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AI per la manutenzione predittiva

Un progetto Afliant e Saidea per ottimizzare la manutenzione degli impianti fotovoltaici attraverso l’Intelligenza Artificiale e ridurre tempi di fermo e costi.

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Introduzione

6 Maggio 2025

SAIDEA Srl, azienda specializzata nei servizi ICT per lo sviluppo software e la gestione in outsourcing di sistemi informativi, ha collaborato con il centro di ricerca Eurac nel progetto “EU FESR1128 PV 4.0 – Utilizzo di logiche Industry 4.0 e IoT nel settore fotovoltaico”, con l’obiettivo di ottimizzare gli interventi di manutenzione negli impianti fotovoltaici. Per affrontare questa sfida, SAIDEA ha scelto di affidarsi ad Afliant, forte della sua comprovata esperienza nello sviluppo e nell’integrazione di modelli di Intelligenza Artificiale dedicati alla manutenzione predittiva.

Il bisogno

La manutenzione e il monitoraggio degli impianti fotovoltaici (O&M) stanno affrontando una sfida crescente: la riduzione dei margini operativi dovuta all’intensificarsi della competizione. Guasti e malfunzionamenti, sommati ai costi e ai tempi delle attività di routine, rappresentano ostacoli significativi per gli operatori del settore.

Un approccio efficace per superare queste difficoltà è la manutenzione predittiva, uno dei pilastri dell’Industria 4.0. Questa metodologia, basata su tecnologie IoT e algoritmi di Intelligenza Artificiale, permette di monitorare i dati raccolti dai sensori e analizzarli in tempo reale, consentendo di prevenire i guasti e ridurre i tempi di fermo tecnico. Il risultato è un abbattimento dei costi operativi e una maggiore continuità nella produzione energetica.

Consapevole dei vantaggi offerti dalla manutenzione predittiva, SAIDEA ha scelto il nostro team di esperti per sviluppare un sistema avanzato capace di rilevare autonomamente anomalie e malfunzionamenti nei parchi fotovoltaici, inviando segnalazioni tempestive ai responsabili della manutenzione.

La soluzione

Afliant ha sviluppato una piattaforma integrata con Antares (l’ESM di Saidea), progettata per monitorare e analizzare i dati provenienti dai sensori degli impianti fotovoltaici. Il cuore della soluzione è un algoritmo di Machine Learning, allenato su un dataset fornito da Eurac Research: oltre quattro anni di dati storici (2014–2018), con 2,5 milioni di rilevazioni effettuate a intervalli di 10 minuti.

Il progetto si è articolato in cinque fasi principali, ciascuna cruciale per la realizzazione del sistema:

Analisi del dataset

Identificazione di comportamenti normali e anomali attraverso rappresentazioni grafiche e analisi statistiche.

Annotazione del dataset

Etichettatura semi-manuale per distinguere i casi di malfunzionamento da quelli normali.

Sviluppo e training del modello AI

Creazione e ottimizzazione di un modello di Machine Learning per il rilevamento autonomo delle anomalie.

Ingegnerizzazione software

Implementazione tecnica del modello e sviluppo di API per facilitarne l’integrazione.

Integrazione e messa in opera

Deploy su infrastruttura cloud per abilitare il monitoraggio continuo e notifiche in tempo reale.

Grazie a questa soluzione, SAIDEA può monitorare costantemente lo stato degli inverter, identificare rapidamente eventuali anomalie e intervenire in modo tempestivo. Questo consente di ridurre i tempi di inattività, abbattere i costi operativi e migliorare la continuità produttiva degli impianti fotovoltaici.

Risultati e benefici

La piattaforma di manutenzione predittiva sviluppata da Afliant ha portato benefici rilevanti per SAIDEA e i suoi clienti, Tra i principali troviamo:

Efficienza operativa

Riduzione dei tempi di fermo tecnico e prevenzione dei guasti, con un conseguente abbattimento dei costi e una gestione più fluida delle operazioni.

Adattabilità

La soluzione, altamente scalabile, si adatta a impianti con tipologie di inverter diverse, risultando efficace anche in contesti domestici.

Sostenibilità

Contribuisce alla transizione energetica migliorando l’affidabilità e l’efficienza degli impianti, supportando un uso più sostenibile delle risorse.

Conclusione

La manutenzione predittiva rappresenta una leva strategica per migliorare l’efficienza operativa e la competitività nel settore delle energie rinnovabili. La soluzione sviluppata da Afliant non solo soddisfa le esigenze di SAIDEA e dei suoi clienti, ma contribuisce anche al raggiungimento degli ambiziosi obiettivi europei di transizione energetica.

Grazie alla piattaforma progettata, SAIDEA è in grado di offrire un sistema automatizzato che permette interventi di manutenzione tempestivi ed efficaci, riducendo i tempi di fermo tecnico e favorendo una gestione più sostenibile delle risorse energetiche. Questo progetto sottolinea l’impegno di Afliant nel fornire soluzioni innovative, scalabili e orientate alla sostenibilità per affrontare anche le sfide più complesse del panorama industriale.

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L’integrazione di un algoritmo di analisi predittiva nella nostra piattaforma Antares è stata cruciale. L’esperienza di Afliant ha reso il nostro sistema ancora più completo, offrendo un supporto decisionale avanzato per la manutenzione predittiva. Siamo davvero soddisfatti del lavoro fatto assieme.

Fonte: William Nicolussi, CEO di SAIDEA

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