Prysmian trasforma i cavi in sensori intelligenti per smart grid e smart building: monitoraggio predittivo, IA e continuità del servizio al centro.
L’80% delle interruzioni di servizio elettrico nasce in bassa e media tensione, proprio dove oggi stanno esplodendo fotovoltaico, accumuli e ricarica dei veicoli elettrici. È qui che si gioca una parte decisiva della transizione energetica italiana.
La realtà? Non bastano più cavi e quadri ben dimensionati. Servono reti elettriche intelligenti, smart building e soprattutto monitoraggio predittivo basato su dati e intelligenza artificiale. È esattamente il percorso che sta seguendo Prysmian, passata da produttore di cavi a vero facilitatore della transizione energetica, come racconta Enrico Borsari nell’intervista che fa da spunto a questo articolo.
In questo approfondimento, inserito nella serie “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde”, vediamo cosa significa digitalizzare i cavi, come funziona il monitoraggio predittivo EOSS, e perché questa evoluzione è cruciale per utility, ESCo, energy manager e proprietari di immobili complessi in Italia.
Dai cavi alle soluzioni digitali: la nuova strategia Prysmian
Prysmian è passata da “vendere cavi” a vendere continuità di servizio, sicurezza e dati. Il passaggio chiave è l’introduzione di servizi digitali e piattaforme di monitoraggio che trasformano l’infrastruttura fisica in un asset intelligente.
Dal 2008 il gruppo ha iniziato a sviluppare soluzioni vendute “as a service”: non solo prodotti, ma pacchetti che includono sensori, software, algoritmi di analisi e servizi di controllo remoto. È in questo contesto che nasce EOSS (Electronic Optical Sensing Solutions), la business unit focalizzata su manutenzione preventiva e predittiva.
Questa evoluzione è perfettamente allineata con le esigenze della transizione energetica in Italia:
- crescita delle rinnovabili non programmabili (fotovoltaico, eolico);
- reti sempre più decentralizzate (CER, prosumer, storage distribuito);
- aumento di carichi variabili (pompe di calore, colonnine di ricarica, data center);
- pressione regolatoria su affidabilità, resilienza e sicurezza delle reti.
Il risultato è una cosa sola: senza digitalizzazione dei cavi e degli impianti, la transizione energetica rischia di essere lenta, costosa e fragile.
Cos’è EOSS e come abilita smart grid e smart building
EOSS è l’insieme di tecnologie Prysmian per monitorare in continuo lo stato dei cavi e delle infrastrutture elettriche lungo tutto il loro ciclo di vita. L’idea è semplice, ma potentissima: usare sensori e algoritmi per capire in anticipo quando e dove può verificarsi un guasto.
Come funziona, in pratica
In una soluzione EOSS tipica, troviamo:
- sensori ottici e/o elettrici integrati nei cavi o installati lungo la linea;
- unità di acquisizione dati che leggono in tempo reale grandezze come temperatura, correnti di fuga, scariche parziali;
- piattaforme software con algoritmi di analisi predittiva e diagnostica avanzata, sempre più supportati da IA;
- una control room (Prysmian o del cliente) che riceve allarmi, tendenze e report.
Questa architettura consente di passare da una manutenzione “a calendario” a una manutenzione predittiva basata sulle reali condizioni dell’asset. Ed è qui che l’intelligenza artificiale nel settore energetico diventa concreta: algoritmi di anomaly detection e machine learning possono individuare pattern di degrado non visibili a occhio umano.
Dalle reti AT alle infrastrutture critiche
EOSS nasce sul mondo alta e altissima tensione, per reti di trasmissione, ma si è rapidamente esteso a:
- smart grids di distribuzione (media e bassa tensione);
- monitoraggio di pipeline oil&gas;
- controllo strutturale di ponti, viadotti e infrastrutture complesse;
- smart building e grandi complessi immobiliari.
Il filo conduttore è sempre lo stesso: usare i dati per sapere quanto può essere “spinta” una rete o un impianto senza generare fault, disservizi o situazioni di pericolo.
Smart building: sicurezza, continuità e risparmio grazie al monitoraggio predittivo
Negli edifici ad alta criticità – ospedali, data center, aeroporti, grandi centri direzionali, ma anche GDO, hotel e industrie – il fermo impianto non è un’opzione. Qui l’approccio Prysmian integra monitoraggio esterno e interno al building.
Esterno: qualità e affidabilità della connessione alla rete
All’esterno dell’edificio, le soluzioni EOSS controllano in tempo reale la qualità della connessione alla rete elettrica:
- temperatura dei cavi interrati;
- stato delle giunzioni;
- possibili scariche parziali o micro-difetti nell’isolamento;
- carico effettivo rispetto al limite di sicurezza.
Questo permette a gestori di rete e proprietari di asset di:
- prolungare la vita utile di cavi vicini a fine vita, basandosi sulla reale condizione;
- spostare nel tempo CAPEX importanti, evitando sostituzioni “a sensazione”;
- ridurre penali e disservizi dovuti a interruzioni improvvise.
Interno: sicurezza elettrica ed efficienza energetica
All’interno del building, il focus di Prysmian è duplice: sicurezza ed efficienza energetica.
I sistemi di monitoraggio sono in grado di:
- individuare comportamenti elettrici anomali (sovracorrenti, surriscaldamenti, sbilanciamenti);
- segnalare in tempo reale interruzioni di messa a terra o manomissioni;
- misurare i consumi reali per linea, piano, area o singolo carico;
- identificare macchinari energivori o fuori specifica.
Un esempio citato da Borsari è emblematico: in uno smart building soggetto a continui furti di messa a terra, il sistema ha permesso di rilevare immediatamente i distacchi, riducendo drasticamente il rischio per gli occupanti.
Dal punto di vista dell’efficienza, spesso chi gestisce l’edificio:
- non ha una misura granulare dei consumi;
- non riesce a verificare se le bollette sono coerenti con l’utilizzo reale;
- fatica a capire dove intervenire per ottenere il miglior payback sugli investimenti di riqualificazione.
Il monitoraggio continuo, integrato con algoritmi di analisi e – sempre più spesso – con motori di intelligenza artificiale, toglie opacità al sistema: rende evidente dove si spreca energia e quali azioni hanno impatto reale.
Dal servizio on demand al monitoraggio continuo: cosa cambia per il cliente
Molte aziende italiane partono in modo prudente: chiedono un servizio on demand, una campagna di misure spot per “vedere l’effetto che fa”. È un passaggio comprensibile, ma non è lì che si genera il valore maggiore.
Fase 1 – Diagnostica puntuale
In questa prima fase, i team tecnici eseguono misure come:
- analisi delle scariche parziali;
- misure delle correnti di schermo;
- test specifici sull’isolamento dei cavi e sulle giunzioni.
Il risultato è una fotografia avanzata dello stato dell’impianto, utile per:
- individuare punti deboli;
- capire il rischio di guasto a breve termine;
- pianificare eventuali interventi urgenti.
Fase 2 – Installazione dei sistemi di monitoraggio
Per l’interno del building vengono installati sensori e dispositivi di misura permanenti. Da qui in avanti il cliente può scegliere:
- di gestire in autonomia i dati tramite piattaforma;
- oppure di affidarsi alla control room Prysmian, che filtra gli allarmi, interpreta gli eventi e supporta le decisioni.
Fase 3 – Monitoraggio permanente con allarmi intelligenti
Il vero salto di qualità arriva con il monitoraggio continuo: il sistema lavora in background, invia notifiche, segnala derive e anomalie.
Un caso concreto: un cliente è stato avvisato la sera prima del guasto ai frigoriferi della sua gelateria. L’allarme ha permesso di intervenire in tempo ed evitare la perdita del prodotto, quindi un danno economico significativo.
Questo è esattamente il tipo di scenario in cui IA e manutenzione predittiva fanno la differenza nella vita reale: non solo teoria, ma soldi risparmiati, continuità operativa, reputazione tutelata.
Dove entra davvero in gioco l’intelligenza artificiale
Nelle soluzioni di monitoraggio avanzato, i dati non mancano. Il problema, oggi, è la loro interpretazione. Molti allarmi richiedono ancora l’intervento di un tecnico esperto. Qui l’intelligenza artificiale nel settore energetico sta accelerando.
Dall’allarme al suggerimento di intervento
La direzione, descritta chiaramente da Borsari, è questa:
Non basta segnalare l’anomalia. Il sistema deve spiegare perché sta accadendo e cosa fare.
Gli algoritmi di IA possono imparare da migliaia di eventi storici e correlare:
- tipologia di segnale (es. pattern delle scariche parziali);
- condizioni ambientali (temperatura, carico, umidità);
- precedenti interventi e loro efficacia.
Il passo successivo è generare raccomandazioni operative automatiche, del tipo:
- “Probabile degrado di giunzione in tratto X, priorità alta, pianificare intervento entro 7 giorni”;
- “Surriscaldamento ricorrente su quadro Y, verificare serraggi e ventilazione locale”;
- “Deviazione consumi rispetto allo standard, suggerita verifica taratura inverter/UPS”.
Questo è un punto cruciale per la Transizione Verde italiana: senza automatizzare l’analisi, rischiamo di creare montagne di dati che nessuno ha tempo di leggere, soprattutto nelle PMI e nelle utilities medio-piccole.
Reti sempre più spinte dalle rinnovabili
Con l’aumento di fotovoltaico ed eolico connessi alla rete:
- non possiamo più modulare la produzione “a tavolino” come avviene con il gas;
- le reti sono sollecitate da flussi bidirezionali e picchi di immissione;
- i margini di errore si assottigliano.
Sistemi di monitoraggio avanzati, supportati da IA, permettono di sapere quasi in tempo reale quanto è vicino al limite un cavo, una linea, una cabina. È questo che consente di:
- aumentare la penetrazione delle rinnovabili senza compromettere l’affidabilità;
- ridurre gli episodi di congestione e distacco di impianti;
- migliorare la qualità del servizio percepita dagli utenti finali.
Come possono muoversi oggi gli attori italiani dell’energia
Chi lavora in utility, ESCo, property management o come energy manager si trova spesso nella stessa situazione: budget limitati, impianti eterogenei, poco tempo per sperimentare. Eppure alcune mosse sono già alla portata.
1. Partire dagli asset critici
Individua le reti e gli edifici dove un fermo impianto sarebbe più costoso: data center, ospedali, infrastrutture di trasporto, siti industriali sensibili. Sono i candidati ideali per un progetto pilota di monitoraggio predittivo.
2. Chiedere soluzioni “as a service”
Modelli a canone, come quelli sviluppati da Prysmian, permettono di evitare investimenti upfront elevati. Il costo si allinea al beneficio: meno guasti, meno fermate, meno penali.
3. Integrare monitoraggio e strategie ESG
La finanza sostenibile richiede sempre più dati su resilienza, sicurezza e performance energetica. Avere una rete digitale, monitorata e ottimizzata supporta non solo l’operatività, ma anche rating ESG e accesso a capitali.
4. Pianificare l’uso dell’IA fin dall’inizio
Monitorare senza una strategia di analisi è come installare contatori che nessuno legge. Vale la pena scegliere soluzioni che prevedano già oggi – o integreranno a breve – moduli di intelligenza artificiale per diagnostica e supporto alle decisioni.
Perché i cavi digitali contano davvero nella Transizione Verde
La storia di Prysmian ed EOSS dimostra una cosa semplice: la transizione energetica non la fanno solo le gigafactory di batterie o gli impianti fotovoltaici da record. La fanno anche i cavi sotto i nostri piedi, quando diventano intelligenti.
Cavi e sensori che “parlano” con piattaforme digitali basate su IA:
- aumentano l’affidabilità delle smart grid;
- migliorano la sicurezza degli smart building;
- permettono di integrare più energia rinnovabile senza esplodere i costi di rete;
- trasformano manutenzione e gestione da reattive a predittive.
Per chi lavora nel settore energetico italiano, questo è il momento giusto per passare dalla curiosità alla sperimentazione concreta. Che tu gestisca una rete di distribuzione, un portafoglio di immobili o un sito industriale energivoro, il primo passo è sempre lo stesso: capire dove i dati e l’IA possono ridurre rischio e costi già domani.
La domanda vera, oggi, non è se i cavi diventeranno intelligenti, ma quanto velocemente decideremo di ascoltarli.