Il monitoraggio da remoto che migliora le performance delle batterie al litio: l’evoluzione del Flash Data Center
27/09/2022 – Blog, Novità, Tutto sulle batterie al litio
Siamo nel pieno dell’era della digitalizzazione, circondati da una tecnologia che pare essere senza confini. Parole come IOT, Machine Learning e Intelligenza Artificiale fanno parte della nostra vita quotidiana, garantendoci velocità, interconnessione e una comunicazione sempre più diversificata.
Ma ci siamo mai realmente chiesti come tutto questo è possibile? Se l’intelligenza artificiale è destinata a diventare un pilastro della digital transformation nei settori più disparati dell’economia mondiale, questo è possibile grazie a una moltitudine di persone che hanno investito il loro tempo in ricerca e innovazione.
10 anni fa, quando abbiamo scelto di produrre batterie al litio per macchinari industriali, lo abbiamo fatto guardando in questa direzione, scegliendo di non fermarci alla semplice progettazione della batteria, ma sviluppando quello che oggi è il Flash Data Center, il software di controllo remoto automatico in grado di effettuare autodiagnostica e analisi predittive delle batterie al litio.
Flash Data Center è il nostro software di monitoraggio da remoto proprietario progettato e implementato già nel 2013 con l’obiettivo di monitorare giornalmente l’esatto utilizzo di ognuna delle nostre batterie al litio attive nel mondo.
Un vero e proprio precursore in campo di monitoraggio da remoto, la cui funzione principale è il controllo automatico dei dati in tempo reale: il software controlla e analizza 24/7 i dati ricevuti sul funzionamento di tutte le batterie al litio Flash Battery attive e li invia contestualmente sia al cliente che al reparto assistenza dell’azienda. Uno strumento indispensabile, che permette di eliminare sul nascere false segnalazioni e anomalie e prevenire i guasti, favorendo autodiagnostica e manutenzione predittiva.
L’ultima versione di Flash Data Center in chiave 4.0 si è classificata tra i 41 finalisti di Bauma Innovation Award 2022, il prestigioso riconoscimento internazionale che premia i migliori progetti industriali in ambito di ricerca e innovazione.
Qual è la sua particolarità?
Da oggi, Flash Data Center è integrato in un ambiente virtuale con Containerized Architecture, che sfrutta le più recenti tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning per garantire l’interconnessione degli oltre 25.000 sistemi batteria Flash Battery attualmente attivi in 54 paesi nel mondo. È un vero e proprio sistema che apprende e migliora le performance delle batterie in base ai dati che analizza.
In questo modo, OEM e produttori che si affidano alla tecnologia Flash Battery hanno la possibilità di effettuare analisi avanzate dei big data relativi ai loro sistemi batteria, il tutto in tempo reale, e questo si traduce in una conoscenza approfondita di come vengono utilizzate le macchine e i veicoli industriali che montano le batterie al litio Flash Battery (effettivi tempi di carica e scarica, i giorni di utilizzo, i consumi medi, le temperature raggiunte e così via). Inoltre, la nuova interfaccia grafica è realizzata per avere una dashboard ancora più intuitiva, interattiva e di semplice navigazione.
L’intelligenza artificiale è un vero e proprio universo composto da numerose branche. Tra le principali tecnologie di cui si avvale l’ultima release di Flash Data Center è importante soffermarsi sul concetto di “Machine Learning”, un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che si occupa di creare sistemi che apprendono e migliorano le performance grazie ai dati che elaborano.
Perché abbiamo scelto di utilizzare le più recenti tecniche di Machine Learning?
Ce lo spiega il nostro Chief Information Officer Antonio Gabriele, che ha curato lo sviluppo di Flash Data Center già dalla sua prima versione del 2013 e che oggi coordina il nostro team IT nello sviluppo di tecnologie informatiche sempre più all’avanguardia.
“Nel nostro caso, il concetto da cui partire è la complessità della batteria. Lavoriamo con apparati in cui la chimica è particolarmente complessa e il Machine Learning ci consente di estrarre dalla batteria una descrizione chiara e accurata di come questa si sta comportando. Il nostro valore aggiunto è dato dal fatto che nel tempo abbiamo collezionato una quantità enorme di dati sul funzionamento delle nostre batterie, basti pensare che la prima versione del Flash Data Center è stata implementata nel 2013 e oggi lavoriamo con un totale di oltre 200 milioni di log, circa 100.000 al giorno. I dati a nostra disposizione sono fondamentali per il machine learning e sono proprio loro che ci differenziano dalla concorrenza”.
Per analizzare i dati, infatti, il machine learning prende le teorie della statistica e cerca di sfruttare la potenza di calcolo dei computer per implementare tutte le tecniche statistiche. La grande quantità di dati che noi siamo in grado di fornirgli fa sì che vengano estratte informazioni precise e affidabili sul comportamento delle batterie e questo ci permette di ricreare una sorta di “gemello digitale” per ogni nostra batteria al litio, utile per condurre test e simulazioni, soprattutto in ambito di progettazione, e per studiare ipotesi di comportamento anche per le batterie di futura generazione.
Il Flash Data Center analizza tutti i parametri di funzionamento della batteria al litio, precisamente:
Una batteria al litio può essere utilizzata in diversi contesti e con differenti modalità, tutti aspetti che ne influenzano la vita.
Sapere con anticipo dove e in che modo agire per allungarne i cicli di vita o migliorarne le performance è già di per sé un grande vantaggio.
Dal 2012, abbiamo prodotto batterie al litio impiegate nei più disparati contesti di utilizzo e sottoposte ai più diversi stress, pensiamo ad esempio al settore della logistica automatizzata, dove i carrelli AGV ed LGV lavorano no-stop h24 in plant industriali con temperature che possono andare dai -30° ai +45°.
Grazie al monitoraggio da remoto e all’analisi predittiva dei dati è possibile:
Tre informazioni essenziali, sia per noi che per il cliente, a cui possiamo proporre una pianificazione attenta delle sostituzioni e fornire indicazioni utili per correggere e perfezionare le performance della macchina stessa, aumentandone la produttività.
Ma i vantaggi derivanti da controllo remoto e analisi predittiva non finiscono qui! Chi si affida a Flash Battery, spesso non monta sul proprio mezzo industriale una sola batteria al litio, al contrario, abbiamo a che fare con sistemi completi, dove informatica, IOT e intelligenza artificiale diventano veri e propri alleati per garantire l’affidabilità dell’applicazione nel tempo.
Implementare la funzionalità di monitoraggio da remoto già dalla fase prototipale permette, ad esempio, di dimensionare il veicolo nel modo più corretto. Tramite l’analisi dei dati del prototipo, si potrà infatti capire rapidamente se l’applicazione necessita di una batteria al litio con più o meno energia disponibile o con specifiche caratteristiche per aumentarne le prestazioni.
I nostri clienti spesso non sono gli utilizzatori finali del veicolo elettrificato: le batterie al litio Flash Battery sono montate su mezzi che il cliente commercializza in tutto il mondo ed è chiaro che, avere a disposizione i dati di funzionamento in tempo reale permetterà di poter analizzare se l’utilizzatore finale impiega l’applicazione in modo corretto (ad esempio se espone il veicolo a scariche complete ripetute o a temperature fuori dai range).
Prendiamo il caso di una spazzatrice stradale: tramite il controllo costante dei dati possiamo analizzare nello specifico come la batteria si comporta in quel determinato contesto d’uso, qual è il suo profilo di carica e scarica, quali sono i suoi limiti e come l’utente finale la utilizza. Grazie a questi dati il produttore potrà verificare il reale impiego e implementare migliorie sulle flotte future e noi, a nostra volta, potremo realizzare batterie specifiche sempre più prestanti.
Flash Data Center, con il suo controllo automatico dei dati tramite Machine Learning, consente infine una pianificazione avanzata degli interventi di manutenzione straordinaria, evitando così inutili e costosi fermi macchina, e da la possibilità al cliente di gestire autonomamente il fine vita degli impianti, pianificando in modo sostenibile la sostituzione delle batterie al litio a fine vita per intere flotte, ottimizzando e riducendo i costi di smaltimento e migliorando l’efficienza dei processi.
Oggi Flash Data Center consente un’analisi del SOH molto precisa, che ci dà la possibilità di studiare batterie al litio di nuova generazione sempre più performanti e intelligenti, e con caratteristiche sviluppate ad hoc per le necessità e l’uso di ogni tipologia di applicazione industriale.
La sua evoluzione futura andrà di pari passo con la quantità dei dati che gli si metteranno a disposizione. Parliamo di un sistema intelligente, che apprende, memorizza ed elabora in modo costante. Man mano che arrivano nuovi dati, il machine learning li processa, li analizza, si adatta e studia dati sempre nuovi.
“Oggi siamo in grado di raccogliere una mole di informazioni sempre più grande rispetto al passato, analizzando fino a 4.000 sensori per ogni batteria al litio, e il trend è in crescita. L’obiettivo è quindi quello di realizzare un’infrastruttura sempre più solida, che funzioni ed elabori enormi quantità di dati di continuo e che sia in grado di interpretare tendenze, variazioni e anomalie per ricreare casi d’uso realistici che ci permetteranno di sviluppare batterie al litio sempre più intelligenti”.
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