Progetto cofinanziato dall'Unione europea, Fondo europeo di sviluppo regionale - Programma Operativo Nazionale Imprese e Competitività 2014-2020, Asse VI REACT-EU, finanziato nell'ambito della risposta dell'Unione alla pandemia di COVID-19.
Caso finanziato
SAMANTA - manutenzione predittiva per veicoli
SAMANTA (SmArt MAiNTenance plAtform) è un progetto di ricerca e sviluppo cofinanziato dall'Unione europea che ha realizzato una piattaforma IoT di manutenzione predittiva per veicoli: centraline di bordo, raccolta dati, web app e un modulo di intelligenza artificiale che segnala il degrado dei componenti.
Sintesi
Vedere il degrado di un veicolo prima che diventi un guasto.
SAMANTA nasce per portare la manutenzione predittiva sui veicoli: invece di intervenire a guasto avvenuto o a scadenza fissa, la piattaforma raccoglie i dati di bordo, li analizza e segnala quando un componente sta degradando. Il progetto, cofinanziato dall'Unione europea, ha unito l'hardware di bordo di Elettronica Tirrito, la piattaforma software di Adeo e la ricerca dell'Università Kore di Enna.
- Centraline di bordo con diagnosi OBD-II, sensori ambientali e termocamera.
- Piattaforma web per dati in tempo reale, storico e allarmi.
- Modulo di intelligenza artificiale per la stima del degrado.
Problema
Manutenzione a guasto o a calendario.
Nelle flotte di servizio la manutenzione segue di solito il calendario o il guasto. Nel primo caso si sostituiscono componenti ancora buoni, nel secondo il mezzo si ferma all'improvviso e l'intervento costa di più. I dati per fare meglio esistono già a bordo, ma raramente vengono raccolti e letti con continuità.
- Interventi in emergenza e fermi macchina non pianificati.
- Dati diagnostici disponibili solo in officina.
- Nessuno storico per capire come un componente si consuma.
Approccio
Dati continui dal veicolo, analisi nella piattaforma.
Il progetto ha diviso il lavoro in tre livelli: l'acquisizione a bordo, la piattaforma che riceve, conserva e mostra i dati, e i modelli che li interpretano. Adeo ha curato lo studio dell'architettura, l'implementazione del software e il rilascio del prototipo avanzato; l'Università Kore ha sviluppato gli algoritmi e lo studio dell'interfaccia per i tecnici.
- Architettura progettata per veicoli con connettività WiFi, 4G o NB-IoT.
- Requisiti, piano di qualità, integrazione e test del sistema software.
- Algoritmi di stima del degrado integrati come allarmi della piattaforma.
Sistema
Dalla centralina di bordo alla web app.
Le centraline di bordo leggono la diagnosi del veicolo tramite OBD-II e bus CAN, temperatura, umidità, accelerazioni, giri motore e l'immagine di una termocamera. I dati arrivano a un servizio di raccolta, vengono salvati in un archivio storico e resi disponibili tramite API a una web app che mostra i valori in tempo reale, lo storico, la mappa di calore della termocamera e gli allarmi.
- Servizio di raccolta dati dei protocolli di bordo.
- API e archivio storico delle misure.
- Web app con viste live, storico e mappa termica.
- Studio di un'applicazione di realtà aumentata per i tecnici e riconoscimento automatico dei veicoli.
Risultati
Un prototipo avanzato provato su veicoli in servizio.
Il progetto aveva come obiettivo ridurre gli interventi in emergenza e i tempi di riparazione grazie a una manutenzione guidata dai dati. Ha portato al rilascio di un prototipo avanzato della piattaforma, provato su veicoli di servizio come mezzi per la raccolta rifiuti, spazzatrici e minibus per il trasporto passeggeri. Il modulo di stima del degrado è stato integrato come allarme e verificato in simulazione; le centraline con termocamera hanno continuato a inviare dati fino al 2025.
- Prototipo avanzato della piattaforma rilasciato a fine progetto.
- Prove su veicoli reali in servizio.
- Allarmi di degrado integrati nella piattaforma.
- Storico di dati di bordo raccolto sul campo.
Tecnologia
La piattaforma RDM applicata ai veicoli.
Il lato software di SAMANTA è costruito sulla piattaforma RDM di Adeo: servizi di raccolta dati in .NET, API ASP.NET Core, archivio MongoDB e web app Blazor. Il modulo di intelligenza artificiale è stato integrato nella stessa piattaforma, così che una stima di degrado diventi un allarme come gli altri.
- Diagnosi OBD-II e bus CAN, sensori ambientali e inerziali, termocamera.
- Connettività WiFi, 4G e NB-IoT.
- .NET, ASP.NET Core, MongoDB, Blazor.
- Modelli di regressione per la stima del degrado.
Riuso
Dalla ricerca alla piattaforma.
SAMANTA ha portato in RDM la raccolta dati da veicoli via OBD-II, la gestione delle termocamere e l'integrazione dei modelli predittivi come allarmi: capacità che Adeo riusa nei progetti di monitoraggio successivi.
- Raccogliere dati con continuità prima di addestrare i modelli.
- Integrare l'AI dove i tecnici guardano già: negli allarmi.
- Progettare l'hardware di bordo e la piattaforma insieme.
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