Dal Sensore al CSV

Una guida pratica per raccogliere dati dai tuoi sensori e prepararli per il training AI.

Da dove arrivano i dati

I dati dei sensori possono arrivare da molte fonti. Ecco le più comuni e come esportarli.

Sorgente	Come esportare	Formato tipico
PLC / SCADA	Export dati integrato o software historian (TIA Portal, FactoryTalk, ecc.)	CSV, XLSX
Arduino / ESP32	Serial.println() sul Serial Monitor, oppure scrittura su SD card con la libreria SD	Serial text, SD card CSV
Data logger USB	Collegare il logger, scaricare il file tramite il software del produttore	CSV, TXT
Excel / Google Sheets	Foglio di calcolo con letture manuali — esporta come CSV (File > Salva con nome > CSV)	XLSX → CSV
OPC-UA / MQTT	Usa un client (es. Node-RED, Python opcua) per sottoscrivere e loggare su CSV	JSON → CSV

Step 1: Dal dato grezzo al CSV pulito

Gli export grezzi dai sensori spesso includono timestamp, colonne di stato testuali o metadati che Luviner non necessita. Ecco un esempio prima/dopo:

# Export grezzo da SCADA (con timestamp e stato testuale) 2026-03-25 10:00:01,23.4,0.12,1013.2,OK 2026-03-25 10:00:02,23.5,0.11,1013.1,OK 2026-03-25 10:00:03,45.8,3.45,1012.8,ALARM # CSV pulito pronto per Luviner (solo numeri, label come ultima colonna) temperature,vibration,pressure,label 23.4,0.12,1013.2,0 23.5,0.11,1013.1,0 45.8,3.45,1012.8,1

Cosa fare:

Rimuovi le colonne timestamp — Luviner gestisce i pattern temporali automaticamente dall'ordine delle righe
Converti i valori testuali in numeri — sostituisci le stringhe di stato (OK/ALARM) con interi (0/1)
Sposta la label (classe) nell'ultima colonna
Salva come CSV UTF-8 con delimitatore virgola

Step 2: Pulisci i problemi comuni

Fix rapidi per i problemi più frequenti negli export di dati sensore.

Problema	Soluzione
Celle vuote o valori mancanti	Elimina le righe con valori mancanti, oppure riempi con la lettura precedente (forward fill)
Testo nelle colonne feature (es. "N/A", "ERR")	Sostituisci con un valore numerico o rimuovi la riga
Unità di misura miste (es. alcune righe in °C, altre in °F)	Converti tutti i valori nella stessa unità prima dell'export
Virgola decimale invece del punto (1.234 vs 1,234)	Sostituisci le virgole con punti nelle colonne numeriche, oppure usa il punto e virgola come delimitatore CSV
Righe duplicate o intervalli di campionamento irregolari	Rimuovi i duplicati; per intervalli irregolari, ricampiona a frequenza fissa se possibile

Step 3: Etichettare i dati

Ogni riga ha bisogno di una label — un intero che dice a Luviner a quale classe appartiene quella lettura. Ci sono diversi modi per assegnare le label a seconda della situazione.

Metodo	Quando usarlo	Esempio
Tipi di guasto noti	Sai già com'è ogni condizione (dai log di manutenzione o dalla conoscenza del dominio)	`normal=0, bearing_fault=1, misalignment=2`
Dagli allarmi SCADA/PLC	Il tuo sistema segnala già le condizioni anomale — mappa i codici allarme in interi	`OK=0, ALARM=1`
Per finestra temporale	Sai quando si è verificato un guasto — etichetta tutte le righe prima di quel momento come 0, e le righe durante/dopo come 1	"Tutto prima del 15 marzo = normale (0), dopo = guasto (1)"

Inizia semplice. Anche una divisione base normale/anomalia (0 vs 1) è sufficiente per il primo modello. Puoi raffinare le label in seguito.

Esempi per settore

Manutenzione predittiva (vibrazione)

Dati accelerometro da un motore elettrico. Label: 0 = normale, 1 = guasto cuscinetto, 2 = disallineamento.

accel_x,accel_y,accel_z,rms,peak_to_peak,temperature,label 0.12,0.98,-0.05,0.34,1.2,45.2,0 2.34,1.87,0.95,4.56,8.9,67.8,1 3.12,2.45,1.23,6.78,12.3,72.1,2

Monitoraggio HVAC

Letture da unità di trattamento aria. Label: 0 = normale, 1 = flusso aria basso, 2 = sovraccarico compressore.

temp_supply,temp_return,humidity,pressure_diff,fan_speed,power_w,label 22.1,18.3,45.0,120,1450,340,0 22.0,22.1,78.0,15,1440,345,1 28.5,19.0,42.0,250,1800,520,2

Conservazione alimentare e catena del freddo

Monitoraggio cella frigorifera per prodotti deperibili. Label: 0 = condizioni sicure, 1 = rischio deterioramento.

temp_chamber,humidity_rel,co2_ppm,weight_kg,time_hours,label 4.1,85.0,410,12.5,0,0 4.2,85.5,415,12.4,24,0 8.5,92.0,680,11.8,72,1

Energia e qualità della rete

Letture da quadro elettrico. Label: 0 = normale, 1 = distorsione armonica, 2 = sottotensione.

voltage,current,power_factor,thd,frequency,label 230.1,12.5,0.98,2.1,50.00,0 228.5,18.2,0.72,15.3,49.95,1 185.0,25.0,0.65,22.8,49.80,2

Checklist pre-upload

Tutte le colonne feature sono numeriche (no testo, no date)
L'ultima colonna è la label (intero: 0, 1, 2, ...)
Nessuna cella vuota o valore mancante
Almeno 50 righe (500+ consigliato)
Classi bilanciate — numero simile di righe per ogni label
Salvato come UTF-8, separato da virgole
La prima riga è un header con i nomi delle colonne

Pronto? Controlla il riferimento Formato CSV per le specifiche dettagliate, oppure vai direttamente a Getting Started per caricare e trainare.