Automazione

L’innovazione che un prodotto industriale è in grado di portare all’interno di un mercato dipende alle sue caratteristiche: dall’elettronica alla meccanica, passando per software informatici, attualmente i costruttori hanno la necessità di adattarsi agli standard del settore. Complessità, sicurezza e prestazioni sono solamente alcune delle caratteristiche che gli addetti ai lavori hanno necessità di soddisfare.

Per un efficace trattamento della complessità di prodotto, è recentemente nato il modello MBSE, Model-Based System Engineering, necessario per una sua semplificazione e per garantire un elevato standard in termini di qualità e sicurezza.

Model Based Systems Engineering – cos’è e caratteristiche

Il Model Based System Engineering è un approccio collaborativo orientato alla gestione dei requisiti, alla progettazione, all’analisi, alla verifica e alla validazione nei processi di progettazione e sviluppo di sistemi complessi. Contrariamente a quanto avviene con l’industria tradizionale, il MBSE ha il focus principalmente sulla creazione e l’utilizzo di modelli di dominio, come mezzo principale per la progettazione. 

Metodologia già affermata in alcuni campi, da quello aerospaziale fino ad arrivare a quello della mobilità, pian piano sta iniziando a farsi spazio anche negli ambienti dell’high tech, della costruzione di impianti, cosi come quello dei macchinari industriali. 

L’ingegneria dei sistemi Model-Based Systems Engineering, si basa su 3 parti fondamentali:

• Linguaggio
• Strumento
• Metodologia

Infatti, il MBSE trova il suo spazio principalmente nel supporto delle fasi di progettazione e sviluppo, dunque andando ad assistere anche chi non ha una particolare conoscenza di stampo tecnico. Altre peculiarità della metodologia MBSE che permettono un’ottima combinazione di varie tecniche implementate all’interno del prodotto finale sono: 

• Utilizzo di un Database multiutente: soluzione aziendale che concede, ai tecnici ed ingegneri coinvolti, di poter operare nello stesso momento su più progetti senza la necessità di dover richiedere specifici file di altri progetti o di mandare delle richieste.
• Possibilità di avere delle simulazioni visive: il prodotto viene simulato e cosimulato durante le fasi iniziali del suo ciclo di vita per la rilevazione, ed eventuale correzione, di errori. 
• Possibilità di avere una revisione automatizzata dei progetti: Il progetto può essere correttamente convalidato nella sua fase iniziale tramite l’ausilio di revisioni automatizzate. 
• Gestione degli asset: L’ingegneria dei sistemi MBSE permette la progettazione modulare di sistemi, basata su asset, per sistemi di sistemi.

Model Based Systems Engineering vs processi tradizionali

Se i canoni industriali tradizionali operavano basandosi principalmente sui documenti, ora di fronte a sistemi alquanto complessi e con l’evoluzione dell’industria 4.0, vi è la necessità di andare a sviscerare un sistema generale in tutti i suoi sottosistemi. Il nuovo approccio ottenuto grazie ad MBSE, permette di andare a porre i modelli di architettura al centro della progettazione di sistema. Come naturale conseguenza dell’adozione di vari sistemi digitali, ingegneri, tecnici e professionisti hanno optato per una soluzione innovativa che fosse proprio orientata al Model Based Systems Engineering. 

Alcuni dei vantaggi che favoriscono l’ingegneria dei sistemi MBSE rispetto all’ausilio di canoni tradizionali sono i seguenti: 

• Coordinamento team e sviluppo prodotto: l’MBSE aiuta il processo di gestione andando a fornire un modo all’avanguardia per acquisire informazioni riguardo a tutte le discipline coinvolte nella costruzione del prodotto, condividendo i dati col resto dei progettisti.

• Maggiore ritorno sull’investimento: il Model Based Systems Engineering permette non solo di acquisire le informazioni in modo tale che siano tracciabili ma anche per verificare il funzionamento di tutti i modelli. 

• Diminuzione dei rischi in fase di sviluppo: impostando correttamente il progetto, vi é la possibilità di eseguire varie analisi sul sistema già nelle prime fasi di progettazione, inviduando tutte le soluzioni necessarie.

Ingegneria dei sistemi – vantaggi

L’Ingegneria dei sistemi è quella branca dell’ingegneria definita come l’approccio multidisciplinare tra sistemi di natura diversa che concorrono ad una corretta realizzazione di un sistema unico. Per questa sua importante peculiarità, l’utilizzo di un approccio basato su questo tipo di ingegneria può portare a vari benefici, tra i quali:

• Progettazione di sistemi efficienti: i vari attori coinvolti si avvalgono non solo di strumenti tecnici per raggiungere questo fine, ma anche di leadership e coordinamento delle varie discipline.

• Focus sui bisogni del cliente: in prima analisi i progettisti pongono particolare attenzione sul cliente, cosi come sulla documentazione necessaria, per poi procedere con la validazione dell’intero sistema. 

• Considerazione del lato business e lato tecnico: la soluzione proposta dagli ingegneri deve rispettare tutte le richieste del cliente da un lato, mentre dall’altro deve anche avere una sua corretta applicazione del mondo reale. 

 

Ingegneria dei sistemi – applicazioni in industria 4.0

Grazie all’ausilio che l’ingegneria dei sistemi apporta nella creazione di un prodotto industriale, sono diverse le applicazioni che si trovano nell’industria 4.0.

Un primo esempio è dato dall’industria dell’automotive. Infatti, come naturale conseguenza della transizione da motore endotermico ed elettrico, l’ingegneria dei sistemi interviene su tutte le parti riguardanti i sistemi di bordo, la connettività e la sicurezza. 

Questo tipo di ingegneria, inoltre, trova applicazione anche nel campo aerospaziale: ad esempio quando si parla di sistemi propulsivi, per quanto riguarda l’implementazione di una strategia di sviluppo prodotto, dalle fasi iniziali fino alla fase di testing del prodotto stesso. 

Leggi anche l’articolo: Machine vision nell’industria 4.0: cosa è, come funziona, applicazioni

Il mondo della tecnologia cresce a vista d’occhio ed il settore della robotica non fa eccezione. Al giorno d’oggi, negli ambienti lavorativi sempre di più si ha la necessità di introdurre dei robot che possano aiutare gli operatori.

Robot mobili: cosa sono

I robot mobili sono dei dispositivi intelligenti che hanno la capacità di spostarsi in completa autonomia all’interno di spazi limitati, riuscendo ad eseguire alcune attività che, normalmente, spetterebbero ad un operatore umano, come l’evasione di ordini o il trasporto di merci.

L’autonomia di spostamento è dovuta all’installazione di sensori, software di mappatura digitale e di intelligenza artificiale, che permettono al robot non solo di fargli conoscere la sua posizione nello spazio, ma anche le prossime azioni da compiere e i percorsi che deve seguire.

I robot mobili, anche detti Autonomous Mobile Robots (AMR), hanno la capacità di connettersi in modalità wireless con gli altri sistemi che si trovano all’interno della fabbrica: ciò permette che si possano interfacciare con le macchine già presenti. Inoltre queste connessioni verranno ulteriormente potenziate grazie all’introduzione della tecnologia 5G.

Esistono vari tipi di AMR, per esempio:

• Robot per il picking: A seconda della logica di prelievo, ne esistono due sottogruppi:
  • AMR per prelievo “uomo alla merce”: Robot che accompagna l’operatore, il quale è incaricato di prelevare i prodotti dagli scaffali e depositarli nel robot stesso. Una volta fatto questo, il robot si occupa di trasferirli nell’area di confezionamento.
  • AMR per prelievo “merci all’uomo”: Robot in grado di sollevare l’intero scaffale su cui il prodotto si trova e spostarlo in una posizione di picking, permettendo al magazziniere di procedere con gli ordini.
• Robot per catalogo e smistamento articoli: Questi robot si occupano della classificazione dei prodotti, grazie ad un vassoio reclinabile e un lettore di codici che permette loro di ordinare i pacchetti e sistemarli nella posizione corretta.

Robot autonomi: la tecnologia alla loro base

A differenza di altri dispositivi, gli Autonomous Mobile Robots non hanno alcun bisogno di cavi esterni o particolari sensori per muoversi nello spazio, fanno affidamento al loro sistema di mappatura di bordo, software che definisce il tragitto di un robot man mano che si sposta tra un punto e l’altro del magazzino. Come risultato, gli AMR riescono ad essere autonomi grazie alle informazioni che ricevono durante il tragitto, permettendo in tempo reale di cambiare rotta se in presenza di ostacoli, o persone.

In particolar modo per l’operatore umano, questo rappresenta un aspetto molto importante dal punto di vista della sicurezza. Infatti, gli AMR sono dispositivi che sono stati progettati appositamente per collaborare con l’essere umano. Come conseguenza, gli AMR sono chiamati al rispetto delle linee guida sulla sicurezza dei prodotti destinati ai robot avanzati, in aggiunta alla normativa UNI EN 1525-1999, riguardante i carrelli industriali.

Le differenze tra Autonomous Mobile Robots (AMR) e Automated Guided Vehicles (AGV)

Prima dell’introduzione dei robot autonomi, nelle fabbriche erano ampiamente utilizzati altri dispositivi, ossia gli Automated Guided Vehicles (AGV). Se i primi costituiscono dei sistemi in grado di prendere delle decisioni in autonomia grazie ad una tecnologia a bordo molto sofisticata, i secondi sono dei dispositivi più semplici che obbediscono solamente ad una serie di istruzioni.

Gli AVG sono in grado di muoversi solamente lungo un tragitto predefinito, affidando la loro capacità di spostamento a cavi, sensori e bande magnetiche. Inoltre, se gli AMR sono in grado di rilevare un ostacolo, un AVG rimane in attesa che ciò che ha davanti venga rimosso dal suo percorso. Per quanto riguarda la merce che viene trasportata, un AMR è in grado di trasportare delle unità leggere, differentemente da un AVG, destinato prevalentemente alla movimentazione di pallet.

Un’altra rimarcabile differenza riguarda la gestione di questi dispositivi: un AMR è manovrabile tramite l’interfaccia o il software che gestisce la flotta di più robot contemporaneamente che collaborano tra loro. La flessiblità degli Autonomous Mobile Robots li rende perfetti ad essere impiegati nelle linee di produzione dove ci sono modifiche quotidiane.

Robot mobili autonomi: applicazioni nell’industria 4.0

Le caratteristiche che fornisce un Autonomous Mobile Robots si sposano perfettamente coi principi dell’industria 4.0. I robot autonomi sono facilmente implementabili in tutti quei settori che necessitano movimentazione interna: Per esempio, si va dall’industria dell’automotive a quella della logistica, nel reparto produzione allo stoccaggio in magazzino.

Proprio per quanto riguarda il settore logistico, con la proliferazione delle piattaforme di e-commerce, gli AMB verranno sempre più usufruiti all’interno di nuovi hub logistici. In conclusione, nonostante i robot mobili siano gia utilizzati, nel futuro potremmo avere la possibilità di averne sempre più multitasking, con tassi di affidabilità e flessibilità particolarmente elevati. 

Leggi anche l’articolo: Model Based Systems Engineering: caratteristiche, vantaggi e applicazioni

Un aspetto fondamentale nell’Industria 4.0 è sicuramente la Machine Vision, ovvero la capacità da parte delle IA di “vedere” come se avessero occhi umani. Le possibili applicazioni di questa tecnologia sono molteplici: dal pick che consiste nel posizionamento e orientamento dei pezzi lungo la linea di produzione, alla misurazione, fino al controllo qualità.

Machine vision – cos’è

La machine vision è la possibilità, da parte di un’intelligenza artificiale, di acquisire ciò che la circonda attraverso il senso della vista, esattamente come facciamo noi umani. Il flusso dei dati delle immagini raccolte dalle telecamere viene elaborato da algoritmi matematici che sottintendono all’image processing. I sistemi di machine vision identificano le caratteristiche dell’immagine, basandosi su alcune caratteristiche come forme, dimensioni e spigoli. Possono inoltre misurare un oggetto nelle diverse dimensioni: lunghezza, altezza, profondità, area o volume.

In questo modo i robot sono in grado di percepire il mondo esterno in modo molto più preciso rispetto ai precedenti modelli basati sui sensori. Le applicazioni dei sistemi di visione nell’Industria 4.0 sono spesso integrate in un’unica soluzione: per esempio è possibile verificare la conformità dei prodotti ed al contempo effettuarne il conteggio utilizzando lo stesso programma di acquisizione immagini.

Le tecnologie di visione artificiale sono sempre più nel mirino delle aziende e i dati in merito confermano questo trend. Infatti, dopo un inevitabile calo nel 2020 a seguito della pandemia, la machine vision ha ripreso a crescere: in Europa l’aumento nel 2021 è stato del 17% e si stima un ulteriore 8% al termine del 2022.

Machine vision industria 4.0: come funziona

Come vengono acquisite le immagini dai sistemi di Machine Vision industria 4.0? Esistono due differenti sistemi di visione: 2D e 3D.

• Machine Vision 2D: Due sono i modi per ottenere immagini a due dimensioni. Nel primo viene impiegata una camera matriciale, che esegue un’istantanea di un campo bidimensionale. Nel secondo si utilizza invece una camera lineare la quale, attraverso un movimento tra camera e oggetto, esegue una scansione del secondo acquisendone linee di pixel. In entrambi i casi l’illuminazione è fondamentale che può essere diretta, diffusa o retroilluminazione. La Machine vision 2D è indicata per impieghi in cui è richiesto un contrasto elevato o qualora siano importanti texture e colore.
• Machine Vision 3D: Le tecniche della machine vision 3D possono essere raggruppate in due differenti modalità: nella prima viene utilizzata la scansione, nella seconda le istantanee.
  La scansione prevede l’utilizzo di sistemi a triangolazione laser tramite i quali l’oggetto viene accuratamente ricostruito in tre dimensioni. Nel caso delle istantanee si utilizzano invece tecniche volte a ricostruire la forma e la posizione degli oggetti nello spazio e ottenere una forma approssimata dell’oggetto: questa tecnica risulta meno precisa dell’altra.

Una volta acquisite le immagini, sono gli algoritmi di image processing ad eleborarne i dati a seconda delle task assegnate alla macchina. Vediamo di seguito come le possibilità date dalla Machine Vision offrono un ampio spettro di funzionalità.

Machine vision: applicazioni

La machine vision industria 4.0 è una tecnologia che prevede svariati usi:

• Pick-and-place: il robot calcola la traiettoria da effettuare in base alla posizione e all’orientamento del pezzo lungo la linea di produzione.
• Ispezione: attraverso l’analisi delle immagini è possibile verificare le condizioni del prodotto e individuare eventuali difetti o problemi.
• Identificazione: i sistemi di Machine Vision permettono la lettura di barcode permettendo di identificare e tracciare i prodotti.
• Misurazione: se consideriamo come esempio la fase di carico della merce, la conoscenza delle misure di un oggetto è necessaria.
• Affidabilità e rapidità: il monitoraggio eseguito da un operatore umano non può replicare la precisione dei sistemi di Machine Vision. I sistemi di visione sono in grado di controllare ogni prodotto senza essere soggetti a cali di attenzione nel tempo. I check sono rapidissimi.
• Svolta green: obiettivo fondamentale nell’industria 4.0 è la riduzione dell’impatto ambientale. Attraverso la machine vision si compie l’ennesimo passo verso soluzioni meno dannose per l’ambiente. Se consideriamo l’ambito logistico, la capacità di analizzare il livello di riempimento del rimorchio e lo stato del carico permetterà di utilizzare meno camion. Oltre ad una riduzione in termini di inquinamento si ha una riduzione di tempi e costi.

Non va inoltre sottovalutata la capacità di raccolta dati di questi sistemi. Le imprese di industria 4.0 seguono una logica data-driven al fine di perseguire un miglioramento continuo attraverso informazioni da elaborare. Il flusso di dati si converte in correzioni volte ad aumentare l’efficienza della propria impresa.

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Il settore IoT (Internet of Things), trasformando il rapporto tra intelligenza umana e artificiale, sta creando nuovi stimoli per l’innovazione industriale. Ci si orienta sempre di più verso un’industria che sia 4.0, in cui gli operatori specializzati possono avvalersi delle avanguardie dell’intelligenza artificiale, della realtà aumentata e della realtà virtuale, avendo la possibilità di accedere ad informazioni dettagliate e Big Data.

HMI 4.0 Siemens: come funzionano

In futuro, i sistemi operativi avranno un ruolo chiave nell’automazione industriale e nella transizione digitale, quindi sarà essenziale proporre prodotti con grandissima flessibilità e interoperatività. L’evolversi sempre più rapido dei sistemi che permettono l’interazione tra individui e macchine richiede un’interfaccia uomo macchina (HMI) sempre più complessa, avanzata e interattiva. Per rispondere a questo bisogno, Siemens ha progettato SIMATIC Win CC Unified: una nuova generazione di interfacce HMI che rappresenta una risposta concreta alle richieste del mercato che arrivano sia dai costruttori, che dai gestori degli impianti.

I vantaggi di questa tecnologia sono:

• Migliore connettività hardware.
• Scalabilità dei sistemi operativi.
• Time-to-market più veloce.
• Visibilità operativa ottimizzata.

WinCC Unified Siemens: caratteristiche tecniche

Il sistema WinCC Unified Siemens offre agli operatori una grande flessibilità nelle applicazioni che possono essere fatte nelle lavorazioni, grazie alla comoda programmazione tramite il dispositivo TIA Portal (SIMATIC Totally Integrated Portal). Questo sistema supporta formati web nativi: 

• L’HTML5.
• L’SVG: Scalable Vector Graphics, estensione relativa alle immagini vettoriali.
• Il Javascript: usato come linguaggio principale di scripting, in modo da dare la possibilità di personalizzare gli HMI e massimizzare la portabilità.

I SIMATIC WinCC Unified Comfort Panel sono dotati di applicazioni che permettono a chi li utilizza di lavorare sui documenti e visualizzare video tutorial senza dover installare altre app o plugin. Le app perimetrali consentono grande flessibilità, perché possono essere gestite sia in sede, che in remoto tramite Industrial Edge Management System o altre tecnologie di cloud.

Il WinCC Unified System utilizza questo nuovo livello di comunicazione tra macchine, scambiando una mole elevata di dati in modo rapido e flessibile, favorendo analisi avanzate rese possibili dal match di dati di diversa provenienza, in modo da migliorare il monitoraggio delle prestazioni. Inoltre, i SIMATIC HMI Unified Comfort Panel, tramite l’apposita app SIMATIC Notifier, possono inviare notifiche a smartwatch e smartphone ed essere connessi a dispositivi esterni, come stampanti e lettori di codici a barre.

Molte realtà industriali fanno fatica a integrare queste nuove tecnologie per via della mancanza di flessibilità dei loro attuali flussi di lavoro. La tecnologia WinCC Unified permette di valutare in che modo semplificare questi processi. Essa fa in modo di automatizzare molti flussi di lavoro, connettendosi a dispositivi esterni:

• Telecamere.
• Visori 3D.
• Sensori.
• Localizzatori GPS.

La user experience è molto intuitiva sia per operatori, che per programmatori veri e propri poiché il linguaggio di programmazione .NET consente di configurare la macchina in pochi secondi e di collegarla, gestendo l’interazione tramite un’interfaccia hmi molto intuitiva.

È possibile connettere i dispositivi anche tramite WinCC Unified Open Pipe che mette in comunicazione un’app esterna grazie ad un linguaggio in codice compatibile con la tecnologia Pipe. Open Data Kit (ODK) consente la raccolta di dati offline, inviati ad un server in locale durante il runtime, permettendo una supervisione su più macchine molto avanzata.

L’interfaccia utente di Unified Comfort Panel Siemens SIMATIC HMI impiega la tecnologia multitouch capacitiva. Il pannello dispone di una leggibilità molto elevata grazie non solo al trattamento antiriflesso, ma anche all’utilizzo della grafica vettoriale con colori definiti e alle funzioni di zoom e panoramica. Inoltre il pannello è di vetro temprato e di notevole compatibilità elettromagnetica che ne permette l’utilizzo ovunque.

Interfaccia uomo macchina: applicazioni

Le realtà industriali più all’avanguardia destinano circa il 10% del loro fatturato ad investimenti relativi allo sviluppo e alla ricerca tecnologica. Realtà come Siemens si mettono a disposizione per contribuire e collaborare con queste aziende illuminate. Tecnologie come WinCC, e in generale le tecnologie HMI permettono di realizzare macchinari più innovativi, funzionali e di più facile utilizzo.

L’attività del lavoratore specializzato si è evoluta abbandonando processi manuali, possibili solo con una formazione lunga e specifica del personale. Oggi, le interfacce uomo macchina permettono di personalizzare l’interfaccia, configurandola in modo differente in base a diversi utenti: il pannello sblocca più o meno funzionalità a seconda se l’operatore è admin, manutentore oppure operatore.

Vi è inoltre la possibilità di creare librerie personalizzate, favorendo la creazione di nuovi progetti di automazione. Altre funzioni dell’HMI, che hanno reso maggiormente efficienti le aziende 4.0 sono la parametrizzazione automatica delle caratteristiche del prodotto e la diagnosi automatica che ha velocizzato l’individuazione di guasti.

Ormai, la digitalizzazione industriale non è più solo un vantaggio competitivo, ma un imperativo per la sopravvivenza in un mercato in costante evoluzione.

Leggi anche l’articolo: La centralità degli smart sensor nell’industria 4.0

Gli smart sensor rivestono un ruolo chiave nella ripresa economica e nello sviluppo tecnologico e vengono utilizzati in moltissimi settori industriali in tutto il mondo. Le aziende che hanno impiegato questa tecnologia hanno visto un tasso di crescita medio annuo (CAGR) di circa il 19%.

Smart sensor: come funzionano

In questo periodo storico, in cui l’Unione Europea spinge per una transizione digitale, gli smart sensor sono l’elemento cardine per una crescita esponenziale della digitalizzazione, che garantirà standard più elevati di sicurezza, una maggiore sostenibilità ambientale e dei flussi produttivi notevolmente più snelli.

Per capire come funzionano, facciamo riferimento ad uno degli utilizzi più importanti della sensoristica intelligente: la robotica.
Infatti, grazie agli smart sensor, è stato possibile dare vita a una nuova generazione di robot più sicuri e utilizzabili negli stessi spazi fisici che utilizzano gli operatori. Questo tipo di robot, chiamato robot collaborativo o cobot, si sta diffondendo velocemente, anche per i suoi costi accessibili.

Umani e cobot lavorano fianco a fianco, ma con ruoli decisamente diversi: ai robot collaborativi vengono affidati compiti ripetitivi, usuranti, alienanti e che richiedono forza fisica, mentre gli operatori possono dedicarsi a mansioni per cui l’intelligenza umana e la competenza maturata sul campo sono indispensabili. Per rendere possibile la lavorazione in tandem, occupando le stesse aree di lavoro, sono necessari dei sensori che permettano al cobot di percepire la realtà che lo circonda. Devono anche comprendere le intenzioni dei movimenti umani ed è qui che entrano in gioco i sensori intelligenti, che permettono ai cobot non solo di “vedere”, ma soprattutto di imparare tramite la tecnologia machine learning e l’intelligenza artificiale. Infatti, i sensori sono ormai in grado di riconoscere oggetti e persone anche quando il loro aspetto varia.

Un altro impiego dei sensori smart nella robotica è la gestione del gripping e la manipolazione fine, controllata pneumaticamente: si tratta di sensori magnetici che regolano le pinze nei movimenti di posizionamento e presa di un oggetto.

Oltre che nei sistemi robotici, gli smart sensor hanno il loro impiego anche nei dispositivi per il risparmio energetico e in piccoli strumenti elettronici per monitorare la salute. Sono anche utilizzati nell’integrazione delle tecnologie di rilevamento nella supply chain e nell’automotive ecologicamente sostenibile.

Smart sensor: caratteristiche

Gli smart sensor si distinguono per quattro importanti caratteristiche:

• Flessibilità: possono essere programmati e riprogrammati in remoto tramite un’interfaccia, con aggiornamenti in real time. Il comando in remoto permette inoltre, se si dovesse verificare un guasto, di riconfigurare automaticamente il sensore entrato in gioco nella sostituzione.
• Intelligenza: i sensori possono rilevare ed elaborare in autonomia dati grezzi senza passare dal processore centrale, creando un notevole risparmio di tempo nell’analisi dei dati.
• Autocalibrazione e diagnosi: gli smart sensor possono rilevare automaticamente le anomalie, riducendo i momenti dei fermi impianto e favorendo una manutenzione predittiva.
• Affidabilità: i risultati di misurazione sono sempre estremamente precisi, favorendo un’elevata produttività.

Sensori industria automatizzata: vantaggi

Le caratteristiche dei sensori industria automatizzata permettono a chi li utilizza di usufruire dei seguenti vantaggi:

• Aumento della produttività dello stabilimento.
• Taglio dei costi di manutenzione degli impianti.
• Tracciamento degli asset, in ogni fase di lavorazione.
• Utilizzo dei robot in mansioni collaborative.
• Sicurezza degli ambienti di lavoro.
• Miniaturizzazione.
• Standardizzazione dei protocolli.
• Continuità operativa.
• Maggiore sostenibilità dei processi tramite il monitoraggio delle emissioni nocive.
• Stretta collaborazione tra uomo e macchina.

Un altro vantaggio, che riguarda soprattutto le ultimissime generazioni di sensori, è la facilità di installazione e rimozione: ciò permette di riconfigurare i sensori per adattarli a nuove funzioni.

Industria 4.0 – Sensori e applicazioni

Nel paradigma Industria 4.0, i sensori intelligenti trovano applicazione in tantissimi settori tecnologici:

• IoT (internet of things).
• Machine learning.
• Analytics.
• Intelligenza artificiale.
• Big Data.

Uno dei problemi dell’Industria 4.0 è quello di dover gestire una quantità elevata di informazioni da cui è difficile ricavare e separare le informazioni rilevanti in modo da poterle utilizzare. La pratica di interpretare e gestire in tempo reale questi dati prende il nome di Big Data. Inizialmente utilizzati per il settore petrolifero, oggi i Big Data sono utilizzati in diversi ambiti:

• Settore metereologico.
• Settore militare.
• Estrazione di gas e petrolio.
• Agricoltura.
• Telecomunicazioni.

Il settore Big Data utilizza vari tipi di sensori: si va dai semplici contatori e interruttori a sensori molto evoluti, capaci di misurare le operazioni cicliche delle macchine, come la coppia generata da un albero rotante. Un sensore può rilevare i seguenti parametri:

• Temperatura.
• Velocità.
• Velocità di produzione.
• Colore.
• Viscosità.
• Peso.
• Pressione.
• Coppia.

Alleggerendo il lavoro del sistema di controllo centrale, i sensori intelligenti elaborano i dati grezzi localmente: questa tecnologia si chiama intelligenza distribuita. In alcuni casi viene creata una vera e propria LAN di sensori che può essere composta anche da smart sensor che rilevano dati diversi. In tal modo si è in grado di gestire informazioni diverse contemporaneamente: mentre un sensore rileva la temperatura, un altro rileva la coppia dell’albero di trasmissione.

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Per gestire una quantità sempre più elevata di dati e di merce, è necessaria una transizione all’interlogistica 4.0, questa tecnologia è in grado di garantire maggiore controllo sui flussi di dati, ottimizzando spazi, tempi e costi. Al centro di questa strategia si pone la corretta comunicazione tra uomo e macchina riguardo la gestione e la movimentazione degli ordini.

Intralogistica – significato

L’intralogistica è l’organizzazione del flusso di informazioni e dati all’interno dei confini aziendali. È la disciplina che prende in carico i processi di logistica interna, come i flussi di movimentazione delle merci e la gestione di stock e magazzino, automatizzando i cicli operativi e consentendo una gestione efficace delle informazioni relative alla merce.

L’intralogistica ha tre aree d’azione:

• Gestione del Magazzino nelle sue fasi di lavoro tra cui: preparazione degli ordini, scelta dell’ubicazione del prodotto, ricezione della merce e spedizione.
• Movimentazione dei carichi all’interno del perimetro aziendale, ad esempio da un magazzino all’altro.
• Gestione delle scorte e dei dati ovvero la registrazione, tramite software, dei movimenti delle scorte in modo da localizzarli facilmente.

La logistica esterna, invece, si occupa del viaggio di un prodotto dall’azienda alla destinazione finale. Logistica interna ed esterna sono influenzate da fattori esterni: in periodi come il Cyber Monday e il Black Friday, alle imprese che si occupano di logistica viene richiesta un’accelerazione elevata dei ritmi.

Una delle principali voci di costo per un’impresa di logistica è lo spostamento dei carichi, cosa che oggi avviene tramite moderni trasportatori e trasloelevatori, che risultano indispensabili in quelle imprese dove è previsto un ingente numero di operazioni ripetitive. Affidare all’automazione lo spostamento di pallet e carichi pesanti indirizza le energie dei lavoratori specializzati, i quali sono il vero cuore pulsante dell’azienda, verso operazioni più delicate per cui serve l’esperienza umana.

L’ambito dell’intralogistica è trasversale, e comprende:

• Sistemi di magazzino.
• Pacchettizzatori.
• Macchinari.
• Sensori.
• Analisi dei dati.
• Software di logistica.
• Robotica.

Quando si tratta di un’azienda che non si occupa solo di logistica, ma anche di produzione, i magazzini sono il luogo di passaggio dei prodotti provenienti dalla fabbrica, con la garanzia che ci sia fluidità e continuità tra i vari passaggi. Quindi i sistemi di automazione intralogistica diventano fondamentali, per garantire velocità ed efficienza.

Automazione intralogistica per industria 4.0

La complessità dei flussi tipici dell’industria 4.0 e il bisogno di una maggiore interconnessione, hanno reso necessario il passaggio a una logistica 4.0. La trasformazione digitale ha introdotto sistemi sempre più smart, che hanno radicalmente cambiato l’intralogistica, con un taglio netto dei costi e dei tempi. Il primo passo è stato la sincronizzazione di ogni operazione relativa alla produzione e allo stoccaggio. Questo processo vede coinvolti diversi attori, e quindi diversi reparti aziendali:

• Acquisti e marketing.
• Stoccaggio.
• Produzione.

I flussi informativi convergono in appositi software (chiamati WMS) atti a gestire e controllare, tramite una struttura modulare, i materiali grezzi, semilavorati e i prodotti finiti. Questi sono codificati allo scopo di essere identificati correttamente. Tali software all’avanguardia:

• Danno visibilità differenziata in base a ogni profilo.
• Inviano warning.
• Mettono in comunicazione i macchinari.
• Rendono possibile la guida virtuale di un tecnico.
• Geolocalizzano e rintracciano ogni articolo.

I software per la gestione del magazzino controllano e registrano tutti i movimenti delle merci all’interno dell’azienda, garantendone la tracciabilità durante le fasi di:

• Ricevimento.
• Deposito.
• Prelievo.
• Spedizione.

Per rendere possibile questo tracciamento sono necessari i dispositivi IoT (Internet of things) che, tramite tablet, cuffie, terminali a segnali luminosi o a radiofrequenza, danno ordini che vengono eseguiti dai dispositivi di automazione intralogistica. Il mercato offre moltissimi software con funzioni varie, ma quelle indispensabili sono tre:

• Monitoraggio in tempo reale.
• Controllo con gestione parametrizzata.
• Autonomia e personalizzazione.

Intralogistica – vantaggi

L’intralogistica permette la movimentazione di materiali e merci con elevata precisione e rapidità tramite tre importanti tecnologie, che permettono un’alta flessibilità utile per adattarsi al mercato:

• Business Intelligence: i cosiddetti big data consentono importanti previsioni e scenari, per poter intervenire con operazioni correttive e migliorative.
• Automazione: il volume di costruzione dei magazzini viene sfruttato a pieno, allo scopo di moltiplicare la produttività.
• Robotica Collaborativa: efficientamento dei processi di supply chain, delle fasi di picking e di packing.

I vantaggi immediati dell’utilizzo dell’intralogistica 4.0 sono:

• Migliore movimentazione della merce.
• Taglio dei costi.
• Riduzione dello stock.
• Servizio rapido ed efficiente.
• Utilizzo smart della manodopera.
• Migliore utilizzo dello spazio di stoccaggio.
• Dinamicità della fase di preparazione degli ordini.
• Ergonomia e sicurezza garantite dai robot collaborativi (cobot), con bracci antropomorfi e macchine imballatrici.

L’intralogistica 4.0 e i suoi processi di robotizzazione richiedono un’analisi preliminare dei flussi del magazzino e dei cicli operativi, in modo che le attività di ottimizzazione possano essere progettate correttamente.

Applicare un sistema smart di intralogistica significa recuperare terreno rispetto a quella fetta di concorrenza che continua ad utilizzare sistemi obsoleti e affidarsi a un sistema dinamico. L’intralogistica è quindi la protagonista cruciale del cambiamento richiesto alle aziende manifatturiere dal mercato globale odierno. 

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Siemens ha appena annunciato il lancio di Xcelerator, una piattaforma che semplifica la vita di imprenditori e aziende, proiettandoli nell’era dell’Industria 4.0.

Siemens – automazione: cos’è la piattaforma Xcelerator

Siemens Xcelerator è una rivoluzionaria digital business platform, ideata dall’azienda tedesca allo scopo di far evolvere digitalmente le aziende di qualsiasi dimensione, ma soprattutto le piccole e medie imprese.

Le realtà imprenditoriali coinvolte operano soprattutto in questi settori:

• Trasporti.
• Industria.
• Infrastrutture.
• Edifici.

Ogni impresa o start up può trasformarsi, tramite questa tecnologia straordinaria, in una moderna azienda data-driven, in una digital enterprise. Si tratta di un’innovazione adeguata all’attuale contesto geopolitico ed economico e alla sua complessità, e che ben si sposa alle tematiche odierne: cambiamento climatico, antropizzazione, invecchiamento della popolazione, pandemie, tensioni politiche. Un contesto così complesso richiede un’industria che voglia far parte del cambiamento.

La piattaforma comprende:

• Un portfolio di prodotti, completo di software, hardware e servizi digitali.
• Un ecosistema di partner.
• Un marketplace, per facilitare le transazioni tra operatori.

Siemens Xcelerator: il software per gli sviluppatori

Siemens Xcelerator, dal punto di vista hardware e software, si avvale dell’integrazione con tecnologie all’avanguardia. Un elemento centrale del portfolio Siemens Xcelerator for Buildings è Building X: una suite modulare e basata sul cloud, che utilizza l’intelligenza artificiale e garantisce la cybersecurity. Questo software è progettata per la gestione degli edifici smart e per facilitare la digitalizzazione aziendale, nonchè supportarle nell’arrivare a realizzare le varie tappe legate alla sostenibilità. La piattaforma si potrà avvalere di Brightly Software, acquisita da Siemens, per quel che concerne lo sviluppo di software che si occupano di asset e manutenzione.

Un’altra preziosa partnership è quella con Nvidia, che genererà Nvidia Omniverse: una piattaforma digitale aperta, per la progettazione 3D. Grazie all’uso della tecnologia Digital Twin, potrà essere creato un metaverso industriale che, avvalendosi dell’intelligenza artificiale, snellirà i tempi per le decisioni, portando il settore industriale verso l’Industrial Metaverse.

Il Metaverso Industriale è il luogo virtuale in cui le persone possono interagire per progettare insieme anche se a centinaia di chilometri di distanza: ci si potrà infatti collegare alla Digital Native Plant da qualsiasi punto del pianeta ci si trovi, poiché la tecnologia “Digital Twin” consente di dare vita a un gemello digitale fotorealistico. Quindi sarà possibile, ad esempio, visualizzare una planimetria e simulare manutenzioni o interventi edilizi. Tutto ciò genera risparmi energetici, economici e di tempo, limitando al massimo l’impatto ambientale legato agli spostamenti.

“Combinando il mondo reale e quello digitale attraverso le tecnologie IT e OT, mettiamo i clienti e i partner in condizione di aumentare la produttività, la competitività e la scalabilità delle innovazioni”, dichiara Roland Busch, presidente e AD della Siemens.

Il lancio di Xcelerator genererà un profondo cambiamento in Siemens, che ha intenzione di rendere il suo portafoglio hardware e software modulare e customizzato, connesso al cloud, costruito su interfacce di programmazione simile alle applicazioni API standard. Siemens promette, per la piattaforma Xcelerator, semplicità di implementazione. La piattaforma è pensata come “cloud connected” per avere massima compatibilità con qualsiasi app.

Grazie ai principi solidi di governance sia tecnica, che commerciale saranno garantiti standard elevati e qualità e valore per tutti gli operatori. Questo cambiamento verrà incontro alle esigenze di clienti nuovi, in particolare le PMI, e di clienti storici. Il lancio della piattaforma comprende gli obiettivi di crescita per il business digitale annunciati durante l’ultimo Capital Market Day, che prevedono una crescita annuale del dieci per cento, nell’arco del ciclo aziendale.

Siemens Xcelerator: industrie ed edifici verso l’industria 4.0

Siemens Xcelerator, facilitando le interazioni tra sviluppatori, clienti e partner, dona valore ai professionisti che vi partecipano e ogni parte coinvolta avrà a sua disposizione un servizio flessibile, inter-operabile e che lavora con standard elevati. Xcelerator segue la filosofia che mette al centro della digital trasformation, la cooperazione tra attori del mercato. Due potenti strumenti sono Building X e Industrial Operations X.

Building X sarà la nuova suite per edifici smart a favore del raggiungimento dell’obiettivo emissioni zero e sostenibilità, supportando la gestione della sicurezza, della manutenzione e della gestione dell’energia negli edifici, ed eliminando le complessità che allontanano il settore edilizio dall’ecosostenibilità e dalla digitalizzazione.

Industrial Operations X offre invece soluzioni IoT (l’Internet delle cose di Siemens e di terze parti certificate) per l’industria, dall’edge computing al cloud, oltre che una vasta gamma di applicazioni pronte all’utilizzo. Si tratta di una suite end-to-end di dati ed analisi che pone fine allo scomodo utilizzo dei “silos di dati”.

L’utilizzo della piattaforma aziendale rende la transizione all’Industria 4.0:

• Scalabile.
• Veloce.
• Semplice.

Industrial Operations X integra i dati dell’automazione reale col mondo digitale, consentendo:

• Migliori performance.
• Produttività.
• Flessibilità.
• Sostenibilità.
• Interoperabilità.
• IoT as-a-service.

Leggi anche l’articolo: Motion controller: cosa sono e come vengono integrati nei sistemi di automazione industriale

Motion controller – cosa è

Il motion controller (in italiano, controllore di moto) è un dispositivo atto a monitorare la modalità di funzionamento del motore, a cui comunica come effettuare correttamente le operazioni da svolgere, in base al lavoro da portare a termine.

Affinché esso possa correggere gli errori di velocità o di posizione, nel motion controller sono memorizzate:

• Le operazioni target.
• I profili di movimento.
• Le traiettorie necessarie per eseguire i comandi.

Il motion controller è quindi la mente del Motion Control (o movimentazione di precisione), ovvero dell’insieme dei dispositivi che governano apparecchi meccanici che compiono movimenti automatizzati. Ci sono Motion Control più semplici (che disciplinano semplicemente le opzioni on e off), e Motion Control più complessi, che monitorano una sequenza di eventi, la velocità o l’accelerazione, lo spostamento di carichi.

Il Motion Control è una tecnologia applicata prevalentemente a linee di lavorazione automatizzate, programmate, cadenzate, come ad esempio:

• Macchine per l’imballaggio.
• Macchine atte a fare controllo numerico.
• Robot.

Si tratta di macchine che compiono diverse operazioni su un prodotto, lavorandolo, tagliandolo e impacchettandolo, tramite braccia meccaniche. Queste compiono movimenti calcolati e precedentemente progettati, che hanno bisogno di una precisa sincronizzazione, possibile solo applicando un approccio meccatronico.

Motion controller – come funziona

Il motion controller si basa sui feedback ricevuti per verificare se sono necessarie operazioni di correzione della posizione, controllando se c’è una differenza tra la posizione progettata, inviata tramite un input, e la posizione effettiva.

Le traiettorie vengono generate tramite i profili di movimento, composti da sequenze di comandi relativi a posizioni che cambiano nel tempo, in modo da programmare movimenti e velocità. I profili del moto sono molto diversi e vanno dai più semplici (triangolari, trapezoidali, a rampa), a quelli estremamente complessi. Il controller monitora gli errori e invia i comandi corretti.

Essendo spesso elevato il volume dei dati da elaborare, il motion controller si avvale dell’aiuto del DSP, il processore di segnale digitale o “digital signal processor”, che aiuta a processare velocemente operazioni matematiche e gestire quindi al meglio l’algoritmo. I controllori di moto hanno anche dei dispositivi di sicurezza per evitare guasti, blocchi e sovraccarichi.

Tramite algoritmi complessi, i controllori di movimento generano delle PWM, forme d’onda modulate a larghezza d’impulso. Ricevendo informazioni di retroazione che provengono dagli anelli di asservimento, essi utilizzano queste informazioni per assicurarsi che il motore si comporti in modo da rispettare rigorosamente i comandi provenienti dal microprocessore. Questi sofisticati strumenti vengono programmati in vari linguaggi informatici: i più comuni sono Basic, VB, C+ o C++, e linguaggi specifici del settore.

I controller lavorano in tandem con gli azionamenti, che si occupano invece di monitorare la corrente e la tensione. A volte azionamenti e controller si trovano fisicamente nello stesso luogo mentre, nelle soluzioni decentralizzate, i motion controller si trovano negli armadi e gli azionamenti si trovano in prossimità dei motori.

Sistema integrato di controllo del movimento – tipologie

Il mercato propone tipi molto diversi di controller, di diverse fasce di prezzo e dimensioni. Le tipologie principali sono tre:

• Autonomi (Stand Alone): sono sistemi compatti che hanno al loro interno l’elettronica, l’alimentazione e le connessioni esterne. Di solito sono integrati in una macchina e dedicati ad un’azione di motion control ad uno o più assi (lineari e/o rotativi).
• PC Based: sono montati sulla scheda madre di un pc personale o industriale. L’interfaccia utente è intuitiva e ciò semplifica la regolazione e la programmazione.
• MCU singoli: i Microcontroller Unit sono dispositivi integrati su circuiti elettronici singoli che monitorano solo un motore. Sono abbastanza economici, ma richiedono capacità di programmazione e configurazione avanzate.

Motion controller e PLC: differenze

I Programmable Logic Controller PLC sono controller programmabili che gestiscono un’applicazione specifica su un processo o una macchina. Sono usati in ambienti industriali, in particolare nel settore dell’automazione allo scopo di monitorare le linee di montaggio, i macchinari e gli impianti delle fabbriche.

Applicano una memoria programmabile, che controlla apparecchiature e processi tramite sistemi input e output (analogici o digitali), memorizzando prima, e utilizzando, poi varie informazioni:

• Controllo sequenziale.
• Informazioni logiche.
• Conteggio.
• Temporizzazione.

I PLC sono composti da processore, moduli I/O per l’elaborazione dei segnali di input alla CPU e di output ai dispositivi da controllare (costituiti da motori, valvole, attuatori, sensori) e da un’interfaccia per l’utente: una tastiera o uno schermo touch, quando la gestione non è prevista tramite un personal computer.

Il tempo di scansione dal momento in cui i dati in entrata vengono elaborati e quello in cui vengono rilasciati dopo la lavorazione, può variare notevolmente: da pochi millisecondi a molto di più, ma non è detto che la lentezza sia un problema: dipende dalle esigenze prestazionali del settore di applicazione.

Le caratteristiche principali del PLC sono:

• Programmazione veloce: è basata su relè che monitorano i diagrammi ladder e istruzioni di comando, consentendo una programmazione agile e user friendly.
• Flessibilità di configurazione: avendo il PLC una struttura modulare, la configurazione consiste in una combinazione delle opzioni.
• Affidabilità: soprattutto per i PLC che utilizzano microcomputer a chip singolo, il livello di integrazione è ad alta prestazione e permette sofisticate autodiagnosi, rendendo il sistema estremamente affidabile.
• Facilità di installazione: non è richiesta una sala macchina dedicata, o precauzioni di schermature.
• Velocità di funzionamento grazie all’uso del microprocessore.

Essendoci quindi più opzioni nella scelta di un sistema integrato di controllo del movimento, vediamo qual è la differenza tra PLC e Motion Controller.

Le funzioni del controller di movimento sono:

• Un hardware semplice.
• Un software ricco e complesso.
• Codice con alta portabilità.
• Possibilità di sviluppo da parte degli ingegneri.

Il monitoraggio del movimento di un motore o di un servomotore può essere fatto da un sistema PLC o da un motion controller. I PLC hanno un’elevata flessibilità e versatilità, ma per risultati altamente performanti richiedono costi elevati.
I motion controller, invece, hanno funzioni universali e a carico dell’utente c’è solo la configurazione tramite blocchi, con grande risparmio di tempi e costi. Il motion controller può essere considerato un tipo particolare di PLC, dedicato esclusivamente al controllo del movimento.

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OEM – significato

La sigla OEM significa Original Equipment Manufacturer e indica un’azienda che vende i suoi prodotti ad un’altra realtà aziendale affinché quest’ultima li venda col proprio marchio. I settori di maggior diffusione di questa pratica sono quello informatico e quello automobilistico.

L’azienda che acquista dei prodotti (o parti di prodotti finiti) dalle OEM viene chiamata VAR (rivenditore a valore aggiunto), perché la sua brand reputation conferisce maggior valore al prodotto.

Alcune aziende sono sia VAR che OEM, poiché:

• Producono alcuni articoli per delle VAR che, essendo più autorevoli in quello specifico settore, li rivendono poi col proprio marchio.
• Ricevono dalle OEM dei prodotti in modo da rivenderli col proprio nome, avendo maggiore autorevolezza rispetto a quegli specifici articoli.

In che modo la seconda azienda apporta “valore”?

• È leader in uno specifico ambito tecnologico.
• È leader per il design dei propri prodotti.
• Ha una migliore brand awareness (fama del marchio).

Tendenzialmente, le OEM sono delle B2B (vendono ad altre aziende), mentre le VAR sono delle B2C (vendono ai consumatori). A volte una OEM smette di esserlo e inizia a produrre i propri articoli usando il suo brand e, ultimamente, anche le OEM hanno iniziato a vendere direttamente ai consumatori.

Gli articoli o i pezzi prodotti dalle OEM non vanno però confusi con i prodotti Aftermarket, ovvero quei prodotti “compatibili” che possono sostituirsi agli originali, ma che non sempre sono di qualità.

Control room: come cambiano

Quando il cliente di una OEM (potrebbe essere un’azienda VAR) acquista, insieme al prodotto, i servizi di monitoraggio e di intervento da remoto si parla di servitizzazione, una nuova concezione di automazione industriale. Ciò è possibile tramite le control room, le quali consentono alle OEM di arricchire la loro offerta con funzionalità digitalmente avanzate che garantiscono risparmio energetico, guadagno ed efficienza, non fornendo più solo prodotti e macchine, ma anche un servizio associato.

Le funzioni offerte sono le seguenti:

• Localizzazione e tracciamento delle macchine.
• Archiviazione dei dati.
• Accesso alla cronologia dei dati operativi registrati dalla macchina.
• Monitoraggio della performance della macchina.
• Notifica di allarmi, eventi e derive.
• Diagnosi e intervento a distanza sulle macchine tramite teleassistenza e realtà aumentata.

Il modello tradizionale di assistenza senza Control Room prevede un intervento nel momento in cui si verifica un disservizio e senza strumenti di analisi in remoto, quindi con l’obbligo di uscita del personale tecnico anche per falsi allarmi e problemi banali. La presenza della Control Room permette invece alle OEM di fare manutenzione preventiva e predittiva e dare supporto ai clienti, anche a quelli che si trovano dall’altra parte del Pianeta, tramite teleassistenza (Secure Connect Advisor) e realtà aumentata (Augmented Operator Advisor).

Tramite la piattaforma in cloud che contiene le informazioni necessarie al monitoraggio raccolte in tempo reale, è possibile un’assistenza anche da remoto, attraverso la quale il cliente, guidato passo dopo passo, riesce a risolvere autonomamente i problemi più elementari e frequenti. Da una stessa control room è possibile visualizzare più macchine installate in diversi luoghi, nonchè intere flotte di macchine istallate in siti diversi.

Le control room, quindi, permettono la manutenzione preventiva e predittiva a distanza, tramite controllo e gestione basati su strumenti digitali.

Servitizzazione – vantaggi

Control Room e strategie di servitizzazione (italianizzazione dell’inglese “servitization”) camminano in tandem per aiutare il cliente e per trasformare il costruttore in un partner strategico, rendendo le aziende sempre più efficienti. Se gli hardware, i software e i servizi digitali della Control Room tracciano e registrano i dati operativi, la servitizzazione è un processo per cui un’azienda trasforma i beni che produce in servizi da mettere a disposizione a pagamento.

I vantaggi della servitizzazione sono molteplici:

• Fidelizzazione e vicinanza al cliente.
• Capacità di previsione di interventi manutentivi e supporto.
• Servizi evoluti forniti al cliente.
• Maggiore efficienza, sostenibilità e produttività.

Servitizzazione – esempi

Un esempio di servitizzazione si ha per esempio quando un tecnico aziendale, in loco, verifica un disservizio segnalato dagli utenti. Quindi viene guidato da un esperto in remoto, che lo segue step by step, condividendo immagini, documenti, controllando i dati e come (e se) cambiano, e suggerendo cosa fare.

In questo modo il costruttore non vende più un prodotto (una macchina) ma un servizio e il pagamento non è più “una tantum”, ma mensile o “pay per use”, comprensivo di interventi manutentivi e aggiornamenti.

Un esempio storico è quello della Rolls Royce, azienda nota per le sue macchine di lusso e che, non sono in molti a saperlo, è una delle principali produttrici di motori a turbina per aerei. Il brand ha inaugurato un nuovo modello di business chiamato “Power-by-the-Hour”, ovvero un “pay per use” a lungo termine.
Il modello prevede che la casa produttrice si occupi, per una tariffa oraria fissa per propulsore, di:

• Installazione.
• Controllo.
• Manutenzione.
• Disinstallazione.

Questo cambiamento, dalla vendita di un prodotto all’erogazione di un servizio, è stato accolto con favore dalle compagnie aeree, libere di non preoccuparsi più della gestione. Ovviamente passare dall’offrire una macchina all’offrire un servizio, richiede sistemi di monitoraggio in remoto molto complessi ed evoluti, ed è per questo che strategie di servitizzazione e control room non possono che essere legate a doppio filo.

Leggi anche l’articolo: Motion controller: cosa sono e come vengono integrati nei sistemi di automazione industriale

Le tecnologie di cloud computing e di edge computing possono rendere estremamente efficiente il funzionamento di un’azienda e consentire una gestione ottimizzata e versatile, superando i limiti della gestione centralizzata.

Edge computing – definizione

Qual è il significato di edge computing? Letteralmente, si traduce in italiano con elaborazione al margine, ma è più chiaro parlare di decentralizzazione: si tratta di un’architettura IT che sposta l’elaborazione dati alla periferia di una rete, quindi vicino alla sede fisica dell’utente finale e/o nei pressi della sorgente dei dati.

Prima di spiegare meglio la definizione di edge computing, vediamo come l’informatica, negli ultimi anni, abbia spostato ai margini la potenza di elaborazione, in controtendenza rispetto al passato.

Storicamente, si possono individuare quattro fasi:

• Fase 1: centralità del mainframe, quindi di un computer centrale che condivideva con dei terminali “poco smart” l’elaborazione della CPU.
• Fase 2: diffusione dei personal computer e ritorno della centralità del singolo terminale.
• Fase 3: cloud computing con trasferimento dell’elaborazione sul cloud, tecnologia che rende di nuovo marginali i singoli terminali e che mette al centro un nuovo elemento: la potenza e la velocità della connessione.
• Fase 4: nascita dell’edge computing, tecnologia che pre-elabora i dati, usando la tecnologia del cloud, ma trasferendovi un set ridotto di dati per successive elaborazioni.

In un sistema di egde computing vengono distribuite, per tutta l’estensione della rete, dei micro data center che processano dati in locale e che li inviano al data center centrale quando è necessario. In questo modo, il datacenter centrale viene depotenziato dal suo ruolo, rendendo più autonomo il lavoro di raccolta e gestioni dati che avviene in locale.

Per capire meglio questo concetto possiamo pensare ad un esempio: una tecnologia di edge computing che permette ai conducenti di condividere, in tempo reale, informazioni sui tragitti da percorrere.

Cloud computing – cos è

Qual è la definizione di cloud computing? Si tratta di una forma di terziarizzazione tecnologica avanzata, tramite il quale le aziende affidano ad un provider esterno la gestione delle loro risorse informatiche. Stipulando un contratto di outsourcing, si liberano dei costi delle licenze e della necessità di strumenti informatici, software e hardware. La formula di pagamento può essere a consumo (pay per use) o con cadenza temporale.

Il cloud computing è sempre più diffuso e sta permettendo a molte aziende di snellire la gestione interna. Questa pratica, sempre più utilizzata e condivisa, sta stimolando i provider a migliorare il servizio per rispondere a questa domanda in forte crescita che proviene dal mercato.

Vi sono diversi tipi di cloud computing:

• Pubblici (offerto da terze parti con servizi annessi).
• Privati (per l’utente finale).
• Ibridi.

I cloud pubblici sono servizi di elaborazione offerti da un provider di terze parti tramite la pubblica rete internet e quindi disponibili a chi voglia comprarli, o semplicemente usufruirne, se sono a libero accesso.
I cloud privati sono ambienti cloud situati all’interno del firewall dell’utente finale. Spesso sono realizzati in data center di proprietà dei fornitori.
I cloud ibridi sono la soluzione ideale per quelle aziende che desiderano spostare in qualsiasi momento le risorse dal cloud al locale e viceversa.

Edge computing vs cloud computing: vantaggi e svantaggi

Prima di paragonare queste due tecnologie e illustrarne vantaggi e svantaggi, è necessario parlare dei limiti dell’elaborazione dei dati centralizzata, la quale si dimostrava:

• Costosa.
• Energeticamente dispendiosa.
• Difficile da gestire.
• Inadatta a casi in cui vanno processate contemporaneamente e in modo prolungato, grandi quantità di dati.

Una prima soluzione a questi problemi è stato il cloud computing, che, spostando tutto sul cloud, consente i seguenti vantaggi:

• Riduce i costi del data center
• Concede potenza di calcolo elevata e disponibile sempre e da qualsiasi luogo.

Sono vantaggi importanti, ma non risolutivi di tutte le criticità che presentava la gestione precedente (quella centralizzata).
Ad esempio, permangono questi svantaggi:

• Non tutti i dati e i processi sono cloudificabili.
• Non è sempre possibile affidarsi a connessioni stabili e potenti che garantiscono flussi continui.
• Rimane il problema della latenza.

Queste criticità portano a scelte come quelle dell’architettura basata sull’edge computing che prevede l’archiviazione e l’elaborazione dei dati in loco, risparmiando il costo di trasmissione dei dati ed eliminando i problemi legati a latenza e connessione. Per questo motivo, il settore delle telecomunicazioni è uno di quelli maggiormente adatto a questo tipo di architettura IT.

L’edge computing ha questi tre importanti vantaggi:

• Sicurezza: in caso di episodi malevoli, gli esperti di cybersecurity possono isolare una zona della rete.
• Velocità: i dati vengono scambiati in tempo reale.
• Resilienza: essendo i dati disponibili sul device stesso, il rischio di down è contenuto, perché l’operatività locale non ne è compromessa.
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Automazione: meglio edge computing o cloud computing?

Risulta difficile dire oggettivamente se è più performante il cloud computing o l’edge computing: dipende molto dalle esigenze della singola azienda che sta valutando di abbandonare la gestione centrale.

In particolare, l’edge computing viene preferito al cloud computing quando si presentano situazioni in cui:

• È importante avere una latenza molto bassa.
• L’elaborazione deve avvenire vicina all’azione.
• C’è scarsa o limitata connettività.
• Ci sono importanti esigenze di storage locale.

In altri casi, è meglio scegliere la tecnologia cloud computing, poiché per un’architettura IT di edge computing sono richieste alte competenze, in quanto la richiesta computazionale necessaria ai vari livelli deve essere analizzata correttamente.

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