Manutenzione predittiva basata su sistemi ciber-fisici IOT e ai per il monitoraggio proattivo di caldaie per il riscaldamento, di sistemi ibridi e applicazioni HVAC in genere

Il progetto fornisce al settore del riscaldamento e raffrescamento, una soluzione basata sulle tecnologie dell’IoT e dell’Intelligenza Artificiale, per proporre al mercato sistemi innovativi che possono determinare una svolta importante nelle attività di service e manutenzione, alla qualità del prodotto, per sviluppo di azioni di notevole miglioramento tecnico, con possibilità di proposta di servizi aggiuntivi e supportare in modo digitale avanzato la gestione completa della proposta come “servizio” piuttosto che come “prodotto” (servitizzazione).

L’obiettivo è il miglioramento della qualità della vita attraverso l’applicazione delle tecnologie digitali e l’automazione in ottica umano-centrica in modalità adattativa alle condizioni in cui la persona opera. Il progetto promuove la sostenibilità ambientale per le soluzioni di climatizzazione consentendo accessibilità e facilità d’uso delle interfacce, auto-adattività, monitoraggio e manutenzione da remoto.
Il progetto ha visto l’applicazione della tecnologia IoT e di sistemi ciber-fisici che permettono la connettività e la raccolta nel Cloud di dati di configurazione dell’impianto, dati di funzionamento e uso di sistemi ibridi (caldaia, pompa di calore) e di caldaie tradizionali al fine di ottenere un sistema di manutenzione predittivo e proattivo.

Obiettivi e risultati:

• Studio e ottimizzazione della tecnologia IoT e dei sistemi ciber-fisici che permettono la connettività di oggetti fisici e la raccolta nel cloud di dati.
• Analisi dei dati di configurazione, funzionamento, anomalie, allarmi, interventi, parametrizzazione impianto, meteo, eventi esterni.
• Sviluppo di algoritmi di AI e Machine Learning finalizzati all’ottimizzazione delle risorse energetiche tramite auto-adattività e monitoraggio continuo.
• Studio e sviluppo del protocollo applicativo di comunicazione.
• Implementazione degli algoritmi di AI e Machine Learning per la manutenzione predittiva e proattiva.

Costo: € 200.000,00
Finanziamento: € 50.000,00

Organismi di ricerca: Università degli Studi di Verona – Dipartimento di Informatica

Imprese: Grandi