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Automazione e Strumentazione n Giugno - Luglio 2024 Approfondimenti 49 FOCUS cienza, produttività. Si tratta però di un sistema nervoso sempre più sofisticato, in cui i sistemi di controllo dello ‘shop floor’, dell’ambiente di fabbrica, della linea di produzione (sensori, PLC, Scada, HMI, Mes), tendono a integrarsi in maniera via via più profonda con i sistemi di gestione dell’ambiente IT di un’organizzazione, e in particolare con l’ERP (enterprise resource planning). Ciò permette di connettere la produ- zione con il resto dell’impresa e il mondo esterno, massimizzando la resilienza agli eventi, e l’abilità di orchestrare con elasticità la capacità produttiva in rapporto ai rapidi cambiamenti della domanda. Negli ambienti industriali, la tecnologia digitale e le soluzioni basate sul paradigma Industrial Internet of Things (IIoT) consentono poi di moni- torare in modalità remota e in tempo reale mac- chinari, attrezzature, dispositivi, e, attraverso la manutenzione predittiva, aiutano a eliminare problemi e inefficienze prima che si manifestino. Ancora, le soluzioni per migliorare l’efficienza di controllo della produzione, la manutenzione e il ciclo di vita degli asset di manufacturing hanno oggi l’opportunità di compiere un ulteriore salto di qualità, aumentando il livello di automazione del software di controllo attraverso la AI e gli algoritmi di ML. Modelli architetturali delle smart factory Contemporaneamente, dal punto di vista tecno- logico, le aziende manifatturiere devono riuscire ad amministrare la progressiva, inarrestabile con- vergenza tra mondo OT (operational technology) e mondo IT (information technology) nel miglior modo possibile, armonizzando i tradizionali modelli architetturali di riferimento per il settore industriale con i nuovi elementi, e le innovazioni introdotte attraverso il paradigma Industria 4.0. Nello specifico, diventa cruciale implementare soluzioni di controllo che conservino i benefici di framework classici come il modello Purdue , in termini di organizzazione del flusso di dati e criteri di sicurezza, senza rinunciare alle caratte- ristiche di flessibilità e agilità delle soluzioni IIoT di ultima generazione. Il modello di riferimento Purdue, elaborato negli anni Novanta con la definizione dell’architettura Pera (Purdue Enterprise Reference Architecture), è di tipo gerarchico, e prevede cinque livelli. Al livello più basso (0), o livello di campo (field level), si trovano le macchine, le linee di produ- zione con sensori e attuatori. Questi dialogano, a livello 1, con i PLC (programmable logic control- ler). Al livello 2, i PLC sono controllati da sistemi Scada (supervisory control and data acquisition) e interfacce HMI (human-machine interface), che a loro volta comunicano, a livello 3, con il software Mes (manufacturing execution system). Quest’ultimo, a livello 4, si interfaccia con le applicazioni ERP del mondo enterprise e IT. Per inciso, il software ERP gestisce svariati processi di business, come i processi finanziari, logistici, i processi di amministrazione delle risorse umane (HR), e può integrarsi con software CRM (custo- mer relationship management) di gestione delle relazioni con i clienti. Di conseguenza, integrare il software Mes con l’applicazione ERP significa connettere la fab- brica, la produzione, con il resto dell’organizza- zione. La condivisione di dati tra Mes e ERP aiuta, ad esempio, ad acquisire una visione olistica sui processi produttivi, a ottimizzare la gestione del magazzino, a migliorare la capacità previsionale, ed evitare ritardi nella pianificazione ed esecu- zione della produzione, aumentando efficienza e produttività. Oggi, tuttavia, nell’implementazione delle infra- strutture di produzione, il modello piramidale Purdue, basato su livelli di comunicazione gerar- chici, può essere spesso violato, in quanto, con la diffusione del cloud e dei sensori, controller e dispositivi edge intelligenti, è possibile bypassare diversi di tali livelli, trasferendo i dati acquisiti a livello 1 direttamente nella nuvola: una volta nel cloud, tali dati possono essere elaborati e ana- lizzati dal software di manutenzione predittiva, per estrarre insight utili a mantenere l’efficienza Nelle smart factory, l’adozione della tecnologia digitale porta molti benefici, ma può introdurre anche nuove vulnerabilità infrastrutturali (fonte: Pixabay)