ROSE Predictive Maintenance

ROSE Predictive Maintenance è una soluzione cloud per la manutenzione predittiva che analizza in tempo reale dati IoT di reti elettriche, infrastrutture critiche (cabine di media e alta tensione), impianti eolici e fotovoltaici, interruttori e altri elementi critici nella produzione e distribuzione di energia. Il software è pensato principalmente per DSO (Distribution System Operators), Utility, ESCO, aziende produttrici di hardware, e aziende energivore che intendono ridurre i costi di manutenzione utilizzando modelli predittivi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning per prevedere e ridurre anomalie o disservizi, supportare le decisioni aziendali con un modello data-driven che aiuti ad allungare la durata dei dispositivi e pianificare gli interventi di manutenzione. La sua flessibilità e l'elevata interoperabilità permettono di impiegare il software in diversi contesti. Ad esempio, la piattaforma è utilizzata nel progetto SAMPLE, un programma innovativo, che coinvolge Maps Spa, Algowatt Spa e Acea Produzione Spa, per lo studio di soluzioni innovative per il monitoraggio, l'analisi dei dati in tempo reale e la gestione di impianti fotovoltaici con l'obiettivo di favorirne la loro interconnessione con le reti elettriche. Inoltre, ROSE è utilizzata anche da uno dei DSO leader al mondo per eseguire attività di manutenzione predittiva di cabine di media e alta tensione con l’obiettivo di rilevare automaticamente le anomalie degli interruttori e analizzare il comportamento degli eventi di apertura delle sottostazioni.