Veronafiere ottobre Gli atti dei convegni e più di contenuti su

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1 Veronafiere ottobre 2017 Gli atti dei convegni e più di contenuti su

2 Energy Analytics: come usare i big data per ridurre i costi monitorando i consumi e le anomalie energetiche Alfio Fontana (Energy Manager, Carrefour Italia) 19 Ottobre 2017

3 I numeri di Carrefour in Italia Cifra d affari ,9 Mld Oltre Collaboratori Totale Punti Vendita al 28/02/2017 Regioni di presenza 18

4 La gestione delle risorse Energetiche in Carrefour Italia EnergyBoard3e Eco Energy Efficiency

5 I Big Data e la necessità di trasformarli per migliorare le proprie performance Consumatori e aziende vogliono avere informazioni con cui migliorare le loro vite ed i loro risultati. Non hanno solo bisogno di dati, ma anche e soprattutto di poterli analizzare per migliorare le proprie decisioni. The Internet of Things: mapping the value beyond the hype McKinsey Global Institute, June 2015

6 I Big Data e le tecnologie predittive in ambito energia Big (Energy) Data. Come in altri settori, nel settore energetico la quantità di dati disponibile sta crescendo in modo esponenziale. Molte aziende hanno a disposizione le serie storiche dei loro consumi energetici. Dall analisi a posteriori all analisi previsionale. La Business intelligence tradizionale permette di analizzare il passato ma non fornisce suggerimenti per il futuro. L apprendimento automatico (Machine Learning) permette di fare predizioni basandosi sul passato e trasformando quindi i dati in azioni che ottimizzano il processo di gestione dei consumi energetici. Applicazioni: Ottimizzazione delle previsioni per il budget e la contabilizzazione Rilevazione di anomalie energetiche Manutenzione preventiva

7 Machine Learning Approccio metodologico Variabili di Input Variabili di Output Bias elevato (underfit) Fit corretto Varianza elevata (overfit) X training Y training Errore Misurazione Machine learning Nell apprendimento da esempi l obiettivo è riuscire a trovare una funzione che descriva bene il rapporto tra input e output non solo degli esempi di training ma anche di esempi nuovi.

8 Tecnologia di predictive analytics: Otus Predictive Technology OTUS Predictive Technology è una piattaforma software sviluppata da Camelot che integra algoritmi di machine learning allo stato dell arte e le più moderne tecnologie web. APPROCCIO Integrazione dei dati Integrazione di dati da fonti eterogenee Analisi e predizione Creazione del modello e predizioni in tempo reale tramite algoritmi di Machine Learning Fruizione Visualizzazione su un cruscotto web e/o integrazione in sistemi informativi esistenti TECNOLOGIA Regressione/classificazione multivariata Selezione delle variabili rilevanti Analisi di serie temporali multiple Rilevazione automatica delle anomalie

9 La soluzione nata grazie a Otus: EnergyBoard3e EnergyBoard3e è una soluzione dashboard e mobile che permette di monitorare, analizzare, predire e confrontare i consumi energetici in tempo reale su tutti o un insieme di punti vendita della rete Carrefour, portando ad un miglioramento continuo della sostenibilità e dell'efficienza ambientale. Caratteristiche principali Monitoraggio dei consumi energetici multi sito in tempo reale Calcolo di EnPI dinamici a partire da misure reali Rilevazione automatica di anomalie dei consumi Normalizzazione dei consumi per il benchmarking tra differenti siti e per la verifica di interventi di efficientamento Previsione dei consumi per la contabilizzazione e il budget.

10 App EnergyBoard3e : Tutte le informazioni a portata di App EnergyBoard3e è la App che aiuta il Responsabile del Puto Vendita con segnalazioni di anomalie, feedback ed informazioni utili riguardanti il consumo energetico dei loro punti vendita. EnergyBoard3e Eco Energy Efficiency Utile Dinamico Intuitivo Il Responsabile del Punto Vendita ottiene un aggiornamento generale sulle prestazioni del negozio e sugli avvisi relativi a consumi energetici anomali Il Responsabile del Punto Vendita può facilmente analizzare e classificare il consumo energetico anomalo, arricchendo EnergyBoard Tutte le informazioni disponibili a portata di click in un App intuitiva e user-friendly

11 EnergyBoard3e : Collaborazione tra Data Scientists ed Energy Team Carrefour Più di 500 POD EnergyBoard3e Output personalizzati e variegati POD 1 POD 1 POD 1 Fonti esterne POD 1 POD 1 Integrazione e Fusione Dati Analisi Predittiva (Machine Learning) Web dashboard C Dati Sensori Dati Fornitori - Carrefour Energy Team - Data Scientists

12 Vision-Mission EnergyBoard3e : Ottimizzare con semplicità risorse consumi costi Energy Management utilizzando la App EnergyBoard3e Vantaggi di EnergyBoard3e EnergyBoard3e Responsabile Punto Vendita (RPV) Energy Manager (EM) 1 Coscienza effettiva sullo stato di salute globale del proprio PV Dati distributore Energia Elettrica e dei sensori installati su campo 2 Stimolo a migliorare le performance del proprio PV Previsione consumi e segnalazione delle anomalie energetiche Aggregazioni su diversi punti Vendita e calcolo degli EnPI Update Anomalie Energetiche RPV acquisisce le informazioni, le analizza, introduce informazioni nuove nel processo arricchendo il sistema Gestione delle sole Anomalie Critiche Analisi su dati aggiornati in real-time EM riceve informazioni aggiornate e scremate per gestire con la giusta priorità le reali criticità evidenziate. 3 4 Distribuzione delle responsabilità tra i diversi attori Maggiore controllo sulla gestione delle anomalie

13 Il modello predittivo è il motore di EnergyBoard3e Confronto Il modello predittivo sviluppato è utilizzato per: rilevare le anomalie dei consumi in tempo reale invece che alla ricezione della bolletta, con un risparmio significativo dei consumi inutili. Altri dati da fonti interne Dati da fonti esterne Storico delle anomalie Valori passati & attuali Valori passati Modello Predittivo Valori previsti e intervalli di confidenza ANOMALIA Dati rilevati dai sensori Valori attuali ridurre l errore nella stima anticipata dei consumi mensili richiesto per motivi contabili prima della fine del mese e comunque prima della ricezione della bolletta.

14 EnergyBoard3e : Dal campo l aiuto per avere tutte le informazioni a 360 H24 Accensione Condizionamento

15 EnergyBoard3e : Un supporto per la costruzione del BDG e per simulare scenari Una pagina interattiva dove poter generare il Budget energetico, l atterraggio e dove poter simulare scenari: apertura/chiusura H24, prolungamento orario, valutare interventi efficientamento o analizzare l effetto clima! Definizione Perimetro POD Esclusione consumi anomali Colmare buchi dati di partenza Effetto Clima Effetto H24 Effetto REN

16 EnergyBoard3e : Per il nostro Sistema di Gestione Energia certificato ISO Requisiti ISO Supporto in EnergyBoard3e Misure oggettive È una software application capable of consolidating data and delivering automatic analysis. Genera report automatici per analizzare rapidamente I consumi energetici di tutti i PDV. Energy Performance Indicators Calcola e visualizza gli EnPIs in tempo reale ed evidenzia EnPIs fuori dai limiti definiti come baseline dall organizzazione. Definizione e monitoraggio obiettivi Permette di monitorare in tempo reale lo scostamento rispetto ad obiettivi prefissati.

17 Rivoluzionare la gestione dell energia: il valore aggiunto di EnergyBoard3e in Carrefour Italia

18 Grazie per l attenzione Alfio Fontana (Energy Manager, Carrefour Italia) 19 Ottobre alfio_fontana@carrefour.com