AES_3 2022

Speciale 79 MISURA Automazione e Strumentazione n Aprile 2022 e soprattutto dall’avvento delle tecnologie Cloud e delle varianti Fog ed Edge , laddove la capacità computazionale viene integrata direttamente nei dispositivi e nelle piattaforme embedded. Va inoltre considerato che processi, macchinari e linee di produzione sono sempre più attrezzati con computer ‘on board’ che raccolgono i dati prodotti dai sensori, li elaborano e alimentano sistemi real- time che hanno in carico le funzioni di monitorag- gio, diagnostica e gestione allarmi. Ne risulta che la quantità di dati raccolti è enorme: basti pensare che la maggior parte dei sensori utiliz- zati nell’industria fornisce misurazioni ad intervalli inferiori al secondo. Parliamo quindi di veri e pro- pri Big Data elaborati, trasformati e arricchiti con informazioni aggiuntive (provenienti per esempio dai sistemi gestionali). In sostanza i dati in tempo reale sono trasformati per prendere decisioni a livello di impianto e di processo. Ai dati, in ultima istanza, sono applicate funzioni statistiche e di analisi per ricavare indica- tori di efficienza e produttività (KPI), accessibili in modo intuitivo attraverso grafici, dashboard, app, smartphone e portali web dedicati. Una naturale evoluzione di questo scenario è l’appli- cazione di algoritmi di IA (Intelligenza Artificiale) e ML (Machine Learning) e la conseguente possibilità di ottenere indicazioni utili a migliorare consumi, prestazioni ed efficienza di macchinari e impianti. Microtecnologie Anche nelle misure di processo dimensioni e peso ridotti sono un presupposto fondamentale per predi- sporre tempi di ciclo e misura rapidi e per sfruttare al meglio gli spazi di installazione. Gli stessi para- metri caratterizzano anche le tecnologie di misura indossabili progettate a partire dal concetto di Ambient Intelligence , ovvero lo scenario di inte- razione tra uomini e sistemi computazionali. Pie- namente integrate nei nuovi paradigmi di Industria 4.0 e combinate alle tecnologie senza fili (Wireless Sensing), le Wearable Technologies sono strumenti eccellenti per raccogliere e utilizzare enormi quan- tità di dati. Nei prossimi anni forniranno un sup- porto indispensabile per la gestione delle attività di manutenzione, controllo e supervisione degli impianti. In termini di miniaturizzazione è di grande inte- resse l’integrazione tra le tecnologie MEMS (Micro Electro-Mechanical Systems), NEMS (Nano Elec- tro-Mechanical System), fotonica, nanosistemi, nanotecnologie e sensori su singolo chip. Questa visione allargata per cui microsensori, microattua- tori, microelettronica e altre tecnologie di frontiera possono essere integrate in un singolo microchip, è un’innovazione con ricadute enormi in tutti i seg- menti della sensoristica industriale. n A partire dalla strumentazione sul campo, l’intelligenza disponibile ad ogni livello semplifica la trasformazione del dato in informazione utile al processo produttivo La connettività e le risorse di calcolo distribuite, come le tecnologie IIoT e i diversi tipi di cloud oggi disponibili, offrono nuove possibilità per fare ‘Industrial Big Data Analytics’