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Fieldbus & Networks MAGGIO 2024 FIELDBUS & NETWORKS 14 limitazioni, che ne hanno sostanzialmente limitato la diffusione; va tuttavia ricordato che un’evoluzione proprietaria, denominata iPCF, è stata propo- sta da Siemens. Nell’iPCF sono sempre gli AP che interrogano a intervalli regolari i nodi della loro cella: ne risultano tempi di latenza e di ciclo molto brevi e una trasmissione deterministica. Pertanto, applicazioni industriali con tempo reale di medio livello e tempi di ciclo nell’ordine di qualche ms sono fattibili, a patto di avere una sorgente di alimentazione fissa. Nel caso in cui la connessione al punto di accesso non sia più disponibile, può essere sostituita da una connessione con un punto di accesso alternativo; inoltre, essendo la soluzione proprietaria, dunque non conforme allo standard, non è interoperabile con dispositivi che utilizzino DCF e/o PCF. L’avvento dell’IIoT e gli scenari applicativi È sotto la spinta dell’IIoT che nuove applicazioni delle comunicazioni wi- reless sono state suggerite. Lo IIoT, infatti, coinvolge l’interconnessione e la comunicazione tra dispositivi eterogenei, come nodi di campo quali sensori e attuatori, con macchine e sistemi consentendo la raccolta, l’a- nalisi e lo scambio dei dati per ottimizzare e aumentare l’efficienza dei processi industriali, e permettere di prendere decisioni in maniera effi- cace e informata. In una generica applicazione IIoT, i dispositivi di campo raccolgono le infor- mazioni relative alle grandezze di interesse, come temperatura, pressione, umidità, vibrazioni e altro, a seconda del caso d’uso specifico. I dati così raccolti vengono quindi trasmessi via wireless a un concentratore (gate- way), il quale li instrada normalmente attraverso una connessione basata su IP-Internet Protocol, verso la destinazione finale, che può essere un ser- ver locale o, come spesso accade, in cloud. A questo livello, i dati raccolti vengono memorizzati e analizzati: generalmente si ricorre ad algoritmi ba- sati sul machine learning per identificare schemi ricorrenti, rilevare anoma- lie e, in generale, estrarre correlazioni utili su grosse moli di dati. L’utente finale, che può essere uno stakeholder, può usufruire di queste indicazioni attraverso dashboard o report, in modo da poter prendere decisioni basate sull’effettiva conoscenza di quello che sta accadendo nell’impianto, e ottimizzare le operazioni successive inclusa, per esempio, l’ottimizzazione della gestione delle macchine, per garantire che l’efficienza dei processi sia massimizzata. Ne consegue che gli scenari applicativi sono i più diversi, quali: − il manifatturiero, per identificare colli di bottiglia, prevedere le esigenze di manu- tenzione e ridurre gli intervalli di inattività, nonché abilitare l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento e la gestione dell’inventario; − l’energia e i servizi pubblici, abilitando l’uso di contatori e sistemi di monito- raggio intelligenti, che consentono alle municipalizzate non solo di monitorare il consumo energetico, ma anche di rilevare guasti e controllare dispositivi a distanza; − la logistica e i trasporti, per tracciare le spedizioni, ottimizzare i percorsi e razio- nalizzare le operazioni di smistamento; − il settore medico sanitario, abilitando il monitoraggio remoto dei pazienti attra- verso dispositivi indossabili e dell’infrastruttura ospedaliera; − e quello farmaceutico, garantendo gli elevati standard di qualità che questo ri- chiede; − il settore retail e confezionamento, per automatizzare i processi di approvvigio- namento. In generale poi, le tecnologie IIoT migliorano la sicurezza (funzionale) per- mettendo il monitoraggio continuo delle condizioni ambientali e allertando i lavoratori dei pericoli potenziali. I sistemi IIoT più avanzati sfruttano, inoltre, il paradigma dell’edge compu- ting, in accordo al quale parte dell’elaborazione dei dati avviene a livello del gateway stesso, ovvero più vicino a dove questa viene generata. Questo ap- proccio riduce la latenza, aprendo ad applicazioni in qualche modo critiche in termini di aderenza al tempo reale, come nella manutenzione predittiva. In generale, è comunque possibile classificare larga parte delle soluzioni IIoT come applicazioni di telemetria, con requisiti temporali, in termini di aggiornamento delle variabili di interesse, decisamente meno stringenti rispetto alle Iwsn. − Bluetooth Low Energy In questo contesto, sta riscuotendo un notevole successo la tecnologia BLE- Bluetooth Low Energy. Pur operando nello stesso intervallo della tecnologia Bluetooth classica, ovvero la banda libera a 2,4 GHz, BLE utilizza un diverso insieme di canali, ridotti a soli 40, ma con ampiezza pari a 2 MHz e una tecnica di salto di frequenza che lo fa classificare, sia da parte di FCC che di Etsi, come una modulazione a spettro espanso. Sono supportate diverse velocità di trasferimento, con la più bassa che arriva a 125 kbps, al fine di minimizzare i consumi. I nodi BLE vengono identificati attraverso una procedura di ‘advertising’, cioè attraverso l’invio, ripetuto a distanza fissa, di 1 pacchetto su almeno 1 di 3 canali prefissati, fino a quando un dispositivo in ascolto (operazione detta ‘scanning’) non lo rileva. Ne risulta un tempo di scoperta non predi- cibile a priori, ma per il quale il caso peggiore è generalmente stimabile, tenuto conto dell’intervallo di ripetizione dell’advertising, di quello di scan- sione e dalla durata della finestra di scansione. È anche prevista la cifra- tura del contenuto di questi messaggi, se necessario. L’informazione utile è scambiata tra un server e un client nella forma di uno o più ‘characteristic’, che sono una sorta di attributi e/o proprietà dell’entità astratta di interesse, rappresentata (ed esposta) dal server. Ne deriva che BLE permette di in- Fig. 2 - La comunicazione wireless sta vivendo oggi una ‘nuova giovinezza’, grazie all’avvento nel contesto industriale del paradigma dell’Internet delle Cose (IIoT) Fonte: foto Shutterstock