Il progetto ORION per un monitoraggio innovativo delle infrastrutture idriche

Finanziato attraverso un Bando a Cascata per le imprese all’interno dello Spoke 9 Models, Methods, Computing Technologies for Digital Twin del consorzio iNEST (Interconnected Nord-Est Innovation Ecosystem), il progetto ORION unisce il know-how industriale alla ricerca più avanzata.
Fincons Group ed EKSO Srl collaborano allo sviluppo di questa soluzione innovativa, articolata su tre punti principali:

• Un Digital Twin modulare per il monitoraggio e la simulazione in tempo reale
• Condotte equipaggiate con sensori per la raccolta dei dati
• Analytics realizzati con l’AI per la manutenzione predittiva

Grazie alle competenze in ambiti quali system integration, cloud, intelligenza artificiale, e smart analytics, Fincons contribuisce al progetto attraverso lo sviluppo e l’implementazione di questi componenti, garantendo efficienza, efficacia e scalabilità.
Il risultato è un framework innovativo per una gestione più intelligente e sostenibile delle infrastrutture.

Intelligenza Artificiale integrata ai sensori per il monitoraggio in tempo reale e la manutenzione predittiva

Il cuore del progetto ORION è la creazione di uno smart Digital Twin per le condotte idriche dotate di sensori, fornite da EKSO.
Questa replica digitale si sincronizza costantemente con la sua controparte fisica, consentendo l’analisi delle perdite in tempo reale, il rilevamento dei guasti e la pianificazione efficace della manutenzione.

Fincons ha sviluppato algoritmi di intelligenza artificiale in grado di analizzare i dati raccolti dalle condotte intelligenti, prevedere potenziali anomalie e fornire segnalazioni tempestive per valutare i rischi e definire le strategie di intervento.

Fincons Group: cloud system integration e smart analytics per le reti idriche

Nell’ambito del progetto ORION, Fincons conduce le attività di integrazione e cloud architecture, disegnando piattaforme scalabili per la gestione ottimizzata dei dati provenienti dai sensori, l’analisi avanzata e la realizzazione di dashboard intuitive; il tutto garantendo l’affidabilità delle funzionalità predittive del Digital Twin su infrastrutture distribuite.

Grazie a una profonda esperienza nel settore, Fincons sfrutta al massimo le potenzialità  del sistema generando insight operativi, alert automatici e visualizzazioni intuitive per supportare decisioni consapevole e abilitare la manutenzione predittiva.
L’introduzione di modelli predittivi avanzati consente di rilevare precocemente guasti e perdite potenziali, trasformando la manutenzione in un’azione proattiva basata sui dati.

Manutenzione predittiva vs reattiva: i nuovi paradigmi nelle infrastrutture critiche

Le ispezioni tradizionali delle reti idriche seguono calendarizzazioni rigide, spesso senza individuare i primi segnali di degrado e usura. Questo approccio può comportare ritardi negli interventi e costi più elevati, poiché quando il danno diventa visibile può essere già troppo tardi, causando interruzioni del servizio e spese operative maggiori.

Il sistema di ORION, basato su AI, consente un monitoraggio continuo e guidato dai dati. La manutenzione diventa predittiva, con tempi di risposta più rapidi, minori interruzioni e risparmi a lungo termine.
Attraverso l’integrazione di sensori di campo, algoritmi di machine learning e analisi avanzate, il sistema rileva cambiamenti e pattern che segnalano possibili criticità molto prima che diventino emergenze.

Si tratta di un passaggio decisivo dalla stima alla precisione, dove ogni azione è guidata da dati raccolti sul campo in tempo reale e insight intelligenti.

Oltre l’acqua: la tecnologia ORION applicata ad altri settori

Oltre alle infrastrutture idriche, il framework di monitoraggio basato su AI e IoT sviluppato da ORION presenta applicazioni promettenti anche in settori come energia, utilities, manufacturing e trasporti, ovvero in qualunque contesto nel quale la manutenzione  basata su condizioni rilevate in tempo reale possa superare gli approcci programmati e statistici.

La piattaforma Digital Twin, grazie al suo design modulare, può essere adattata a diversi settori che basano il proprio business sulla manutenzione predittiva. Dalle reti elettriche agli impianti industriali e alle infrastrutture di trasporto, i principi di base - integrazione dei sensori, diagnosi tramite AI e monitoraggio in tempo reale - possono migliorare significativamente l’efficienza operativa, ridurre i tempi di fermo e ottimizzare l’allocazione delle risorse.

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