AS_02_2021

HMI speciale Automazione e Strumentazione Marzo 2021 81 l’integrazione con IoT gateway e CPU a basso consumo, sistemi operativi Linux , Arduino o Rasperry . Questi sistemi supportano piatta- forme open source e tool di gestione del flusso dei dati come Node.js e Node-red . In questi tool viaggiano pacchetti di dati ottimizzati per l’esecuzione di azioni, calcoli, analisi ed eventi verso interfacce web, dashboard, sensori, attua- tori, controllori, apparati e servizi in genere. Il potente grado di connettività, che accomuna tutte queste innovative soluzioni HMI, può far leva sul protocollo di semplice utilizzo MQTT (Message Queueing Telemetry Transport). Sono inoltre disponibili sistemi di comunica- zione e protocolli IIoT e 4.0 oriented, tra cui gli standard SQL, Rest , oltre che web server inte- grati, architetture Cloud e librerie API (Appli- cation Programming Interface). I terminali intelligenti di nuova generazione possono anche essere facilmente collegati a sistemi di pianificazione delle risorse aziendali ( ERP, Enterprise Resource Planning ) e di ‘back-office’ utilizzando la connettività di data- base relazionali integrati. Una sottolineatura particolare in termini di interconnettività e interoperabilità tra apparati industriali (HMI e Scada inclusi) la merita l’at- tività della OPC Foundation. Recentemente è stato annunciato il test completo della funzione Controller-to-Controller (C2C) per la sincro- nizzazione real-time tra diverse unità di con- trollo multivendor. OPC Foundation sta inoltre proseguendo gli sforzi per lo sviluppo di OPC Unified Architecture (UA) su Time Sensi- tive Networking (TSN) e del profilo Industrial Automation di TSN (TSN-IA-Profile). A che cosa serve l’Intelligenza Artificiale negli HMI Una buona progettazione dell’HMI deve permet- tere agli utenti di comprendere i comportamenti dei sistemi, che a loro volta devono apparire plau- sibili. In questo scenario l’Intelligenza Artificiale non solo gioca un ruolo importante nel migliorare la qualità delle interazioni, ma permette alle mac- chine di imitare i comportamenti umani che ne incoraggiano l’accettazione e l’uso. Le nuove soluzioni HMI basate sul Machine Learning possono essere preimpostate per l’in- vio di dati a piattaforme Cloud od on-premise . Il cambiamento fondamentale tra gli HMI tra- dizionali e quelli basati sull’Intelligenza Arti- ficiale è la diffusione di sensori IoT che in qualche modo spinge verso la servitizzazione . La fusione dei sensori con l’AI in termini di machine learning crea uno strumento pre- dittivo attraverso cui è possibile, ad esempio, misurare, raccogliere e analizzare dati relativi al movimento, alla temperatura o alle vibra- zioni di una macchina. L’introduzione di HMI AI-based consentirà un utilizzo ottimizzato dei sensori e dei sistemi di monitoraggio basati su IoT, Big Data e tecno- logie cloud. Produrrà inoltre più conoscenza in termini di revisione e miglioramento della pro- gettazione e della produzione. È lecito attendersi che verranno implementati sistemi cyber-fisici potenziati che grazie all’AI aumenteranno le prestazioni, ridu- cendo i consumi di materiali ed ener- gia. L’Intelligenza Artificiale porterà a una più efficace interazione uomo- macchina per le operazioni di im- pianto, la risoluzio- ne dei problemi, la manutenzione. Sarà infine garantita una maggiore protezio- ne del know-how aziendale , in quan- to gli algoritmi di machine learning sono meno accessi- bili e interpretabili dall’esterno. I pannelli operatore classici, con la loro semplicità ed efficacia, sono ancora molto diffusi