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MARZO 2020 AUTOMAZIONE OGGI 420 103 4); gestione delle operazioni di produzione (livello 3), inclusivo oltre che delle attività di produzione in senso stretto, anche di manu- tenzione, qualità, test, inventario, gestione del flusso dei materiali; controllo batch, continuo e discreto (livelli 2, 1 e 0). Il modello gerarchico basato sull’equipaggiamento prevede sem- pre cinque livelli, ma suddivisi in base alle aree di lavoro: azienda e sito (livello 4), area e cella di processo, unità di produzione, linea di produzione, magazzino (livello 3); unità, cella di lavorazione, mo- dulo di stoccaggio e risorse di livello inferiore nelle operazioni batch, continue, discrete e di movimentazione dei materiali (livelli 2, 1, 0). Considerando questo modello in ottica 4.0 risulta evidente come uno dei requisiti fondamentali di un sistema MES moderno sia l’integrazione verticale e orizzontale: il flusso dei dati tra i sistemi aziendali (livello 4) e i sistemi di controllo della produzione (livelli 0-3) deve essere continuo a tutti i livelli perché un’azienda possa definirsi realmente interconnessa. Il flusso di dati non può inter- rompersi, per esempio, per mancata compatibilità fra il sistema MES e il sistema ERP di pianificazione delle risorse d’impresa a monte e i sistemi Scada di controllo, supervisione e acquisizione dati/HMI a valle. Il secondo modello (a flusso di dati) dello standard ISA 95 descrive i flussi informativi e le funzioni aziendali correlate. Il modello fotografa il complesso flusso di informazioni scam- biate tra le dieci aree funzionali che si occupano di elaborazione degli ordini (1), pianificazione della produzione (2), controllo della produzione (3), controllo di energia e materiali (4), gestione dell’approvvigionamento (5), gestione della qualità (6), controllo dell’inventario di produzione (7), contabilità dei costi del prodotto (8), gestione delle spedizioni dei prodotti (9) e gestione della manutenzione (10). Si tratta di un modello basato su domanda e risposta: il ciclo inizia con una richiesta, che viene convertita in una programmazione di dettaglio, la quale origina a sua volta un’assegnazione di attività e la successiva esecuzione dell’attività programmata; infine, si raccolgono e si analizzano i dati per valu- tare le prestazioni ottenute e definire le azioni di miglioramento. Le informazioni in ingresso (domanda) e in uscita (risposta) dalle diverse macrofunzioni, ovvero i dati con cui dovrà interfacciarsi il sistema MES, riguardano: disponibilità dei materiali, ordini per energia e materiali, requisiti a breve e a lungo termine e inventa- rio per materiali ed energia; ordini di produzione, pianificazione della produzione, capacità produttiva, pro- duzione da piano, obiettivi sui costi di pro- duzione, costi e prestazioni della produzione, inventario dei prodotti finiti, dati di processo; requisiti di normative e clienti, risultati della qualità; know-how, requisiti e feedback tec- nici su prodotti e processi; ordini, feedback tecnici, metodi e standard di manutenzione; conferma e benestare alla spedizione. Tecnologie abilitanti Abbinare un sistema MES responsabile della gestione del flusso di dati alle tecnologie abilitanti dell’industria 4.0 permette di ot- timizzare le risorse in termini di materie prime, personale e at- trezzature. Analizzando il modello del complesso flusso di dati (si veda Figura 2) è facile capire che, data la mole di dati generata, uno dei principali requisiti per un sistema MES moderno è la ca- pacità di estrarre dati utili in tempi rapidi. Un dataset così grande diventa ingestibile con i tradizionali sistemi di storage ed elabo- razione e richiede l’integrazione del sistema MES con strumenti di gestione dei big data, vale a dire soluzioni big data analytics, che combinano tecniche di data mining, analisi predittiva e ma- chine learning per elaborare e gestire i Big Data in tempo reale e per fornire informazioni significative e utili al miglioramento della strategia decisionale aziendale. Il framework open source Hadoop ( https://hadoop.apache.org ), per esempio, permette di archiviare e processare i Big Data ed è integrabile con i sistemi MES. Con le tecnologie IIoT e l’utilizzo di dispositivi intelligenti, o ‘smart’, sempre connessi, per esempio, vi è la possibilità di ve- rificare in tempo reale la disponibilità delle materie prime dopo l’elaborazione di un ordine e, al termine della produzione, di avere visibilità sulle materie prime e l’energia consumate. È anche Figura 1 - Modello gerarchico dell’organizzazione produttiva così come definito da ISA95 Hierarchies per ISA-95 Business plannin& logistics Plantproductionplanningandscheduling, engineeringdesign,purchasing,customer orderhanding,etc. Enterprise Site Area Batch control Continuous control Discrete control Level4 Level3 Level2,1,0 Manufactoring operationsmanagement Production,maintenance,quality testing, inventoryandmaterial flowmanagement,etc. Processcell Production unit Production line Storage zone Unit Workcell Storage module Lower level resources in batch operations Lower level resources in coninuous operations Lower level resources in discrete operations Lower level resources in material handling operations Fonte: isa.org Figura 2 - Modello a flusso di dati dell’organizzazione produttiva così come definito da ISA95 Fonte: isa.org