Data cleaning e indicatori statistici per la diagnosi e l'efficientamento energetico aziendale: casi studio multi-settoriali

Il presente lavoro di relazione finale, svolto nell'ambito di un percorso di stage presso la società di monitoraggio energetico Innovation System s.r.l., si propone di analizzare l'efficienza energetica aziendale attraverso l'applicazione di metodologie statistiche a dati di monitoraggio continuo. La prima parte si concentra sulla fase di preparazione del dato, approfondendo la metodologia di pulizia e di imputazione delle mancanze, distinguendo tra aziende con profili di carico energetico stabili, profili ad alta variabilità ed impianti fotovoltaici. Successivamente, l'analisi empirica si articola su tre distinti casi di studio industriali, caratterizzati da processi produttivi e carico energetico differenti: un'azienda produttrice di alluminio, una realtà del confezionamento alimentare e un gruppo leader nella lavorazione del legno. Per ciascuna realtà sono stati calcolati e analizzati indicatori chiave di prestazione, valutando l'andamento dei consumi in relazione a variabili economiche e monitorando il progresso dei processi di efficientamento. L'analisi è stata ulteriormente arricchita da approfondimenti specifici a seconda dei casi e dei dati a disposizione. Il riscontro avvenuto con il management aziendale dimostra l'efficacia di queste analisi: l'uso di dati rimodellati e KPI supera i limiti del dato grezzo ed assoluto, permettendo di leggere lo storico dei consumi con chiarezza e di rilevare le reali inefficienze passate. Questo studio ha offerto ai responsabili una base solida e predittiva per le decisioni strategiche future.