SOFTWARE AG / Piattaforma per monitoraggio autobus di Transport for London
Software AG (Frankfurt TecDAX: SOW) annuncia che STW (Sensor-Technik Wiedemann) sta implementando una soluzione, basata sulla piattaforma Cumulocity IoT di Software AG, per il monitoraggio remoto delle condizioni dei sistemi di trattamento dei gas di scarico installati sugli autobus di Londra, come parte del piano della Greater London Authority finalizzato alla creazione di una zona a bassissime emissioni (Ultra Low Emission Zone - ULEZ). HJS Emission Technology è l’azienda che fornirà il sistema di emissioni ad alta efficienza agli autobus dell’ente Transport for London (TfL), insieme al suo partner Emission Engineering Ltd (EEL). Entro il 2021 oltre 5.000 autobus della rete di trasporto pubblico londinese saranno equipaggiati con il sistema SCRT (Selective Catalytic Reduction Technology) di HJS Emission Technology, che utilizza filtri antiparticolati e convertitori catalitici per ridurre le emissioni di polveri sottili e ossido di azoto (NOx). Il Controller Telematico TC1 di STW (con GPS integrato) verrà installato in ogni autobus per monitorarne le emissioni, ovunque e in qualsiasi momento.
STW è un’azienda specializzata nella telemetria dei veicoli industriali con una grande esperienza nella fornitura di soluzioni di digitalizzazione, automazione ed elettrificazione ai produttori di macchine mobili, attrezzature agricole e veicoli speciali. Il Dott. Michael Schmitt, CEO di STW, afferma: “Abbiamo preso la piattaforma Cumulocity IoT di Software AG e l’abbiamo ribrandizzata ‘STW machines.cloud’ come nostra soluzione IoT per la raccolta di dati da dispositivi on-board quali i nostri moduli telematici TC1 e TC3G. STW machines.cloud consente la gestione di utenti e dispositivi nonchè la connessione, il monitoraggio e l’analisi delle attività in tempo reale. HJS lo utilizzerà per ricavare insight significativi dal grande volume di dati generato dai dispositivi incorporati negli autobus rimodernati a Londra. I dati sono la base per le prove documentate rivolte a TfL. In conclusione, HJS può utilizzare i big data per rilevare pattern che li allertino di problemi, sia nei loro sistemi sia nei motori dei loro autobus. Implementare algoritmi nei moduli telematici consente l’evoluzione dei big data in smart data, riduce la quantità di dati trasmessi e consente la manutenzione predittiva assicurando loro di poter evitare azioni preventive inutili”.
