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ACQUISIZIONE DATI
speciale
Automazione e Strumentazione
Gennaio/Febbraio 2018
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con applicazioni che interessano collaudi e test
automatici, progettazione, nel controllo qualità,
sistemi wireless, sistemi di visione, nella dia-
gnostica e nella metrologia ad alte prestazioni.
La strumentazione virtuale, anticipando in certa
misura le nuove tecnologie digitali, ha abbattuto
drasticamente tempi e costi di sviluppo rispetto
alla tradizionale strumentazione di misura. La
possibilità di disporre, nella memoria di un cal-
colatore, dei dati numerici relativi ai campioni di
una certa grandezza fisica consente di elaborare
i dati stessi per ottenere informazioni utili. In tal
modo la fase di elaborazione dei dati, invece che
essere demandata a specifici microprocessori
dedicati (DSP), può essere compiuta dai proces-
sori dei comuni Personal Computer.
Acquisizione dati wireless
Per l’acquisizione dati senza fili sono disponibili
diverse tecnologie, la cui scelta dipende da fattori
applicativi e tecnologici quali: ampiezza di banda,
requisiti di alimentazione, assorbimenti, coper-
tura geografica, topologia di rete, sicurezza della
trasmissione, interfacce, espandibilità, costi gene-
rali. Sul mercato, la presenza di numerose tecno-
logie come ad esempio
Wi-Fi
(IEEE 802.11) e
ZigBee
(IEEE 802.15.4) hanno favorito l’uso di
sensori e datalogger con interfacce wireless.
Le interconnessioni wireless sono assolute prota-
goniste anche a partire dalla diffusione di disposi-
tivi
radiomodem GSM
con canali I/O integrati
che permettono di integrare sistema di comuni-
cazione e acquisizione dati in un unico apparato.
Esistono inoltre numerose
soluzioni WLan indu-
striali
basate su access point, gateway, router,
adattatori, ripetitori o bridge secondo gli standard
IEEE 802.11a/b/g. Tali apparati possono gestire
collegamenti punto-punto e punto-multipunto,
accessi VPN, VoIP e xDSL.
Nell’acquisizione dati wireless sono utilizzate
anche tecnologie per le operazioni di
networ-
king, datalogging e rilevamento dati dal
campo tramite sensori. Bluetooth
, ad esem-
pio, è una tecnologia a basso consumo energe-
tico che consente la connessione di dispositivi a
corto raggio. Molto interessante, soprattutto per
gli adattatori per Pc e le interfacce di sensori e
datalogger, è lo sviluppo della tecnologia Wusb
(Wireless USB): un’estensione senza fili di USB
a corto raggio con elevata ampiezza.
Nelle reti di sensori wireless (WSN), lo standard
WirelessHart
si rivela un efficiente protocollo
di comunicazione per applicazioni di automa-
zione e acquisizione dati di processo. Basato
sugli standard IEEE 802.15.4 e Isa Sp100, Wire-
lessHart aggiunge funzionalità wireless al proto-
collo Hart, mantenendone la piena compatibilità.
Ultimamente, con la diffusione dei modelli
IoT, stanno comparendo sul mercato soluzioni
LPWAN (Low-Power Wide-Area Network).
Parliamo di tecnologie quali NB-IoT, EC-GSM-
IoT. LTE-M, Weightless e Telensa. E soprattutto
SigFox e LoRaWAN
che presentano caratteri-
stiche apparentemente simili tra loro. Entrambe
sono caratterizzate da una frequenza operativa
di 868MHz. La ridotta larghezza di banda con-
sente la trasmissione di un segnale più stabile e
meno soggetto ad interferenze. Tutto ciò ben si
sposa con quanto richiesto nella maggior parte
delle applicazioni in ambito M2M e IoT: lunga
durata delle batterie dei device, stabilità e sicu-
rezza della connessione, buona copertura anche
in presenza di ostacoli, basso costo dei moduli
di trasmissione e pacchetti di dati di dimensioni
limitate che non richiedono elevati bitrate.
Mobilità, Cloud, IoT, Big Data
Mobilità, Cloud, Internet of Things e Big Data
stanno portando cambiamenti significativi. Nel
prossimo futuro, oggetti interconnessi potranno
elevare enormemente i livelli di efficienza
anche nel settore industriale e nel controllo
della produzione.
Il vero valore delle nuove tecnologie digitali
e di interconnessione non risiede tanto nelle
infrastrutture ma nei contenuti e nella capacità
di analisi e di gestione dei dati.
Attualmente, si stima che meno del 5% dei dati
generati dagli impianti industriali sia acquisito e
analizzato dalle imprese. Dati che, tuttavia, rap-
presentano una miniera preziosa di informazioni,
che potrebbero aiutare a prendere decisioni in
tempi più rapidi e con meno errori, sia rispetto alla
produzione in senso stretto, sia rispetto ai consumi
energetici, idrici e all’impiego di materie prime.
L’integrazione con soluzioni più avanzate di pro-
totipazione digitale, stampa 3D, robotica, fino ai
sistemi di machine learning e intelligenza artifi-
ciale, può inoltre contribuire ad accelerare i pro-
cessi di innovazione.
Accanto all’originale impiego finalizzato alla
virtualizzazione di apparati di calcolo, oggi è
frequente il ricorso alla tecnologia Cloud per
supportare soluzioni di accesso remoto agli
impianti. Il Cloud si rivela quindi particolar-
mente utile anche per effettuare il logging e
la storicizzazione di quantità enormi di dati, a
supporto delle attività di manutenzione degli
impianti o di Big Data analytics finalizzati
all’ottimizzazione della produzione.