Questo articolo discuterà:
- L'importanza dell'acquisizione e dell'elaborazione di dati interconnessi provenienti da più strutture e processi
- I problemi di Industrie 4.0 che il settore industriale deve affrontare con l'acquisizione dei dati in più strutture e l'elaborazione delle informazioni a livello centrale
- Le soluzioni che possono essere applicate per ottenere set di dati da diverse località geografiche per guidare le iniziative di trasformazione digitale
L'automazione industriale e lo stabilimento smart interconnesso che definisce Industrie 4.0 sono concetti che si applicano ad ogni area di una linea di produzione o di un'attività industriale. Industrie 4.0 non nasce e non muore nelle singole strutture. Prende anche in considerazione le prestazioni di più strutture con obiettivi correlati, la catena di approvvigionamento e i fornitori di servizi a più livelli incaricati di soddisfare la domanda dei clienti. I sistemi e i processi interrelati necessari per realizzare con successo le attività industriali fanno parte dell'ecosistema industriale che i modelli di business di Industrie 4.0 cercano di ottimizzare.
Perseguire iniziative di trasformazione digitale in più strutture in diverse località
Le imprese con strutture in più sedi si avvicinano generalmente al processo di trasformazione digitale e all'implementazione dei modelli Industrie 4.0 in varie fasi. La prima fase inizia con l'implementazione di un framework IoT o edge computing per catturare e analizzare i dati nella struttura principale per risolvere i problemi prima di implementare queste soluzioni in altre strutture. Una volta che l'implementazione è stata estesa a più strutture, le domande cominciano ad arrivare.
Le imprese industriali solitamente domandano quanto segue:
- Come possiamo assicurarci di avere un'unica fonte autorevole di dati che fornisca le informazioni necessarie per prendere decisioni per le nostre molteplici strutture?
- Come possiamo garantire che i grandi set di dati acquisiti alla fonte mantengano la loro integrità prima di integrarli in una sede centralizzata?
- Cosa facciamo con questi grandi set di dati che generiamo ogni ora, e il costo di gestione di un repository centralizzato non è eccessivo?
Le iniziative di trasformazione digitale che tengono conto di strutture e processi multipli producono terabyte di dati ogni ora, il che significa che il settore industriale deve essere preparato ad un'invasione di dati. Con questa invasione si presentano molteplici problemi di Industrie 4.0 che includono:
- Come trasportare questi set di dati in modo accurato e sicuro in un luogo centralizzato?
- Come creare un'unica fonte di verità che supporti le attività di ottimizzazione in corso in più strutture?
- Come analizzare i compromessi come la necessità di catturare tutti i set di dati da un impianto e il costo di memorizzazione, elaborazione e analisi di questi set di dati?
Comprendere i problemi di Industrie 4.0 che le imprese industriali devono affrontare in più stabilimenti
Il primo dei problemi di Industrie 4.0 che devo essere affrontati è quello di riunire dati distribuiti da diverse località e di analizzarli per ottenere una visione d'insieme di processi diversi, ma correlati tra loro. Le sfide che le imprese industriali devono affrontare possono essere raggruppate in due macro-categorie:
- Acquisizione di dati da strutture con attrezzature e profili tecnologici diversi e
- Trasferimento dei dati catturati in un luogo centralizzato.
Le diverse attrezzature e i profili tecnologici si riferiscono alle diverse attrezzature in uso in diverse linee di produzione. Ad esempio, le strutture più vecchie hanno più probabilità di avere apparecchiature legacy che non possono essere collegate direttamente alle reti interconnesse o al cloud, rispetto alle moderne apparecchiature dotate di Wi-Fi. Sarà necessario un processo diverso per l'acquisizione dei dati e il loro trasferimento.
Il secondo dei problemi di Industrie 4.0 si concentra sulla necessità di avere una fonte autorevole e unica che trasferisca le informazioni ottenute dai dati analizzati alle singole strutture per l'implementazione. Sebbene una postazione di calcolo centralizzata fornisca una soluzione, il costo dell'analisi di ogni set di dati acquisiti da più strutture porta al terzo dei problemi di Industrie 4.0 che le imprese industriali devono affrontare.
Secondo SnapLogic, i problemi di Industrie 4.0 nella gestione dei dati provenienti da più strutture e processi fanno sì che le imprese si perdano un'economia del valore di circa 140 miliardi di dollari. Le sfide portano anche a uno spreco di risorse e a una duplicazione degli sforzi in più stabilimenti.
Le soluzioni per la gestione delle implementazioni di Industrie 4.0 in più strutture
In scenari in cui diversi profili di apparecchiature e tecnologia ostacolano l'acquisizione e il trasferimento dei dati, OPC UA offre un percorso per l'acquisizione di dati da apparecchiature sia legacy che moderne con diversi protocolli di comunicazione. L'unificazione dell'architettura all'interno di strutture greenfield richiede l'implementazione di hardware HMI smart come la serie di prodotti JSmart per catturare i dati delle macchine e facilitare il trasferimento dei dati.
Gli standard OPC UA assicurano che il processo di acquisizione dei dati all'interno delle singole strutture possa essere armonizzato prima di trasferire i dati acquisiti in una posizione centralizzata. Una volta che un processo unificato è stato implementato, le imprese industriali possono quindi affrontare le sfide dello sviluppo di un'unica fonte di autorità e della riduzione dei costi operativi.
Per le aziende con più strutture, spingere il 100% dei dati acquisiti da apparecchiature, dispositivi IoT e dispositivi edge verso un repository centralizzato, sia esso basato su cloud o on-premise, non è una via percorribile per ottimizzare i processi industriali. È necessaria la creazione di un'architettura intelligente che elabori i dati all’edge delle fonti di dati individuali su più strutture, trasferendo al contempo solo i dati rilevanti a un repository centralizzato.
La relazione simbiotica tra il cloud e l’edge computing fornisce il framework intelligente necessario per garantire che solo i set di dati importanti vengano inviati a un repository centralizzato. Le soluzioni di edge computing possono fornire un'analisi decentralizzata dei dati durante l'invio di specifici set di dati al cloud. Il dinamismo che l'edge computing e la rete deterministica OPC UA pub/sub su TSN forniscono, consente lo scambio di dati da un repository centralizzato a singole unità di apparecchiature attraverso diverse strutture in diverse località geografiche.
L'elaborazione dei dati all’edge riduce anche l'invasione di dati che confonde le imprese industriali su come procedere con le implementazioni di Industrie 4.0. È per questo motivo che l'edge computing è parte integrante dell'acquisizione e dell'elaborazione dei dati da più strutture. L'avvento delle reti 5G – che forniscono trasferimenti di dati a bassa latenza e ad alta larghezza di banda a tariffe relativamente convenienti – offre un supporto adeguato alle imprese industriali che implementano strategie di trasformazione digitale in più strutture. La velocità e l'affidabilità che 5G intende offrire garantiranno il trasferimento di pacchetti di dati di grandi dimensioni da più sedi senza l'ostacolo delle reti cablate e l'inaffidabilità delle reti 3G e 4G.
Conclusione
Sebbene i problemi di Industrie 4.0 di acquisizione e trasferimento di set di dati da più strutture siano considerevoli, esistono soluzioni per mitigare queste sfide e sono in fase di sviluppo per funzionare in modo ottimale. I passi avanti dell'unificazione della OPC Foundation, l'ampio lavoro dei fornitori di servizi 5G e la natura decentralizzata dell'edge computing garantiranno alle imprese di poter portare i benefici di un ambiente interconnesso a più strutture.
