Negli ultimi anni, l’Industria 4.0 ha trasformato radicalmente il modo di monitorare e controllare i processi industriali, grazie a tecnologie innovative come l’Internet delle Cose (IoT), l’intelligenza artificiale (AI) e l’analisi dei Big Data. Siamo nell’era dove il mondo fisico e digitale convergono perfettamente, permettendo una maggiore automazione e gestione intelligente. In questo contesto, i sistemi di monitoraggio e controllo nell’Industria 4.0 garantiscono un’industria più connessa, efficiente e flessibile. Ma come siamo arrivati a questo punto? Per comprenderlo, ripercorriamo le tappe fondamentali e i cambiamenti che hanno portato all’Industria 4.0.
Dalla prima rivoluzione industriale all’Industria 4.0
La storia dell’industria è segnata da quattro grandi rivoluzioni. La Prima Rivoluzione, alla fine del XVIII secolo, ha visto l’introduzione del motore a vapore, rivoluzionando la produzione con macchinari alimentati da energia meccanica. Questo progresso non ha solo trasformato la tecnologia, ma anche la società.
La Seconda Rivoluzione, alla fine del XIX secolo, è stata guidata dall’elettricità, permettendo la produzione di massa attraverso l’uso della catena di montaggio. I tempi di produzione sono stati drasticamente ridotti e i costi ottimizzati.
Nel XX secolo, la Terza Rivoluzione, nota come Rivoluzione Digitale, ha portato l’automazione e l’informatizzazione nei processi produttivi. Con l’avvento dei PLC (controllori logici programmabili) e dei sistemi informatici, le fabbriche hanno iniziato a operare in modo più interconnesso ed efficiente.
Infine, oggi ci troviamo nella Quarta Rivoluzione. Il fulcro è l’Industria 4.0, dove tecnologie come l’Internet delle Cose (IoT), l’intelligenza artificiale e la robotica avanzata stanno unendo il mondo fisico con quello digitale, aprendo la strada a fabbriche intelligenti e processi produttivi completamente automatizzati.
Se fino all’Industria 3.0 l’attenzione era focalizzata quasi esclusivamente sulle macchine, adesso si punta all’ottimizzazione ed integrazione tecnologica. Ma per comprendere appieno questa “rivoluzione”, è importante considerare di come e perché insieme all’industria stiano cambiando anche le configurazioni dei sistemi di monitoraggio e controllo nell’Industria 4.0. Quindi, nei prossimi paragrafi approfondiremo un punto alla volta.
Tipologie di Automazione Industriale
L’automazione industriale utilizza tecnologie avanzate per gestire, automatizzare ed ottimizzare il maggior numero di processi possibile, riducendo la necessità di intervento umano. In un contesto di automazione dei processi produttivi, questo permette l’esecuzione di operazioni che richiedono precisione e velocità di esecuzione, due obiettivi difficilmente raggiungibili diversamente.
Esistono diverse tipologie di automazione, che si distinguono in base al livello di flessibilità e adattabilità del sistema. Possiamo definire tre tipologie in base al livello di elasticità del sistema:
- Automazione rigida:
Questo tipo di automazione è ideale per produzioni in serie su larga scala, dove il processo rimane invariato. Un esempio pratico è la produzione di automobili nelle grandi fabbriche, dove ogni veicolo passa attraverso una linea di montaggio standardizzata. Qui, la sequenza di operazioni è fissa e non può essere facilmente modificata. È perfetta per grandi volumi con poca varietà di prodotti. - Automazione programmabile:
In questo modello, la sequenza di produzione può essere modificata per adattarsi a diversi lotti di prodotti. Un esempio tipico è l’uso di macchine CNC , che possono essere riconfigurate per lavorare su diversi tipi di materiali o per produrre componenti personalizzati. In questo contesto, il software gioca un ruolo chiave, dato che da questo dipende la rapidità di modifica della configurazione della macchina e di adattarsi ai cambiamenti richiesti dalla produzione, anche se tra un ciclo produttivo e l’altro sono necessari tempi di riconfigurazione sia hardware che software. - Automazione flessibile:
Qui, la capacità di adattamento è massima. Le linee di produzione flessibili, come quelle usate nel settore della moda o dell’elettronica, permettono di produrre varianti dello stesso prodotto senza interruzioni significative. Ad esempio, un impianto che produce diversi modelli di smartphone può cambiare rapidamente tra varianti di colore o configurazioni tecniche senza fermare la produzione. Questo è attuabile grazie a macchinari altamente configurabili e flessibili, e a software avanzati che consentono di apportare modifiche in tempo reale, garantendo continuità operativa e riducendo i tempi morti.
Queste tre tipologie di automazione industriale rappresentano le basi per l’evoluzione verso sistemi sempre più flessibili e intelligenti. Ma ci arriveremo più avanti. Per comprenderne la struttura, è utile analizzare la piramide dell’automazione, che organizza i vari livelli gerarchici dei sistemi industriali. Un passaggio necessario per comprenderne i limiti nell’ottica di Industria 4.0.
Piramide dell’automazione
La piramide dell’automazione è un’architettura definita per la prima volta nel 1990 dallo standard International Society of Automation (ISA)-95 che costituisce la base dello standard IEC 62264. Nello specifico, si tratta di uno standard di integrazione del sistema di controllo aziendale, diviso in 5 livelli gerarchici che partono dal processo industriale fino ad arrivare ai sistemi di contabilità e gestione aziendale. È applicabile in diversi settori e processi, rappresentando tutti i componenti coinvolti nell’automazione dei processi.
- Livello 1: Campo. In questo primo livello, avviene l’acquisizione dei dati di processo attraverso una serie di sensori e si interviene sul processo tramite degli attuatori. Questo livello comprende anche l’effettivo processo di produzione. A questo livello si trova un numero maggiore di dispositivi rispetto agli altri livelli.
- Livello 2: Controllo. Questo livello comprende diversi sistemi o dispositivi di controllo logici. Generalmente PLC o sistemi embedded specializzati, eseguono algoritmi di controllo basati sulle informazioni di ingresso fornite dai sensori. In base ai risultati ottenuti, inviano comandi appropriati agli attuatori. Alcuni esempi di dispositivi presenti a questo livello sono PLC, PC industriali, azionamenti a frequenza variabile (VFD), controllori PID, ecc.
- Livello 3: Supervisione. In questo livello avviene l’acquisizione e la registrazione dei dati, nonché la supervisione di tutti i processi eseguiti nei livelli inferiori. Quindi, i dati di processo vengono acquisiti attraverso le unità di controllo (Livello 2) e visualizzati attraverso un ambiente software di supervisione e monitoraggio in un formato grafico e/o numerico.
- Livello 4: Gestione della Produzione. In questo livello avviene la gestione del monitoraggio e controllo dei processi produttivi di un impianto industriale. Include la parte produttiva dell’impianto e di manutenzione, stoccaggio, trasporto, controllo qualità e altri ancora. I sistemi utilizzati a questo livello sono i MES: dei software orientati alla produzione che permettono di monitorare e documentare la gestione dell’impianto.
- Livello 5: Gestione pianificazione aziendale. Questo livello comprende i diversi sistemi ed infrastrutture informatici che integrano e gestiscono tutte le attività svolte negli stabilimenti di un’azienda. Per la pianificazione delle risorse si usano i sistemi ERP. In alcune configurazioni, MES ed ERP sono combinati in un unico sistema.
Nonostante la piramide dell’automazione abbia rappresentato un punto di riferimento per anni, con l’avvento dell’Industria 4.0 emergono dei nuovi bisogni e sfide.
Industria 4.0: La Convergenza del Mondo Fisico e Digitale
La quarta rivoluzione industriale punta ad una vera e propria digitalizzazione ed integrazione dell’industria, creando dei modelli di business innovativi che siano in grado di promuovere un tipo di produzione più efficiente, flessibile e scalabile. I sistemi di monitoraggio e controllo nell’Industria 4.0 sono essenziali per ottenere una maggiore automazione e flessibilità operativa, grazie all’integrazione di tecnologie avanzate come IoT e Big Data. In questo scenario, tutte le informazioni sono rese accessibili, sia che riguardino un parametro di gestione aziendale o la lettura di un sensore installato su una macchina.
Qui sono evidenti i risultati della convergenza del mondo fisico e quello digitale.
In uno scenario così ampio e variegato, è utile fare chiarezza sul significato di due concetti correlati: Digitalizzazione Industriale e Smart Factory.
Trasformazione digitale e Digitalizzazione industriale
I termini Trasformazione digitale e Digitalizzazione industriale fanno riferimento a due concetti correlati all’Industria 4.0. È bene notare che in contesti diversi, questi termini possono avere connotazioni diverse, cambiando totalmente di significato.
Ad esempio, basti pensare ad un’industria manufatturiera contrapposta ad un’azienda di servizi. In un contesto industriale, la digitalizzazione, si può considerare come l’applicazione e l’integrazione di dispositivi digitali, software e reti di comunicazione, che rendono possibile l’acquisizione, trasmissione, archiviazione, monitoraggio e analisi dei dati provenienti dalle macchine impiegate nei processi produttivi.
Varie definizioni possono essere considerate, che combinate in un’unica definizione completa diventano:
“La digitalizzazione è il fenomeno della trasformazione dei dati analogici in linguaggio digitale, che a sua volta può migliorare le relazioni commerciali tra clienti e aziende, aggiungendo valore all’intera economia e società”.
Smart Manufacturing e Smart Factory
I termini Smart Manufacturing e Smart Factory fanno riferimento a quelle che sono le nuove configurazioni di strutture produttive. Il comitato congiunto SMCC (Smart Manufacturing Coordinating Committee), composto dall’International Organization for Standardization (ISO) e la International Electrotechnical Commission (IEC) si è occupato di definire uno standard per questi concetti.
Allo stesso modo, nel 2019 è stato fondato il comitato IEEE Computer Society Smart Manufacturing Standards Committee (IEEE C/SM SC), affiliato all’Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) per gestire e sviluppare degli standard di riferimento per lo Smart Manufacturing.
La definizione formulata dal SMCC è la seguente:
“La produzione che migliora i suoi aspetti di performance attraverso l’uso integrato e intelligente di processi e risorse nella sfera cibernetica, fisica e umana per creare e fornire prodotti e servizi, che collaborano anche con altri domini all’interno delle catene di valore di un’azienda. … Oltre alla produzione, altri domini aziendali possono includere l’ingegneria, la logistica, il marketing, l’approvvigionamento, le vendite o qualsiasi altro dominio identificato dall’azienda”.
I principali vantaggi dei sistemi di monitoraggio e controllo nell’Industria 4.0 includono:
- Maggiore automazione dei processi produttivi
- Aumento della flessibilità operativa
- Monitoraggio in tempo reale tramite IoT e Big Data
- Riduzione dei costi operativi grazie alla manutenzione predittiva
- Ottimizzazione della produzione tramite l’analisi dei dati
Nonostante questa premessa, definire il concetto di Industria 4.0 non è un compito facile. Infatti, nella letteratura esistono diverse interpretazioni, ma anche delle possibili sovrapposizioni di concetti emergenti talmente simili tra loro, che rischiano di essere usati in modo intercambiabile. Questo potrebbe sembrare un punto problematico, ma in realtà non lo è. Infatti, ci offre un certo grado di flessibilità nel motivare gli sviluppi e i progressi riguardanti l’implementazione dell’Industria 4.0.
Comunque sia, possiamo definirne il concetto introducendo quelle che sono le cosiddette “Tecnologie Abilitanti“.
Tecnologie Abilitanti dell’Industria 4.0: IoT, Big Data, AI e oltre
Al cuore dell’Industria 4.0 troviamo un insieme di tecnologie innovative, spesso definite come tecnologie abilitanti, che permettono alle aziende di abbracciare il futuro digitale. Alcune di queste tecnologie rappresentano l’evoluzione di sistemi già esistenti, mentre altre sono il frutto di anni di ricerca e sperimentazione. Naturalmente, l’adozione di queste innovazioni non implica la necessità di abbandonare completamente le tecnologie del passato. L’obiettivo è piuttosto quello di integrarle in modo intelligente, per creare dei sistemi produttivi più efficienti, flessibili e scalabili.
Tra queste tecnologie, emergono con particolare importanza i cosiddetti 9 Pilastri dell’Industria 4.0.
- Robotica collaborativa: Immagina un futuro in cui robot e umani lavorano fianco a fianco, in totale sicurezza. Questa tecnologia consente ai robot di operare in ambienti dinamici e complessi, interagendo fisicamente con gli operatori senza barriere protettive. Non sono più semplici strumenti, ma veri e propri collaboratori capaci di adattarsi alle esigenze produttive.
- Simulazione: Grazie alle tecniche di simulazione avanzata, le aziende possono testare e ottimizzare i processi produttivi in ambienti virtuali prima di implementarli nel mondo reale. Questo riduce errori, tempi e costi, e offre l’opportunità di sperimentare nuove configurazioni senza interrompere la produzione.
- Additive Manufacturing (Stampa 3D): La produzione additiva, meglio conosciuta come stampa 3D, permette di creare componenti complessi direttamente da un file digitale, riducendo drasticamente i tempi di prototipazione e i costi di produzione. È una rivoluzione per settori come l’aerospaziale e il medicale, dove la personalizzazione e la precisione sono cruciali.
- Realtà Aumentata: Con l’uso della realtà aumentata, gli operatori possono visualizzare informazioni e dati sovrapposti all’ambiente fisico, facilitando operazioni come la manutenzione, la formazione del personale e l’assistenza tecnica. Basta indossare un paio di occhiali AR e si ha a portata di mano tutto ciò che serve per prendere decisioni informate e rapide.
- Integrazione Orizzontale e Verticale: L’integrazione non riguarda più solo la produzione interna all’azienda, ma si estende lungo l’intera catena del valore, con una connessione fluida tra i vari sistemi di produzione e i partner commerciali. Questo consente alle informazioni di viaggiare senza soluzione di continuità, dall’officina fino alla gestione aziendale, migliorando l’efficienza operativa.
- Industrial Internet of Things (IIoT): Quali sono i vantaggi dell’IoT nell’automazione industriale? L’Internet delle cose industriale collega tra loro dispositivi, macchine e sensori all’interno delle fabbriche, permettendo la raccolta e lo scambio di dati in tempo reale. Grazie all’IIoT, le aziende possono monitorare i processi con una precisione senza precedenti, intervenendo rapidamente in caso di anomalie.
- Big Data Analytics: Come i Big Data migliorano i sistemi di controllo industriale? Oggi, le fabbriche generano enormi quantità di dati. Con l’analisi dei Big Data, è possibile trasformare questa massa di informazioni in intuizioni utili per prendere decisioni strategiche, migliorare la manutenzione predittiva e ottimizzare i processi in tempo reale.
- Cloud Computing: L’elaborazione e l’archiviazione dei dati nel cloud offrono alle aziende la possibilità di accedere a enormi capacità di calcolo e di gestione dei dati, senza la necessità di infrastrutture fisiche complesse. Ciò facilita la collaborazione tra sedi diverse e l’accesso remoto ai sistemi di controllo.
- Cybersecurity: Con l’aumento della connettività e della digitalizzazione, la protezione delle informazioni e dei sistemi industriali è diventata una priorità. Le soluzioni di cybersecurity proteggono i dati da attacchi esterni e interni, garantendo la continuità operativa e la sicurezza delle operazioni.
In alcuni casi, si considerano solo cinque tecnologie: IoT, Sistemi Cyber-Fisici (CPS), Cloud Computing, Big Data Analytics e ICT. Ma esistono anche delle altre tecnologie che possono essere considerate come tecnologie abilitanti, come ad esempio il Digital Twin e l’Edge Computing. Quest’ultime vengono spesso considerate all’interno delle categorie Simulazione e Cloud Computing.
Man mano che queste innovazioni continueranno a evolversi, le possibilità saranno infinite, e le aziende che sapranno sfruttarle avranno un vantaggio competitivo significativo. Ma affinché un sistema industriale possa essere davvero interconnesso e ottimizzato, è fondamentale garantire la fluidità delle informazioni tra i diversi livelli produttivi e gestionali aziendali. Questo avviene attraverso l’integrazione verticale e orizzontale, dove le diverse tecnologie lavorano insieme per migliorare l’efficienza operativa e gestionale.
Integrazione Verticale e Orizzontale
L’integrazione verticale/orizzontale dei sistemi, è qualcosa che riguarda sia direttamente che indirettamente i sistemi di automazione e supervisione. Infatti, l’integrazione verticale riguarda principalmente l’interoperabilità, ma facendo riferimento allo scambio di informazioni tra la Tecnologia Operativa (OT) e la Tecnologia Informatica (IT).
L’OT comprende i dati dei processi produttivi, provenienti da sensori, PLC e sistemi SCADA, mentre l’IT si riferisce alle informazioni che provengono dai sistemi di esecuzione della produzione (MES), dall’Enterprise Resource Planning (ERP) e dai sistemi di gestione aziendale in generale.
Una strategia adottabile è quella che riguarda l’adozione di protocolli di comunicazione “aperti” per garantire l’interoperabilità tra apparecchiature hardware e software diversi. Con l’interoperabilità diventa possibile la condivisione di dati in modo eterogeneo indipendentemente dai loro produttori.
Un esempio pratico di convergenza OT/IT si può vedere nell’applicazione di manutenzione predittiva. I sensori OT raccolgono dati sui componenti delle macchine, come vibrazioni o usura, e li inviano a un sistema IT che analizza le informazioni e avvisa gli operatori quando è necessaria la manutenzione, riducendo così i tempi di inattività non pianificati. Inoltre, l’integrazione tra OT e IT consente una migliore ottimizzazione dei processi. Ad esempio, nei sistemi avanzati di produzione, i dati raccolti a livello OT possono essere utilizzati da software ERP (Enterprise Resource Planning) per ottimizzare l’intera catena di approvvigionamento e produzione, migliorando così l’efficienza e allineando le operazioni con gli obiettivi aziendali.
Per raggiungere un livello di integrazione del genere, bisogna però superare prima di tutto i limiti delle configurazioni classiche basate sulla piramide dell’automazione.
Dalla piramide dell’automazione alle nuove architetture per l’Industria 4.0
Negli ultimi tre decenni, l’architettura della piramide dell’automazione è stata ampiamente adattata ed implementata insieme a configurazioni di comunicazione diverse, in base a casi o settori specifici. Molto spesso si pone necessaria l’adozione di soluzioni ad hoc per l’integrazione di diversi sistemi. Ma si cerca sempre di fare riferimento al modello offerto dal modello di partenza. Tuttavia, con la nascita e l’integrazione di nuove tecnologie orientate all’Industria 4.0 è diventato evidente più che mai la presenza di alcuni limiti insormontabili.
Un modello limitante e superato
Lo svantaggio principale del modello classico di riferimento è la mancanza di un collegamento ed integrazione completo tra i diversi livelli. Lo scambio dei dati avviene tra i livelli adiacenti con una rigida gerarchia delle comunicazioni e scarsa integrazione di più fornitori. Quindi, nel momento in cui si introducono tecnologie che prevedono uno scambio di dati tra elementi posti su livelli diversi, questo diventa un vero problema. Ed è esattamente quello che avviene con le tecnologie abilitanti dell’Industria 4.0.
La vera sfida riguarda l’integrazione di nuove funzioni ad alto livello che richiedono accesso ad informazioni di processo
Un altro limite della struttura classica è la sua scarsa versatilità. Questo perché non sono previsti casi di elementi “fisici” che incorporano funzioni non omogenee, che normalmente andrebbero collocate su livelli diversi. Infatti, questo comporterebbe un’interruzione della rete SCADA all’interno della piramide dell’automazione. Non applicabile quindi ai sistemi di monitoraggio e controllo nell’Industria 4.0.
Un esempio pratico riguarda i sensori intelligenti. In uno scenario tipico, questa tipologia di sensori si occupa direttamente dell’acquisizione, elaborazione e trasferimento dei dati attraverso una rete interconnessa di sensori (generalmente Wireless – WSN). A differenza dei sensori tradizionali che si interfacciano a un PLC oppure a specifiche a schede di acquisizione, i sensori intelligenti inviano i dati direttamente all’endpoint. Ma se secondo la configurazione classica si dovrebbe passare attraverso più livelli, qui invece avviene uno scambio diretto tra i sensori intelligenti e le applicazioni: una situazione non prevista nella piramide dell’automazione.
Quale è la soluzione? Abbandonare il vecchio modello e optare per un’architettura pensata per l’Industria di nuova generazione.
Le nuove architetture per l’Industria 4.0
Per superare i limiti emersi con l’espansione dell’Industria 4.0 e dell’IIoT, sono state appositamente sviluppate delle nuove architetture. L’obbiettivo? Puntare alla decentralizzazione e l’aggregazione dei dati. Un modello di architettura di riferimento fornisce una struttura e un linguaggio comune utile a descrivere e caratterizzare le architetture di sistema e a promuovere l’interoperabilità dei sistemi. La vera innovazione alla base di queste nuove architetture riguarda la versatilità della configurazione. Infatti, la posizione gerarchica di servizi e funzioni non è più in dipendenza dell’hardware come avviene nell’industria 3.0 (isolati). Viene invece astratta a livello software.
Qui di seguito vengono elencate le caratteristiche di tre nuove architetture di riferimento per l’Industria 4.0: RAMI 4.0, IIRA e OpenFog.
Architettura RAMI 4.0
L’architettura RAMI 4.0 è stata sviluppata nel 2015 dall’Associazione dei Produttori Elettrici ed Elettronici della Germania (ZVEI) in collaborazione con il Governo tedesco. Lo scopo di questa architettura è quello di modernizzare il processo produttivo e l’automazione industriale, con gli standard DIN SPEC 91345:2016 e IEC/PAS 63088:2017.
Nell’architettura RAMI 4.0, i prodotti sono parte integrante della rete, mentre le funzioni sono distribuite nella rete e i gli elementi possono comunicare tra loro indipendentemente dalla gerarchia del sistema. Si tratta di un’Architettura Orientata ai Servizi (SOA), quindi i servizi vengono distribuiti tra i componenti del sistema attraverso protocolli di rete specifici. I compiti complessi vengono invece convertiti in dei processi più semplici basati su tecnologie e prodotti indipendenti.
Reference Architectural Model Industry 4.0 (IIRA)
La Reference Architectural Model Industry 4.0 (IIRA) è stata introdotta nel 2015 dall’Industrial Internet Consortium (IIC) degli Stati Uniti, un consorzio fondato da aziende come General Electric, IBM, Intel, AT&T e Cisco, che attualmente comprende più di 250 organizzazioni.
Analogamente all’architettura RAMI 4.0, la descrizione e la rappresentazione dell’IIRA sono generiche, fornendo un alto grado di astrazione atta a supportare l’alto grado di flessibilità richiesto dal settore. Integra perfettamente i nuovi sistemi di monitoraggio e controllo nell’Industria 4.0. L’IIRA si basa sugli standard ISO/IEEE/IEC 42010, che puntano all’ottimizzazione e autonomia dei vari elementi, prevedendo una supervisione globale e l’introduzione di funzioni di apprendimento automatico basate sui dati acquisiti dai sensori.
Architettura OpenFog
L’architettura OpenFog si basa sul principio di Fog as a Service (FaaS), ed è una configurazione in grado di affrontare i principali problemi di implementazione e compatibilità industriale con SaaS, PaaS e IaaS.
L’obbiettivo principale di questa architettura è quello di fornire sicurezza, flessibilità, bassa latenza ed efficienza.
Alcuni esempi applicativi industriali di OpenFog RA includono smart cities, veicoli intelligenti, sistemi di controllo del traffico, edifici intelligenti (BIM) e molti altri ancora.
Tra le tre architetture presentate, l’architettura RAMI 4.0 è probabilmente la più rilevante, in quanto è quella che sembra più vicina al concetto di Industria 4.0. Ed è anche quella ad aver raggiunto un maggiore livello di sviluppo rispetto alle altre.
Man mano che le aziende continuano a implementare sistemi sempre più avanzati, l’integrazione tra OT e IT, insieme alle nuove architetture come RAMI 4.0 e IIRA, segna un cambio di paradigma verso una maggiore connettività e automazione. Questo cambiamento rappresenta una delle sfide e opportunità chiave dell’Industria 4.0.
| Nell’Industria 3.0 | Nell’Industria 4.0 |
|---|---|
| L’hardware definisce la struttura | Sistemi e macchine flessibili; |
| Le funzioni sono strettamente collegate all’hardware | Le funzioni sono distribuite sulla rete |
| La comunicazione avviene da un livello a quello successivo | I componenti interagiscono attraverso livelli gerarchici, ma possono comunicare tra loro. |
| I prodotti sono isolati | I prodotti fanno parte della rete |
Conclusione
Guardando al futuro, è chiaro che l’Industria continuerà ad evolversi, seguendo le ultime innovazione tecnologiche e la crescente domanda di soluzioni industriali più intelligenti e interconnesse, diventando quella che viene già definita come Industria 5.0. L’evoluzione dei sistemi di monitoraggio e controllo nell’Industria 4.0 ha aperto la strada a un’industria sempre più connessa e intelligente. L’adozione delle tecnologie dell’Industria 4.0, come l’IoT, l’intelligenza artificiale e l’analisi dei Big Data, ha trasformato i processi produttivi, rendendoli più efficienti, flessibili e autonomi. Con l’Industria 4.0 nascono anche delle nuove sfide che possono essere superate soltanto attraverso un approccio proattivo e multidisciplinare. Le nuove architetture, come RAMI 4.0 e IIRA, superano i limiti dei modelli tradizionali, promuovendo una maggiore integrazione orizzontale e verticale tra i sistemi OT e IT. Questa convergenza permette di ottimizzare non solo le operazioni sul campo, ma anche le strategie aziendali, migliorando la competitività delle imprese.
