Data analysis on factory energy consumption, product energy intensity estimation and identification of energy waste

Luigi Fasano

Analisi dati sui consumi di stabilimento, Stima dei consumi specifici dei prodotti e identificazione degli usi impropri dell’energia = Data analysis on factory energy consumption, product energy intensity estimation and identification of energy waste.

Rel. Davide Papurello. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Energetica E Nucleare, 2023

Abstract:

Il lavoro di tesi consiste nell’analisi dei dati di consumo provenienti dal sistema di monitoraggio installato all’interno in uno degli stabilimenti di un’azienda specializzata nella produzione di cavi per power utilities. L’obiettivo principale della tesi è l’accrescimento della consapevolezza da parte dell’azienda sui consumi energetici dello stabilimento, mettendo in evidenza le opportunità di risparmio dal punto di vista tecnologico, logistico e della gestione della produzione. L’analisi è incentrata sui consumi elettrici dello stabilimento, per ognuno dei 4 centri di lavoro principali è stata condotta un’analisi generale dei consumi, quantificandoli ed evidenziando i possibili miglioramenti dal punto di vista dell’uso dell’energia; inoltre, è stato analizzato come la produttività si interfaccia con essi. Utilizzando una metodologia sviluppata appositamente per il caso studio, sono stati stimati i consumi elettrici specifici dei cavi di maggiore interesse produttivo. Sono stati considerati i consumi degli ausiliari di produzione e servizi, per determinarne il peso energetico sul prodotto finale e mettere in luce eventuali sprechi energetici all’interno dello stabilimento. Infine, sono proposte alcune possibili analisi future sui dati di consumo e produzione, descrivendone le possibili applicazioni all’interno di algoritmi di machine learning.

Relators: Davide Papurello
Academic year: 2023/24
Publication type: Electronic
Number of Pages: 133
Additional Information: Tesi secretata. Fulltext non presente
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Energetica E Nucleare
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-30 - ENERGY AND NUCLEAR ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/29806
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