Zeus
Case study
per trasformare i dati degli edifici in informazioni
utili, previsioni e azioni concrete.
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#MACHINE LEARNING
#MARKETING
L'edificio che analizza,
prevede e ottimizza
Sensori IoT
Website
Infrastrutture IT
AI
Social app
Sensori IoT
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Brand Identity
L'ESIGENZA
L’esigenza era quella di monitorare in modo centralizzato i consumi energetici e i principali parametri degli impianti, superando la frammentazione dei sistemi tradizionali e rendendo i dati facilmente accessibili e interpretabili.
L’obiettivo era disporre di uno strumento flessibile, capace di acquisire informazioni provenienti da diversi sensori e dispositivi IoT, individuare anomalie e inefficienze e supportare decisioni più consapevoli per ridurre i consumi, contenere i costi operativi e migliorare la sostenibilità degli edifici.
IL PROGETTO
Abbiamo sviluppato Zeus, una piattaforma IoT per il monitoraggio energetico e la gestione intelligente degli edifici. La soluzione raccoglie e organizza in tempo reale i dati provenienti da sensori distribuiti, permettendo di controllare da un’unica interfaccia parametri come potenza, corrente, tensione, temperatura, umidità e qualità dell’aria.
Attraverso dashboard modulari e personalizzabili, ZEUS consente di analizzare i consumi complessivi dell’edificio, verificare l’equilibrio dei carichi, monitorare server e infrastrutture IT e visualizzare anomalie, previsioni e indicatori prodotti dagli algoritmi di Intelligenza Artificiale.
La piattaforma integra modelli di Machine Learning per analizzare i consumi storici, riconoscere comportamenti anomali e prevedere l’andamento futuro della domanda energetica. I dati di consumo possono essere combinati con informazioni ambientali e meteorologiche, permettendo di anticipare eventuali picchi e supportare interventi correttivi e attività di manutenzione predittiva.
ZEUS è stato progettato come una soluzione aperta, scalabile e indipendente dai produttori dei dispositivi, distribuibile sia in cloud sia presso l’infrastruttura del cliente. L’architettura consente inoltre di estendere progressivamente il sistema, collegando nuovi sensori, edifici e fonti di dati in base alle specifiche esigenze operative.
STRUMENTI utilizzati
La piattaforma è stata sviluppata attraverso un’architettura modulare e containerizzata. I differenti componenti applicativi, tra cui acquisizione dei dati, database, motori di analisi e dashboard, sono eseguiti all’interno di container Docker, semplificando la distribuzione, la manutenzione e la scalabilità
del sistema.
I dati provenienti dai sensori IoT vengono raccolti attraverso il protocollo MQTT e successivamente elaborati mediante processi ETL, che ne gestiscono l’acquisizione, la trasformazione e il caricamento nel database.
I servizi di analisi e i motori intelligenti sono stati sviluppati in Python, utilizzando algoritmi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale
per il rilevamento delle anomalie, l’analisi predittiva e la previsione dei consumi.
La visualizzazione delle informazioni è stata realizzata con Apache Superset, configurato per offrire dashboard interattive e personalizzabili, grafici temporali, indicatori di efficienza e sistemi di controllo dedicati ai diversi parametri energetici e ambientali.
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