Informatica

Quali tecnologie per l’industria 4.0: Industrial IoT e sfruttamento dei dati

L’Industrial IoT (IIoT) rappresenta l’applicazione dell’Internet of Things in ambito industriale. Consente di sfruttare i dati provenienti dai macchinari e dalle linee di produzione e dai vari sistemi IT aziendali per efficientare i processi.  

Per le aziende significa passare a un modello diverso di gestione dell’impianto. Un modello che, grazie a una maggiore visibilità, permette una gestione più intelligente delle risorse e dei processi dedicati alla produzione.  

Permette, inoltre, di cogliere nuove opportunità di business ampliando l’offerta ai clienti con dei servizi basati proprio sulla raccolta dati 

La raccolta del dato, tuttavia, non è sufficiente per abilitare questi vantaggi. È attraverso l’analisi che il dato viene trasformato in informazione e può essere utilizzato per applicazioni e scelte strategiche al business. 

Questo percorso, dal dato all’applicazione passa per l’unione di due ambienti che tradizionalmente venivano gestiti da tecnologie e competenze diverse: l’Information Technology (IT) e l’Operational Technology (OT). 

Non solo Industrial IoT: le tecnologie dell’industria 4.0 a servizio delle imprese 

È proprio questa convergenza a permettere alle aziende di trasformare le informazioni estrapolate dai dati in applicazioni a vantaggio del business. 

Dal monitoraggio e l’efficientamento del consumo energetico alla manutenzione predittiva: applicazioni che sbloccano per l’azienda vantaggi essenziali per la loro competitività e resilienza. 

Vantaggi che hanno trainato gli investimenti delle imprese nelle tecnologie 4.0, anche durante la pandemia. A dimostrarlo sono i dati dell’Osservatorio Transizione Industria 4.0 della School of Management del Politecnico di Milano del 2021. 

Il rapporto sottolinea una crescita degli investimenti nelle tecnologie 4.0: Industrial IIoT, Industrial Analytics, Cloud Manufacturing, Advanced Automation, Additive Manufacturing e Advanced Human Machine Interface. 

Tra queste, sono proprio i progetti di IIoT ad aver registrato una maggiore crescita, arrivando a rappresentare il 60% della spesa complessiva delle aziende. I progetti legati all’Industrial Analytics hanno rappresentato il 17%, mentre i progetti di Cloud Manufacturing l’8%. 

Il ruolo dell’Industrial IoT nella raccolta dei dati 

Il processo di raccolta e analisi dei dati inizia dai sensori IIoT installati a livello di fabbrica, che permettono di raccogliere i dati dai macchinari presenti all’interno dell’impianto. 

Il ruolo di questi sensori è cambiato nel corso degli anni. In un primo momento, infatti, il loro compito era quello di raccogliere i dati e passarli per l’analisi e la gestione, senza un’elaborazione. 

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Con il moltiplicarsi degli oggetti connessi, tuttavia, le aziende rischiano di trovarsi sommerse dai dati. E nell’era dell’Industria 4.0 a contare non è tanto la quantità dei dati raccolti, ma la loro qualità. Non si parla tanto di Big Data quindi, quanto di Right Data.  

Sempre più aziende scelgono quindi di passare ai sensori smart, che possono interpretare il dato già a livello del macchinario, quindi già a livello Edge, rendendo più snella la fase successiva.  

Con l’aumento del numero degli oggetti connessi, infatti, le aziende si trovano davanti alla sfida di comprendere quali dati sono strategici al business e come processarli.  

 

Industrial IoT e Industrial Analytics: dalla raccolta all’analisi del dato 

I dati raccolti vengono trattati ed elaborati da strumenti di Industrial Analytics. Questi includono applicazioni di nuove tecniche e strumenti di Business Intelligence, Visualization, Simulation e Forecasting, Data Analytics che trasformano il dato grezzo in informazione.  

L’integrazione di tool di Machine Learning e Intelligenza Artificiale permette di creare modelli in grado di predire il comportamento di un macchinario o, addirittura, di una linea nel tempo.  

Questo consente di individuare prontamente anomalie che possono riguardare, ad esempio, un eccessivo consumo energetico oppure una riduzione della qualità del prodotto.  

Segnali che potrebbero indicare un malfunzionamento di un macchinario o un guasto di un componente. In questo modo, si può intervenire prima che il malfunzionamento risulti in un fermo del macchinario e quindi uno stop alla produzione. 

Per approfondire vai al blog.industrialinnovationlab.it

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