AIknow ha sviluppato per il proprio cliente, una soluzione avanzata per il monitoraggio energetico, offrendo un sistema completo per la raccolta, l’analisi e la visualizzazione dei dati di produzione e consumo energetico. La piattaforma si integra perfettamente con l’infrastruttura esistente grazie a gateway IoT installati sul campo, in grado di connettersi direttamente a dispositivi come PLC, smart meter e sensori.
Esigenze del Cliente
L’obiettivo principale della soluzione è supportare il cliente finale attraverso:
- Un servizio di assistenza avanzato
- La centralizzazione delle informazioni sulle performance dei propri prodotti
- Il monitoraggio dell’uso corretto dei prodotti da parte dei clienti
Contesto Operativo
La piattaforma è progettata per essere implementata in diversi ambiti, tra cui:
- Dispositivi per la stabilizzazione della rete elettrica utilizzata nelle macchine per la produzione industriale
- Impianti di produzione di energia elettrica da fonti rinnovabili
- Monitoraggio di cabine di trasformazione, distribuzione e controllo
- Monitoraggio dei consumi energetici di edifici e impianti di produzione industriale
Soluzione AIknow
AIknow ha progettato e sviluppato un’intera piattaforma personalizzata per rispondere alle specifiche esigenze del cliente. Le principali caratteristiche includono:
Edge Computing e IoT
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- Selezione e fornitura di gateway IoT in grado di ospitare lo stack applicativo lato edge
- Utilizzo dello standard Sparkplug per lo scambio di dati tra edge e cloud tramite protocollo MQTT e payload binario Protocol Buffer
- Gestione centralizzata delle flotte di gateway tramite BalenaOS
- Stack edge su gateway composto da:
- Servizi C++ dedicati per ogni protocollo industriale
- Applicazioni di orchestrazione in Java/Python per buffering, invio dati al cloud e ricezione comandi
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Applicazione Cloud
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- Ricezione telemetrie e storicizzazione dei dati in un database time-series (InfluxDB v2)
- Generazione di allarmi diagnostici per gateway e dispositivi
- Monitoraggio di metriche con soglie di allarme configurabili
- Calcolo di metriche derivate per analisi avanzate
- Creazione automatizzata di report
- Logiche di generazione comandi automatici per dispositivi attraverso i gateway
- Possibilità per l’utente finale di creare dashboard personalizzate
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Infrastruttura Cloud
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- Creazione, gestione e manutenzione dell’infrastruttura cloud su Amazon AWS
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Studio delle Serie Temporali
AIknow ha inoltre condotto uno studio preliminare sulle serie temporali dei dati energetici, con l’obiettivo di valutare la possibilità di prevedere consumi futuri e individuare comportamenti anomali. Questa analisi ha permesso di esplorare potenziali sviluppi futuri legati alla manutenzione predittiva e all’ottimizzazione dell’uso delle risorse energetiche, grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale applicata a modelli avanzati di previsione come LSTM (Long Short-Term Memory) per l’analisi delle sequenze temporali e XGBoost per l’individuazione di pattern non lineari nei dati. Inoltre, è stata presa in considerazione la sentiment analysis applicata a feedback e dati testuali per integrare il contesto qualitativo nei modelli predittivi.
Grazie a questa soluzione, AIknow garantisce un monitoraggio energetico efficiente e scalabile, migliorando la gestione dei dati e ottimizzando l’uso delle risorse energetiche per i propri clienti.
