Piattaforma proprietaria
RDM - la piattaforma IoT di Adeo
RDM (Remote Device Management) è la piattaforma con cui Adeo raccoglie, elabora e presenta i dati dal campo dal 2012: veicoli, macchinari, impianti energetici e sensori, in progetti industriali e di ricerca.
Sintesi
Dal 2012 il motore dei progetti di monitoraggio di Adeo.
RDM raccoglie i dati dai dispositivi sul campo, li elabora con regole e calcoli configurabili e li presenta in dashboard, allarmi, report e storico. Non è un prodotto scritto una volta: è la base su cui Adeo costruisce ogni progetto di monitoraggio, e cresce insieme a loro.
- Acquisizione da veicoli, macchinari, impianti energetici, sensori e robot.
- Regole, allarmi e indicatori calcolati sui segnali grezzi.
- Storico consultabile e base dati per modelli predittivi.
Problema
I guasti che maturano lentamente si vedono troppo tardi.
I sistemi di bordo e di impianto segnalano un'anomalia solo quando un valore supera una soglia. Un guasto che matura lentamente resta sotto soglia fino a quando emerge in officina o con l'impianto fermo, e costa di più. In più ogni progetto parla protocolli diversi e rischia di ripartire da zero.
- Allarmi a soglia che non vedono le derive lente.
- Dispositivi e protocolli eterogenei da progetto a progetto.
- Dati sparsi, senza uno storico su cui ragionare.
Approccio
Un unico motore, configurato per ogni progetto.
RDM separa l'acquisizione dalla logica. I segnali arrivano dai dispositivi attraverso collettori dedicati a ciascun protocollo; la logica sta in device virtuali, cioè segnali calcolati con espressioni su quelli reali, che definiscono allarmi, condizioni e indicatori. Un progetto nuovo si configura, non si riscrive.
- Collettori separati per ciascun protocollo di campo.
- Device virtuali: regole e calcoli definiti come configurazione.
- Un modello dati unico per siti, risorse e dispositivi.
Sistema
Dal sensore alla decisione, nella stessa piattaforma.
La piattaforma organizza i dati in una gerarchia di siti, risorse e dispositivi, con template che preparano in automatico i dispositivi di un nuovo impianto. Gli allarmi registrano ogni cambio di stato, lo storico conserva le misure con aggregazioni per l'analisi, e le dashboard mostrano dati in tempo reale, mappe e percorsi.
- Template di risorsa e provisioning automatico dei dispositivi.
- Allarmi con storico delle transizioni e ritardi configurabili.
- Dashboard in tempo reale, mappe GPS, viaggi e confronto fra segnali.
- Indicatori, programmazioni e moduli di gestione energetica.
Risultati
Dalla flotta TPER alla ricerca applicata.
Nel 2012 RDM è stato sperimentato su alcuni autobus di TPER, l'azienda di trasporto pubblico di Bologna: malgrado il numero ridotto di veicoli, ha fatto emergere una serie di anomalie di funzionamento che senza quell'analisi sarebbero comparse più tardi, con costi molto maggiori. Da allora la piattaforma è la base dati dei progetti Adeo di manutenzione predittiva, energia e monitoraggio strutturale.
- Trasporto pubblico: monitoraggio della flotta TPER a Bologna.
- Manutenzione predittiva su veicoli: progetto finanziato SAMANTA.
- Apparati di produzione: progetto finanziato SIGMAPro.
- Energia e infrastrutture: MOSES, TrackTango, EV4ER.
Tecnologia
Più generazioni, lo stesso principio.
La prima generazione di RDM salvava i dati su SQL Server e riceveva i dati dei veicoli tramite driver dedicati. Dal 2020 la piattaforma è stata riscritta su .NET e MongoDB, con collettori separati per protocollo; la versione in produzione oggi gira su .NET 9 con interfaccia web Blazor e aggiornamenti in tempo reale. La generazione in sviluppo nel 2026 passa a un database per serie temporali e a un deployment isolato per ogni cliente.
- Protocolli: MQTT, AMQP, SNMP, UDP, HTTPS, FTP, OBD-II, ROS.
- Login federato OIDC.
- Serie storiche compresse con aggregazioni a 1 minuto, 5 minuti e 1 ora.
- Ambiente condiviso o installazione dedicata per cliente.
Riuso
Ogni progetto lascia la piattaforma più capace.
L'idea dei device virtuali è presente dal 2012 ed è arrivata intatta fino all'ultima generazione: è la prova che separare acquisizione e logica regge nel tempo. Ogni progetto aggiunge un collettore, un tipo di risorsa o un modulo, e il progetto successivo parte da lì.
- Separare l'acquisizione dalla logica di elaborazione.
- Tenere lo storico: è la base per i modelli predittivi.
- Configurare invece di riscrivere.
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