Il settore manifatturiero sta sperimentando i vantaggi della digitalizzazione. Progressivamente tutte le apparecchiature, le macchine, la strumentazione, gli impianti vengono connessi in rete implementando un sistema di Industrial Internet of Things (IIoT). Perché ciò avvenga efficacemente bisogna riempire le fabbriche di sensori intelligenti, garantire una solida infrastruttura di comunicazione, migliorare gli strumenti di analisi dei dati
di Mario Gargantini
La nuova stagione di Internet si chiama IoT, Internet of Things, e non c’è ambito industriale, civile, sociale che non se ne stia accorgendo. Internet delle cose significa estendere agli oggetti la interconnessione che ormai indissolubilmente collega in tutto il mondo tutti i soggetti, singoli e collettivi; significa quindi associare ai diversi oggetti un indirizzo IP e consentire loro di scambiare dati con qualunque altro oggetto o soggetto connesso alla grande rete.
Se ne sta accorgendo da tempo il mondo dell’industria, dove IoT diventa IIot, Industrial Internet of Things, e in particolare il settore metalmeccanico, dove si parla ormai di Internet delle macchine. Tra i vari oggetti collegabili alla rete ci sono infatti le macchine, secondo l’accezione più ampia del termine: si va da un semplice congegno che raccorda altri componenti, a sistemi che manipolano e movimentano vari materiali, alle più versatili macchine utensili, fino ai componenti di complessi impianti e linee di produzione.
È un momento particolarmente ricco di sviluppi, progetti, applicazioni in questa direzione che va di pari passo con gli altri aspetti della digitalizzazione e sfrutta la trasversalità di queste tecnologie consentendo di rendere più utilizzabili ed efficaci altre tecnologie disruptive, come i digital twin o la predictive maintenance che mostrano tutto il loro potenziale se applicate a macchine e oggetti già connessi e pronti a ricevere e trasmettere dati e informazioni.
Sensori ovunque
Le principali domande che ora si pongono molte aziende, soprattutto nell’ambito delle Pmi sono del tipo:
- come avviene l’introduzione dell’Internet delle macchine in un’industria?
- Che cosa è necessario predisporre o attivare perché l’IIoT rappresenti un effettivo vantaggio e porti a un miglioramento del processo produttivo?
- In generale, quali i vantaggi ottenibili in tempi non troppo lunghi?
Iniziamo dalle condizioni più generali. Anzitutto bisogna che le macchine, e le apparecchiature in genere, abbiamo occhi e orecchi, cioè che siano in grado di poter intercettare tutti i segnali che fluiscono ininterrottamente lungo la catena produttiva. Parliamo quindi della sensoristica e in particolare di sensori smart, meglio se wireless.
I sensori IIoT sono progettati per raccogliere dati direttamente dal campo. Sono in grado di rilevare e acquisire dati in qualsiasi situazione e hanno ormai trovato applicazione in vari settori dell’industria manifatturiera. Possono essere utilizzati per misurare diversi parametri di uscita delle apparecchiature come, tra gli altri, temperatura, pressione, umidità e vibrazioni; trovano quindi la loro applicazione in quasi tutti i tipi di industrie di processo, siano esse petrolifera, mineraria, cementizia, chimica, farmaceutica; ma possono anche essere utilizzati per misurare i parametri fisici delle macchine come portata, velocità o coppia; come pure nel settore edilizio, logistico e delle infrastrutture civili.
Alcuni dei settori che stanno iniziando a utilizzare i sensori IoT industriali includono metalli, estrazione mineraria, edilizia, produzione, petrolio e gas, servizi pubblici, centrali nucleari, trasporti, logistica, strutture sanitarie ecc.
I sensori IoT wireless sono in grado di monitorare macchine e set di apparecchiature da qualsiasi parte del mondo, senza bisogno di accesso fisico; sono dotati di un minuscolo trasmettitore e ricevitore radio integrato, tramite il quale possono comunicare tra loro senza essere cablati insieme: ciò consente loro di allontanarsi ulteriormente da una fonte di alimentazione e trasmettere informazioni più preziose, come i dati complessi della macchina. Sono inoltre in grado di immagazzinare la propria energia, il che significa che possono essere installati facilmente anche in luoghi remoti e difficili da raggiungere; non richiedendo una fonte di alimentazione esterna. hanno la capacità di trasmettere dati su lunghe distanze e non necessitano di monitoraggio o manutenzione costanti.
Gli smart sensor offrono la flessibilità di connettere le macchine in pochi minuti: sono facili da installare e possono raccogliere dati automaticamente; essendo wireless, viene garantita un’implementazione rapida senza il fastidio di complessi cablaggi.
Rendono possibile monitorare macchine, set di attrezzature o qualsiasi altra risorsa da qualsiasi parte del mondo senza dover accedere manualmente alla macchina o all’ambiente. I dati possono anche essere trasmessi direttamente dal sensore a un cruscotto analitico per l’analisi e per una facile rappresentazione visiva. Possono anche essere raccolti più dati rispetto ai tradizionali sensori cablati in quanto non vi è alcuna restrizione sulla frequenza di ricezione e di ritrasmissione: ciò facilita il monitoraggio in tempo reale dello stato delle risorse critiche, per consentire una migliore supervisione operativa della produzione.
Inoltre, le funzionalità edge di questi sensori consentono loro di raccogliere, elaborare e archiviare i dati in loco.
Infrastruttura di comunicazioni
Una solida infrastruttura di comunicazione è essenziale per trasmettere i dati della macchina per l’analisi. Uno dei maggiori colli di bottiglia della tecnologia IoT nella produzione è la larghezza di banda. Più dati possono essere comunicati contemporaneamente, più veloci ed efficienti saranno questi sistemi. La velocità della rete è essenziale per il successo delle applicazioni in tempo reale e per l’edge computing; tuttavia, se i dati non devono essere comunicati il più velocemente possibile, potrebbe non essere necessaria una larghezza di banda molto elevata. È necessario ogni volta valutare le specifiche esigenze e scegliere le opzioni migliori.
Per le soluzioni più coerenti e veloci, le connessioni cablate di più dispositivi IoT insieme in una rete sono le migliori opzioni; si possono utilizzare efficacemente i protocolli EtherCAT, Ethernet/IP e Profinet. Le connessioni Usb sono limitate in termini di velocità e portata; sulle grandi distanze, per collegare impianti industriali a chilometri di distanza uno dall’altro, possono essere utilizzati i cavi in fibra ottica.
Essendo una tecnologia più matura, le soluzioni cablate offrono comprovata affidabilità e immunità al rumore. Il loro principale svantaggio è la componente fisica: il cablaggio può occupare spazio, avere limitazioni ambientali e richiedere più tempo per la configurazione; oltre a un problema di costi.
Per versatilità e facilità di configurazione, le connessioni wireless sono molto più efficaci. Sebbene le connessioni wireless siano intrinsecamente vulnerabili, per ogni situazione si può trovare una soluzione più adeguata per i sistemi IIoT.
Il Wi-Fi è molto più adatto per i sensori delle macchine nelle fabbriche: con punti di accesso a 5 GHz, si possono fornire connessioni ad alta velocità a dispositivi fino a circa 60 m, offrendo la massima copertura con punti distribuiti in tutta la fabbrica.
Zigbee è un tipo di connessione alternativo che funziona meglio con i sensori a batteria con un basso throughput di dati. Si basa su nodi che interconnettono più percorsi; è comunque necessario un hub centrale di coordinamento, il che aumenta la complessità del sistema.
Bluetooth Low Energy è una tecnologia più efficiente di Wi-Fi e Zigbee. Può rappresentare un’ottima scelta per i dispositivi portatili e alimentati a batteria. Tuttavia, è possibile trasferire meno dati contemporaneamente a causa delle restrizioni energetiche; è inoltre soggetto a interferenze nella gamma di 2,4 GHz, utilizzati da molti sistemi, che influenzano il funzionamento dei dispositivi.
C’è poi il problema della sicurezza informatica: con l’espansione di più dispositivi wireless negli impianti di produzione, il numero di potenziali minacce aumenta. Oggi esistono numerose strategie per affrontare le minacce informatiche ma il tema deve essere ben presente anche quando si imposta un sistema Iiot.
Software per analisi dati
Un terzo aspetto riguarda l’analisi dei dati raccolti e ci porta quindi a parlare delle risorse software necessarie per implementare un efficace sistema IIoT.
L’adozione dell’IoT è in aumento e il numero di dispositivi connessi continua a crescere mentre le organizzazioni faticano a gestire le enormi quantità di dati generati poiché i dati raccolti dall’IoT sono meno strutturati e i set di dati sono più complessi.
Servono quindi strumenti di analisi efficaci e affidabili, concepiti e organizzati per l’analisi IoT ma in grado di inserirsi negli ecosistemi digitali presenti e di integrarsi facilmente con gli strumenti di analisi esistenti. Servono strumenti che sappiano raccogliere i dati nei punti più significativi, eseguire analisi rapide e fornire approfondimenti rilevanti per prodotti e servizi.
Alcune funzionalità chiave che l’analisi IoT dovrebbe fornire riguardano: la piena integrazione con piattaforme IoT e stack aziendali e la gestione di più tipi di dati; diverse opzioni di distribuzione per un’ampia gamma di ambienti (installazione on-premise, l’hosting nel cloud, compatibilità con ecosistemi ibridi complessi); la possibilità per i dipendenti di accedere ed esplorare facilmente i dati, oltre a creare dashboard personalizzati; la collaborazione nella gestione dei dati e la condivisione delle analisi tra i flussi di lavoro.
Quali i vantaggi?
L’IoT industriale offre una quantità di vantaggi agli operatori del settore manifatturiero, quali:
– una completa visibilità operativa;
– una maggiore efficienza operative;
– l’ottimizzazione delle risorse;
– la riduzione dei tempi di inattività non pianificati;
– una migliore produttività;
– una maggiore sicurezza sul lavoro;
– una gestione degli impianti di produzione senza intoppi e a costi inferiori.
La predictive maintenance
Tra i vantaggi più immediatamente verificabili c’è la possibilità di attuare la manutenzione predittiva, quella cioè che consente ai produttori di identificare tempestivamente potenziali problemi, programmare i tempi di inattività quando opportuno, garantire che le parti e il personale siano preparati e mantenere le operazioni in esecuzione come pianificato.
Grazie alle informazioni ricavate dai dati e alle metriche delle prestazioni, le aziende possono adottare un approccio proattivo alla manutenzione delle apparecchiature. I guasti alle apparecchiature possono causare tempi di inattività e perdita di produttività, con un impatto negativo sull’efficienza e sulla qualità della produzione, in particolare per le imprese del settore manifatturiero.
Con l’IoT, le organizzazioni sono in grado di controllare e tracciare i propri sistemi da remoto con il monitoraggio automatizzato della garanzia della qualità.
É possibile anche applicare tecnologie innovative per sviluppare capacità di ispezione visiva automatizzate. Queste funzionalità utilizzano I sensori IoT di cui abbiamo detto,le moderne fotocamere e I sistemi di Intelligenza Artificiale per rilevare anomalie ed estrarle dalle linee di produzione. In tal modo, le aziende possono garantire la massima qualità nelle loro operazioni e in tutto il ciclo produttivo.
La gestione dell’energia
Un altro importante risultato ottenuto con l’applicazione dell’IIoT fa riferimento alla questione energetica. É possibile migliorare la gestione dell’energia in un sito produttivo proprio tramite l’implementazione dell’IIoT. Si tratta di strutturare la rete di smart sensor in modo da poter tracciare e gestire l’utilizzo di energia degli impianti e delle macchine, andando a identificare dove è possibile ridurre i consumi. Utilizzando i sensori IIoT di ottimizzazione dell’energia per monitorare lo stato elettrico e l’utilizzo di dispositivi e macchine in una fabbrica, gli operatori possono mettere a punto il processo e ottimizzare automaticamente l’utilizzo di energia da parte di vari dispositivi.
È possibile pertanto:
– identificare picchi o cali nell’uso dell’energia che possono indicare un’anomalia da controllare;
– comprendere meglio come le singole macchine e i processi contribuiscano al consumo energetico complessivo e utilizzare questi dati per migliorare le previsioni;
– migliorare la sostenibilità ambientale generale.
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