AS_07_2021

INDAGINE approfondimenti 42 Ottobre 2021 n Automazione e Strumentazione dati in loco, contribuendo a ridurre il traffico di rete verso i data center aziendali. I record prodotti vengono trasferiti dai dispositivi connessi a un device installato localmente. Edge analytics Se l’edge computing gioca un ruolo chiave nel facili- tare nell’accelerazione digitale, l’edge analytics è l’in- sieme dei processi di raccolta, analisi e azione sui dati raccolti dai dispositivi IIoT direttamente dal margine. Elaborando i dati il più vicino possibile alla loro fonte, l’edge analytics permette ai produttori di migliorare la loro efficienza e rendere l’innovazione più veloce. La necessità selezionare quali dati elaborare e utilizzare per innescare azioni a livello locale, e quali inviare al cloud per l’archiviazione, la formazione dei modelli e l’analisi storica, è essenziale. Tuttavia, non è solo la quantità di dati a caratterizzare l’edge analytics. È fondamentale anche convertire e armonizzare diversi set di dati in un formato interope- rabile. I reparti industriali contengono apparati, mac- chinari e sistemi che raccolgono i dati in modi diversi. Pensiamo a fonti come PLC, PAC, DCS, database, a protocolli come Profinet, Ethernet/IP Modbus, MQTT, OPC e a molte altre tecnologie che devono essere ela- borate in modi specifici. Superare i problemi di accesso ai dati è il primo van- taggio dell’edge analytics. Poi è fondamentale cogliere l’opportunità di analizzarli implementando azioni direttamente sulle macchine per migliorare le loro prestazioni. Mantenere i dati a livello locale facilita la preziosa comunicazione machine to machine (M2M), ottimizza i processi di produzione, mitiga i problemi di sicurezza. Un moderno software di edge analytics guidato dagli eventi può essere usato anche come livello di connes- sione tra la fabbrica e il sistema ERP , il quale può essere utilizzato per inviare dati rilevanti in tempo reale ad altre funzioni aziendali. In questo modo, i dati raccolti dai reparti produttivi possono essere uti- lizzati in più aree aziendali per migliorare il controllo della qualità, soddisfare l’aumento della domanda di prodotti o per evitare interruzioni dovute a fermi mac- china imprevisti. I benefici Sussistono numerosi benefici assicurati dall’edge computing: innanzitutto la possibilità di aiutare gli utenti ad accedere ai dati con minor latenza e minor larghezza di banda . Parliamo quindi di tempo di risposta deterministici . Se un sensore può prevedere un fermo non programmato o un ritardo nella trasmis- sione dati, allora il sistema deve essere abbastanza deterministico da reagire alla situazione per evitare danni. Non meno importante è l’aspetto sicurezza: l’archi- viazione dei dati presenta dei rischi. Ma soprattutto, al contrario dei sistemi cloud, l’edge computing per- mette di fornire l’analisi dei dati in tempo reale o quasi reale, riducendo al minimo disservizi grazie alla rete distribuita di infrastrutture . Forte delle sue doti di scalabilità, l’edge si rivela utile sia nel caso di navi- Un edge device è un qualsiasi dispositivo di generazione dati collocato al margine della rete e, grazie alla connettività, integrato nel sistema edge