AS_05_2019

Automazione e Strumentazione Giugno/Luglio 2019 FOCUS approfondimenti 63 di ottenere molteplici benefici, che spaziano dal taglio dei costi di manutenzione, alla riduzione degli scarti e delle attività di rilavorazione, al miglioramento della produttività e della qua- lità dei prodotti. Senza poi considerare gli ulte- riori, potenziali, margini di miglioramento rag- giungibili in fabbrica sulle linee di produzione, applicando ai giganteschi streaming di dati (big data) acquisiti e generati dai sensori la capacità di elaborazione in tempo reale delle informa- zioni esprimibile dai moderni tool analitici , o dagli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) di ultima generazione. Questi algoritmi si possono implementare in data center dedicati, ospitati in house, e sono ormai alla portata non più solo dalle grandi aziende, grazie a una svariata gamma di servizi disponibili nei cloud pubblici più diffusi (Amazon Web Ser- vices, Google Cloud Platform, Microsoft Azure). Mercato da 2,2 miliardi di dollari entro il 2024 Il comparto globale dei sistemi di acquisizione dati, o DAQ (data acquisition) , stando a una nuova ricerca di mercato pubblicata da MarketsandMar- kets, è previsto crescere, dagli 1,8 miliardi di dol- lari di quest’anno, a 2,2 miliardi di dollari entro il 2024, mantenendo un CAGR del 5% nel periodo di studio preso in esame. Sempre secondo lo stu- dio, a guidare l’espansione del mercato DAQ contribuiscono alcuni fattori principali, tra cui vengono inclusi la crescente adozione del modello Industry 4.0, la Industrial Internet of Things (IIoT) e la smart factory: tutti paradigmi di produzione fondati sui sistemi di acquisizione dati. Il mercato dei sistemi DAQ viene segmentato in hardware e software: nell’ambito hardware, gli chassis esterni e i moduli detengono la fetta più consistente del mercato delle soluzioni DAQ. In aggiunta, la crescita dei sistemi DAQ hardware è attribuita all’ampio utilizzo delle soluzioni con design modulare, che consentono di organizzare varie combinazioni per soddisfare un ampio spet- tro di configurazioni sperimentali. Tra tutte le applicazioni ‘lifecycle’ (R&D, field, manufacturing), il mercato dei sistemi DAQ per il campo è previsto crescere con il CAGR più elevato. Una crescita, secondo lo studio, do- vuta all’uso crescente dei sistemi DAQ ‘on field’, per effettuare direttamente sul campo il testing di svariati componenti automotive, e in tal modo ridurre i tempi di sviluppo dei prodotti. L’acqui- sizione dati ‘on field’ include i dispositivi ‘rug- ged’ , che permettono di eseguire misure precise, il più vicino possibile ai sensori, anche in presen- za di una varietà di condizioni ambientali severe. Questi dispositivi rugged sono utilizzati per re- gistrare dati come fatica, forza, spostamento, accelerazione, pressione, temperatura, veloci- tà, rumore. Una volta acquisiti, i dati vengono ulteriormente filtrati e analizzati, per verificare i parametri di progettazione rispetto alle reali per- formance manifestate dal prodotto. Considerando i fornitori di sistemi e soluzioni sul mercato, la ricerca MarketsandMarkets include tra le società chiave del comparto ABB, Ametek, Emerson Electric Corporation, HBM, Honeywell International, Keysight Technologies, National Instruments, Rockwell Automation, Siemens, Yokogawa Electric Corporation. Molte categorie di dispositivi e apparati Come anticipato, nei sistemi di acquisizione, misura e registrazione dati rientra una grande varietà di prodotti e soluzioni hardware e soft- ware. Quando si parla di acquisizione dati, oggi, nell’era Industria 4.0, in genere ci si riferisce a processi di raccolta e digitalizzazione dei dati analogici acquisiti dal mondo esterno , che poi permettono di memorizzare, elaborare, analizzare e visualizzare i dati stessi, attraverso apparati e strumenti computerizzati. Rispetto al passato, e con l’avvento delle applicazioni IIoT , i moderni sistemi DAQ hanno oggi il compito di analizzare molti più dati : nei diversi casi d’uso il perso- nale tecnico ha, sempre più spesso, l’esigenza di gestire streaming di ‘big data’ in tempo reale, non più amministrabili e memorizzabili attraverso i classici database, ma organizzabili e interpretabili soltanto attraverso piattaforme software anali- tiche e sistemi di reporting dedicati allo scopo. Nei sistemi DAQ, oggi, non si può fare a meno Il controller Allen-Bradley CompactLogix 5480 (Fonte: Rockwell Automation)