AES_7 2023

Automazione e Strumentazione n Ottobre 2023 Speciale 79 IIOT E SENSORI INTELLIGENTI le applicazioni 5G e Wlan, i test di reti e terminali di comunicazione, la diffusione dell’automotive wireless e della smart home sembrano destinati ad aprire nuovi mercati ai sistemi di test e misura. Un’indagine di Frost & Sullivan stima che l’in- dustria globale del T&M raggiungerà un fatturato pari a 25 miliardi di dollari entro il 2025. Il ruolo crescente delle tecnologie digitali, delle nano- tecnologie e degli standard wireless è una leva importante anche per la diffusione di sistemi ATE (Automatic Test Equipment), LIMS (Laboratory Information Management System), CMMS (Com- puterized Maintenance Management System) e di strumentazione virtuale, in particolare per i set- tori energia, aerospazio e difesa. Le integrazioni degli strumenti T&M con interfacce USB, Wi-Fi, LTE, W-CDMA, IEEE 802.11a/b/g/n/ac, web server e con l’uso di tablet remoti, piattaforme cloud, app iOS e Android stanno incontrando le richieste dei verificatori e dei progettisti più esigenti, soprattutto nei test di connettività wireless e per l’accesso ai disposi- tivi tramite internet. La mobilità e la connettività estesa riducono inol- tre il sovraccarico di trasmissione dati, rendono più immediata la fruizione dei dati (es. tramite app), velocizzano le comunicazioni tra un disposi- tivo host e uno locale (es. smartphone e wearable). Nel caso della strumentazione virtuale, dei tool di test e simulazione, e di piattaforme di taratura come Metrology Information Infrastructure (MII) e Metrology.NET., il connubio tra IoT e strumen- tazione di misura è diventato ancora più evidente, al punto che ci si è spinti a parlare di Internet of Measurement Things (IoMT) e Internet of Test. In generale, i sensori nell’IIoT stanno rivoluzionando il settore del Test & Measurement, aprendo nuove opportunità di monitoraggio, controllo e ottimiz- zazione. Tecnologie e trend nella sensoristica IoT Non possiamo parlare di sensori IoT senza sot- tolineare l’importanza degli standard di comu- nicazione. MQTT è il principale protocollo di comunicazione IoT basato su un modello publish- subscribe bidirezionale di tipo TCP/IP. REST è un protocollo di trasferimento ipertestuale sca- labile utilizzato per la comunicazione edge-to- cloud. NodeRED è una piattaforma open-source sviluppata da IBM per collegare API, hardware e servizi online. Time-Sensitive Networking (TSN) consente il controllo e la definizione di priorità dei flussi di dati nelle reti Ethernet. Chatty Things è un framework aperto sviluppato dalla XMPP Standards Foundation per un’infrastruttura IIoT scalabile. Cognitive IoT è un framework svilup- pato da IBM che combina l’IoT con l’intelligenza artificiale tramite l’elaborazione del linguaggio naturale. Lo standard OPC UA FX definisce le estensioni del framework OPC UA che consen- tono un collegamento in rete uniforme tra i con- trollori tramite un’infrastruttura di rete comune, al fine di scambiare dati di processo sulla base di un’interfaccia indipendente dal produttore. Al centro di crescente interesse è anche Sparkplug B, una specifica per MQTT che definisce le moda- lità di invio e ricezione dei dati. I dispositivi e i sensori ai margini di una rete possono utilizzare anche Matter, nuovo protocollo di interoperabilità per la domotica che utilizza diverse tecnologie, tra cui Bluetooth, Wi-Fi, Thread e Ethernet con l’obiettivo di garantire l’interoperabilità di sistemi IoT. Altra tecnologia dalle grandi potenzialità per la sensoristica IIoT è SPE (Single-Pair Ether- net). Si tratta di un nuovo standard (IEC 61156) legato al mondo Ethernet, in particolare al livello di comunicazione fisica. L’elenco potrebbe con- tinuare con AMQP, COAP, DDS, IEC 61499 e il variegato mondo wireless. Degne di nota sono anche le tecniche di soft sen- sing, sensoristica virtuale e inferenziale basate su algoritmi computazionali e modelli computazio- nali, utilizzate per fornire alternative concrete a strumenti di misura fisici costosi o poco pratici. n In sostituzione degli strumenti fisici, sono sempre più utilizzate le soluzioni di sensoristica virtuale e inferenziale, che si basano su algoritmi e modelli computazionali