SPS_2026

20 SPECIALE SPS ITALIA 2026 Tutorial tato da un cubo tridimensionale, offre una rappresentazione visiva e tecnica delle relazioni tra le diverse dimensio- ni operative e strategiche della digita- lizzazione industriale; infatti, nel cubo le 3 dimensioni rappresentano gli assi principali che caratterizzano un ap- proccio Industria 4.0: 1. ciclo di vita degli asset : include tutte le fasi dalla progettazione, pro- duzioneeutilizzo, finoal ricicloo smal- timento. Ogni fase è definita da dati e processi specifici, che possono essere utilizzati per ottimizzare le prestazio- ni. Per esempio, in fase di progettazio- ne, un gemello digitale può simulare il comportamento di un componente, mentre in fase operativa lo stessomo- dello digitale può monitorare lo stato in tempo reale per migliorare lamanu- tenzione predittiva; 2. livelli gerarchici : questo asse rappresenta una scala che va dai di- spositivi fisici, come sensori e attua- tori, fino ai sistemi gestionali azienda- li (ERP); ogni livello è progettato per interagire in modo fluido con gli altri, garantendo interoperabilità e trasfe- rimento di dati. Per esempio, i senso- ri inviano dati a un sistema Scada, che a sua volta li processa e li inoltra a un MES per decisioni operative immedia- te, come descritti e illustrati dalla mo- dellizzazione ISA95; 3. struttura di interoperabilità tec- nica : fornisce un quadro per descrive- re come le informazioni vengono tra- smesse e utilizzate, comprendendo modelli di dati, protocolli di comuni- cazione (come OPC UA e Mqtt) e in- frastrutture di rete. Questa struttura è fondamentale per garantire che siste- mi diversi possano lavorare insieme in modo coeso. L’esigenza di sviluppare Rami 4.0 è nata dalla necessità di affrontare le sfide legate all’interoperabilità e alla complessità della produzione moder- na. L’adozione di dispositivi IoT, siste- mi cyber-fisici e flussi di dati in tempo reale ha evidenziato i limiti dei modelli tradizionali. Rami 4.0 si basa su un approccio tec- nico strutturato, che integra la mo- dellizzazione digitale degli asset con i processi operativi e le tecnologie di comunicazione e software. Il cuore del modello è rappresentato dal con- cetto di Asset Administration Shell (AAS), una struttura digitale che de- scrive ogni asset fisico o logico lungo il suo ciclo di vita. La modellizzazione dettagliata consente di analizzare e simulare comportamenti, prestazioni e interazioni degli asset, creando una base affidabile per decisioni operative e strategiche. La gestione degli asset lungo l’intero ciclo di vita è fondamentale per otti- mizzare le risorse e migliorare l’effi- cienza. Durante la fase di progettazio- ne, Rami 4.0 permette di sviluppare gemelli digitali che simulano condi- zioni operative e testano configurazio- ni. In fase operativa, questi modelli di- gitalimonitorano lo statodegli asset in tempo reale, utilizzando dati raccolti da sensori IoT per identificare anoma- lie o prevedere guasti. Proprio in virtù della complessità e dell’ampia copertura che viene fornita da questo modello, Rami 4.0 presen- ta alcune criticità che ne limitano l’a- dozione su larga scala. Per implemen- tarlo con successo, le aziende devono dotarsi di infrastrutture tecnologiche avanzate, come reti industriali ad alta velocità, data center decentralizzati e piattaforme IoT scalabili. Questi ele- menti sono necessari per gestire l’ele- vata mole di dati generata dai sensori, e per garantire la comunicazione tra i sistemi in tempo reale. Inoltre, l’im- plementazione richiede competenze specifiche in ambiti quali la modelliz- zazione digitale, l’integrazione di si- stemi cyber-fisici e la sicurezza in- formatica. La cultura aziendale deve, inoltre, evolversi verso una maggiore apertura all’innovazione, adottando un approccio basato su sperimenta- zione emiglioramento continuo. La dipendenza da standard aperti, come OPC UA e Mqtt, e da tecnolo- gie emergenti, come i digital twin e l’AI applicata ai sistemi produttivi, eviden- zia un ulteriore livello di complessità. Questi standarde tecnologienon sono ancora pienamente consolidati o uni- formemente adottati in molti settori industriali, creando barriere tecniche e organizzative. Tuttavia, Rami 4.0 co- stituisce il modello di riferimento indi- spensabile per abilitare l’Industria 4.0; è progettato per realizzare una digita- lizzazione completa, gestire in modo integrato il ciclo di vita degli asset e creare ecosistemi produttivi intercon- nessi e adattivi. ISO IoT: garanzia di interoperabilità e sicurezza Gli standard ISO IoT, come ISO/ IEC30141, forniscono un’architettu- ra di riferimento che descrive i prin- cipi fondamentali per progettare e implementare sistemi IoT sicuri, inte- roperabili e affidabili. Questi standard definiscono specifiche tecniche che coprono aspetti chiave, come la strut- turadelle reti IoT, imodelli di dati, i pro- tocolli di comunicazione e le misure di sicurezza per proteggere i flussi di dati da attacchi o perdite. ISO/IEC30141, per esempio, stabilisce le linee guida per garantire che dispositivi eteroge- nei possano interagire in modo coeso, utilizzando protocolli standardizzati come Mqtt e CoAP per una comunica- zione efficiente. In relazione al modello Rami 4.0, gli standard ISO IoT offrono il supporto necessario per implementare la con- nettività dei dispositivi, e garantire che le informazioni raccolte dai senso- ri possano essere integrate nei sistemi dimodellizzazioneegestionedegli as- set, come i digital twin. L’adozione di questi standard si in- tegra perfettamente con il modello Rami 4.0, fornendo le basi per colle- gare sensori e attuatori al ciclo di vita degli asset e ai livelli gerarchici definiti nel cubo tridimensionale. Questo ap- proccio consente di modellare le inte- razioni tra i componenti fisici e digitali, migliorando la tracciabilità, la manu- tenzione predittiva e l’ottimizzazione complessiva dei processi industriali. L’uso di protocolli standardizzati e l’in- teroperabilità garantita dagli standard ISO IoT sono essenziali per realizzare una piena integrazione con piattafor- me Scada, MES ed ERP. Gli standard ISO IoT presentano al- cuni limiti nell’applicazione prati- ca, in quanto la loro implementazio- ne richiede spesso aggiornamenti significativi alle infrastrutture di rete esistenti. Per esempio, un’azienda po- trebbe dover riprogettare la propria rete di comunicazione, per includere architetture distribuite o cloud capaci di gestire grandi volumi di dati in tem- po reale. Aquesto si aggiunga anche la necessità di avere connessioni ad alta velocità, reti ridondate per garantire la continuità operativa, e sistemi di edge computing per elaborare i dati local- mente prima di inviarli a un data cen- ter centrale. Questo può comporta- re costi elevati per l’acquisto di nuove apparecchiature, l’aggiornamento dei sistemi legacy e la formazione del per- sonale tecnico. Inoltre, l’adozione degli standard ri- chiede una governance avanzata dei dati e un’attenzione particolare alla si- curezza, poiché i dispositivi IoT sono spesso esposti a potenziali minacce. Le aziende devono sviluppare com- petenze specifiche non solo per confi- gurare le tecnologie IoT, ma anche per integrarle nei processi aziendali esi- stenti. Tuttavia, l’allineamento tra tec- nologie emergenti e infrastrutture esi- stenti richiedeun livello significativodi Il sistema IIRA potrebbe utilizzare protocolli standard, comeMqtt, per raccogliere dati in tempo reale dai sensori e inviarli a un cloud per l’analisi avanzata tramite algoritmi di AI FotoShutterstoch