La Scaleup Enerbrain crea un sistema di Smart Building Energy Management con AWS

2022

Enerbrain, una Scaleup italiana di tecnologie per il settore immobiliare, ha scelto fin dal primo giorno di sviluppare un’architettura cloud-native basata su AWS. Amazon Lambda e Amazon Athena sono gli elementi chiave della sua soluzione IoT non proprietaria per l’ottimizzazione dell’energia, usata per gestire enormi volumi di dati provenienti dai sensori dei sistemi di gestione degli edifici (building management systems, BMS) dei clienti. Il fattore distintivo di Enerbrain è l’uso del machine learning: Amazon SageMaker viene utilizzato per il training gli algoritmi e per determinare la strategia migliore per ridurre il consumo di energia e le emissioni di carbonio, oltre che per alimentare i report ESG oggi essenziali per la trasparenza dei dati nelle grandi aziende.

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Il team di AWS ci ha fornito un supporto straordinario in ogni fase dello sviluppo e dell'ottimizzazione del nostro sistema e ci ha aiutato a ridurre al minimo i costi"

Marco Martellacci 
CTO e cofondatore, Enerbrain

Il cambiamento climatico è una delle priorità fondamentali per governi e aziende di tutto il mondo, e dunque l’efficienza energetica è un obiettivo chiave sia nel settore pubblico sia nel privato. Sempre di più, a fare da apripista sono le imprese più all’avanguardia, che adottano internamente misure di responsabilità ambientale, sociale e di governance aziendale (ESG).

Una tra le principali fonti inquinanti sono le emissioni di carbonio provenienti dall'uso degli edifici. Enerbrain ha intravisto un modo per aiutare le aziende sensibili ai criteri ESG a migliorare l'efficienza energetica e raggiungere i propri obiettivi di riduzione delle emissioni. Ha quindi ideato una soluzione digitale con cui utilizzare gli enormi volumi di dati prodotti dai building management systems (BMS) per creare dei benchmark di riduzione dei consumi energetici, migliorando il comfort interno degli edifici e alimentando i report ESG.

Nel 2015, quando ancora era una startup, Enerbrain ha voluto assicurarsi di poter tenere il passo con i cambiamenti tecnologici. Perciò ha scelto fin dall’inizio di utilizzare una piattaforma cloud-native, anziché investire in un’infrastruttura IT on-premise. Pianificare un’architettura cloud serverless ha permesso all’azienda di focalizzarsi sullo sviluppo del business, invece di dedicare tempo alla gestione di un data center proprietario.

Grandi volumi di dati prodotti dai device

Enerbrain ha deciso di realizzare il proprio sistema con Amazon Web Services (AWS) per poter beneficiare di un’ampia gamma di servizi gestiti e per minimizzare i costi operativi. “Lavorare con AWS ha permesso al nostro business di crescere più rapidamente”, dichiara Marco Martellacci, CTO e cofondatore di Enerbrain. “Una facile scalabilità è per noi essenziale per poter rapidamente estendere la gestione a un maggior numero di edifici. Da quando abbiamo sviluppato la nostra piattaforma su AWS, siamo stati in grado di aumentare facilmente quel numero da 10 a 450 in un tempo relativamente breve.

Per l’azienda era importante poter gestire e analizzare grandi volumi di dati generati da numerosi dispositivi, come i sensori ambientali e gli attuatori con cui Enerbrain aggiorna i siti dei clienti. Inoltre aveva bisogno di creare diversi modelli per i vari mercati verticali, tra cui scuole, aeroporti, centri commerciali e uffici, nonché grandi edifici industriali.

Per creare la propria architettura l’azienda è partita da Amazon Aurora, poiché la capacità di scalare era vitale per la fase iniziale di proof-of-concept. Il sistema Enerbrain WebApp è stato usato per determinare i criteri di utilizzo ottimale dell’energia all’avvio di un contratto. La società sta anche usando Amazon Athena insieme ad Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) per analizzare i dati rapidamente. 

Il machine learning è il fattore differenziante

Per creare l’Enerbrain System, cioè la propria soluzione IoT complessiva, l’azienda sta usando Amazon Lambda per la parte di elaborazione e Amazon SageMaker per applicare il machine learning all’allenamento degli algoritmi che servono a determinare la migliore strategia di consumo energetico per ciascun cliente. Questa combinazione di tecnologie ha aiutato i clienti di Enerbrain a ridurre i propri costi energetici fino al 30% e ha drasticamente tagliato le emissioni di CO2 degli edifici gestiti di 9.600 tonnellate in un solo anno (l’equivalente della produzione di carbonio annuale di 1.894 veicoli passeggeri).

“Il machine learning è il fattore chiave che ci distingue”, spiega Martellacci. "L’uso di AWS ci permette di apprendere facilmente dai dati che raccogliamo dai clienti per offrire alti livelli di efficienza energetica ma anche un comfort ottimale in ciascuna specifica area di uno specifico edificio”.

Grazie al building and facility manager di Enerbrain, basato su AWS, i clienti possono facilmente monitorare e gestire i consumi energetici attraverso dashboard, e questo consente loro di prendere decisioni consapevoli e rilevanti giorno per giorno. Le dashboard vengono costantemente aggiornate con dati in real-time per tracciare qualsiasi eventuale problema nei sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento ad aria (HVAC) degli edifici.

Miglioramento continuo

“Il nostro sistema è progettato per controllare e regolare, dunque deve svolgere un monitoraggio continuo dei sistemi HVAC per rilevare facilmente qualsiasi segnale d’allarme o per apportare al volo degli aggiustamenti, per esempio sulla temperatura”, dice Martellacci. “Tutto questo è diventato facile perché possiamo fare affidamento su AWS per garantire uptime e availability”. 

Considerando la relativa carenza di staff IT esperto in Italia, con il cloud di AWS Enerbrain ha evitato di dover aumentare il numero di dipendenti. L’azienda si è focalizzata sul mantenere aggiornati i suoi dipendenti in merito ai servizi AWS.

“I servizi cloud di AWS sono in continua evoluzione e per questo siamo in grado di migliorare costantemente i nostri modelli”, aggiunge Martellacci. “Il team di AWS ci ha fornito un incredibile supporto in ogni passo del cammino teso a sviluppare e ottimizzare il nostro sistema. Ci hanno anche aiutati a minimizzare i costi”.

La tecnologia cloud finora si è rivelata un’esperienza molto positiva per Enerbrain, che dunque progetta di estendere ulteriormente l’uso di AWS. “Il cloud è il futuro”, conclude Martellacci. “Possiamo aumentare la potenza di calcolo all’occorrenza e dunque possiamo velocemente allenare reti neurali nel corso del tempo. Questo ci permette di fornire ai nostri clienti soluzioni ancora più smart, ed è un vantaggio enorme”.


Servizi AWS utilizzati

Amazon Simple Storage Service (S3)

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) è un servizio di archiviazione di oggetti che offre scalabilità, disponibilità dei dati, sicurezza e prestazioni all'avanguardia nel settore. 

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AWS Lambda

AWS Lambda è un servizio di calcolo basato su eventi serverless che ti permette di eseguire codici per qualsiasi tipo di applicazione o servizio back-end senza effettuare il provisioning o gestire server.  

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Amazon Athena

Amazon Athena è un servizio di query interattivo che semplifica l'analisi dei dati in Amazon S3 con espressioni SQL standard. 

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Amazon Aurora

Amazon Aurora offre sicurezza integrata, backup continui, elaborazione serverless, fino a 15 repliche di lettura, replica multiregione automatizzata e integrazioni con altri servizi AWS.

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