ICF Aprile e Maggio 2018

Automazione/Strumentazione
I carrelli magnetici sono indipendenti
e rimovibili a caldo, rendendo possibile
un cambio del piattello o una manutenzione,
senza interrompere la produzione
con gli altri carrelli che continuano
a correre verso le loro destinazioni.
I binari dal design robusto e igienico –
ottimale per la movimentazione in ambienti
industriali, anche regolamentati
– consentono di creare percorsi lunghi
fino a 100 m e articolati in diverse linee
raccordate da scambi, puramente magnetici,
pertanto non soggetti a usura.
I diverter deviano i singoli carrelli a
tutta velocità sui diversi rami per una
distribuzione ottimizzata dei flussi di
prodotti. Questo consente di minimizzare
i tempi di spostamento, evitare ingorghi,
collisioni e rovesciamenti, oltre
a sfruttare intensivamente ogni parte
delle linee, escludendo stazioni malfunzionanti
che sprecherebbero unicamente
materiali, e dirottando dinamicamente
i semilavorati verso quelle
funzionanti, a garanzia della qualità
del prodotto finito.
Verso il cloud, ognuno
con il proprio passo
Controllo in tempo reale, connettività
Internet, aggregazione e storicizzazione
dei dati, data analytics, business
intelligence, machine learning, stoccaggio
di lungo periodo dei dati, sono
alcune delle variabili da considerare
quando ci si appresta alla gestione
di fabbrica e all’analisi dei dati per diventare
Industrial IoT ready.
La raccolta di dati dal campo è tuttavia
l’aspetto cruciale e il primo di cui occuparsi,
prima di concentrarsi sulle analisi
delle informazioni per i successivi
interventi di ottimizzazione.
Tecnologia
di trasporto
di ACOPOStrak
Possedere il dato consente di analizzare
localmente quanto accade sulle macchine
e sulle linee e intervenire tempestivamente;
ma rende possibile anche
tracciare le prestazioni dell’intera
fabbrica e magari mettere a confronto
diversi stabilimenti, per intervenire e
ottimizzare i processi laddove sia più
conveniente.
Il famoso dato dev’essere possibilmente
accessibile da parte di più persone,
spesso in diverse parti del mondo,
pertanto spesso conviene convogliare
le informazioni in una base di dati
condivisa. Questo non significa inviare
istantaneamente ogni singolo dato
disponibile al cloud, ma piuttosto
filtrare le informazioni rilevanti e trasmetterle
con una frequenza adeguata,
considerata la natura e la variabilità
del dato. È chiaramente conveniente
trasferire selettivamente i dati, distillati
e compressi, al cloud sfruttando
meccanismi di comunicazione sicuri
come OPC UA e MQTT per condividere
e stoccare le informazioni per le successive
analisi. Questo può avvenire in
controllori convenzionali o in potenti
sistemi di automazione di fabbrica come
APROL.
Con un controllore in campo è possibile
visualizzare e sfruttare subito i dati
grezzi, mentre gli archivi a lungo termine
possono essere sfruttati in qualsiasi
momento con strumenti per l’analisi
di grandi moli di dati.
Per svolgere queste operazioni di raccolta,
aggregazione, presentazione e
talvolta analisi preliminare dei dati, si
viene a creare uno strato di confine tra
le macchine e la fabbrica da una parte,
e servizi e applicazioni cloud a livello
superiore.
In questo strato perimetrale, che chiamiamo
Edge, è possibile raccogliere sistematicamente
i dati di fabbrica, riservandosi
la possibilità di analizzarli
in loco e agire, in virtù di quanto si verifica
sull’hardware fisico, prima ancora
di muoversi dallo spazio OT a quello IT.
L’Edge può essere più o meno complesso
e svolgere differenti funzioni, diventa
pertanto un elemento strategico
e importante da considerare in ottica
IIoT.
La quantità e il tipo di funzioni svolte
sul confine verso il cloud, determina la
tipologia di Edge. La sfida è soddisfare
tutte le necessità impiegando la minima
dotazione di hardware e software,
in modo che sia economicamente conveniente.
Ecco allora che si declinano 3
proposte via via più articolate di Edge.
Edge Connect: un semplice bus controller
in grado di raccogliere, aggregare,
proteggere i dati per poi spedirli
alla nuvola, soluzione semplice e con
il costo di un bus controller.
Embedded Edge: sfrutta una CPU già
in campo per realizzare le funzioni di
raccolta aggregazione, crittazione,
salvataggio e invio dati in tempo re-
Con l’architettura
Edge è possibile
raccogliere
sistematicamente
i dati di fabbrica
Aprile/Maggio 2018