Reply ha implementato per Enel un algoritmo Quantum Inspired, utilizzabile sia su computer quantistici che classici. L'obiettivo è individuare in pochi minuti l’assegnazione ottimale delle attività di manutenzione delle unità operative sparse sul territorio.
Enel infatti è presente in oltre 30 paesi in tutto il mondo, ha una rete di oltre 2,2 milioni di chilometri e 74 milioni di utenti finali. Per la società è fondamentale coordinare gli equipaggi e l’assegnazione e la pianificazione degli obiettivi delle unità sparse su tutto il territorio.
Lo scopo è garantire il più alto livello di servizio ai propri clienti. Da qui nasce l’esigenza di avere una pianificazione operativa il più possibile efficiente.
La proposta di Reply
La soluzione sviluppata da Reply si basa sull’algoritmo QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization). Può essere eseguita efficacemente sia mediante hardware quantistico, Quantum Processing Units o QPU, sia mediante hardware classico, Graphics Processing Unit o GPU.
Ma è grazie all’utilizzo dell’acceleratore MegaQUBO, un software sviluppato da Data Reply per rendere più rapida la realizzazione dei progetti di Quantum Inspired Optimization, che è stato possibile ottenere il massimo potenziale delle GPU.
MegaQUBO è una soluzione validata da Amazon Web Services per l’utilizzo su cloud AWS, tramite il processo “FTR - Foundational Technical Review”, che garantisce l’aderenza del software alle best practice architetturali di AWS.
Dalla manutenzione alla pianificazione dei viaggi
L’algoritmo realizzato per Enel non si limita ad individuare l’assegnazione ottimale delle attività. È in grado di elaborare anche la pianificazione ottimale dei percorsi di viaggio per raggiungere le destinazioni di lavoro.
In questo modo minimizza i tempi e le distanze di spostamento e massimizza il tempo lavorativo impiegabile per le manutenzioni.
Ciò comporta un notevole aumento della produttività e una consistente riduzione dei costi operativi e dell'impatto ambientale.
