L’Industria 4.0 rappresenta una rivoluzione nel settore industriale, grazie all’integrazione di tecnologie e architetture avanzate che trasformano il modo in cui le aziende operano e competono. Tra queste innovazioni, le misure industriali giocano un ruolo cruciale, abilitando il controllo, la tracciabilità, la sicurezza e la qualità dei processi produttivi. In questo articolo, esploreremo l’importanza delle misure nell’Industria 4.0 e l’evoluzione dei sistemi di misura con sensori industriali intelligenti. Ma anche l’integrazione di tecnologie emergenti come l’IIoT (Industrial Internet of Things) e il Sensor Fusion.
Il ruolo delle misure nell’Industria 4.0
Perché le misure sono così importanti nell’Industria 4.0? In ambito industriale, le misure svolgono un ruolo fondamentale per il decision-making, fornendo informazioni indispensabili per il controllo, la tracciabilità, la sicurezza, la qualità e la produttività di macchine, impianti e sistemi. Le più recenti tecniche e tecnologie di misurazione supportano il monitoraggio dei processi e dei prodotti nelle aziende, permettendo il rispetto di standard qualitativi e garantendo la conformità a requisiti tecnici, normativi o legali.
| Ruolo delle misure in ambito industriale | Esempi e applicazioni |
|---|---|
| Caratterizzazione Di Componenti/Sistemi | Misure “Di Campo” (Temperatura, Pressione, Umidità, Portata Ecc.) |
| Monitoraggio E Controllo Di Sistemi/Processi | Sensori Di Rilevamento, Movimentazione, Sicurezza, Prossimità Ecc |
| Collaudo | Strumentazione Analitica Ambientale, Di Laboratorio E Per La Manutenzione |
| Funzionalità (Pass-Failed Tests) | Misure Di Compatibilità Elettromagnetica |
| Affidabilità Di Componenti/Sistemi | Strumentazione Virtuale |
| Controllo Della Qualità | Smart Sensors, Reti Di Sensori |
Sistemi di misura industriali emergenti
Le tecnologie industriali orientate all’Industria 4.0 sono caratterizzate dall’uso di numerosi sensori industriali, strumentazioni e dispositivi che permettono l’acquisizione, conversione, misura, elaborazione e trasmissione delle informazioni ricavate dai segnali acquisiti. Questo rende necessario un approccio metodico, supportato da una configurazione hardware e software idonea. A questo scopo, si può fare riferimento alla Metrologia Industriale, una disciplina che comprende tutte le procedure, tecniche e tecnologie organizzative e di misurazione che contribuiscono a raggiungere obiettivi di flessibilità, efficienza e resilienza, migliorando la soddisfazione dei clienti e la competitività dell’azienda.
Esistono numerose tipologie e configurazioni di strumenti e sensori industriali, ciascuno progettato per acquisire dati specifici in un determinato campo di applicazione e operare correttamente all’interno di certi parametri e condizioni di funzionamento. Ad esempio, se in passato la tendenza era quella di eseguire ogni misurazione manualmente, oggi tutti i processi industriali si basano su tecnologie emergenti come i sistemi di acquisizione dati e i Sistemi Automatici di Misura (SAM). Questi sistemi sono ancora più importanti nell’Industria 4.0, che prevede un considerevole uso di dati e informazioni di vario genere per diversi scopi.
Sistemi Automatici di Misura (SAM)
Cosa sono i Sistemi di Misura Automatici (SAM)? Questi possono essere definiti come un complesso di componenti hardware e software, connessi tra loro e con un dispositivo supervisore, in cui il processo di misura viene gestito automaticamente. I dati di misura vengono restituiti in forma numerica per essere elaborati, memorizzati e trasmessi ad altri dispositivi. Rispetto agli strumenti di misura standard, la configurazione dei parametri di acquisizione nei SAM è totalmente astratta a livello software.
La catena di misura tipica di un SAM prevede tre stadi principali:
- I STADIO: Sensore/Trasduttore. L’elemento sensibile che “sente” la grandezza oggetto della misurazione e la trasforma in un segnale di misura idoneo per successive elaborazioni. Il sensore è l’elemento di misura che converte la variabile di ingresso in un segnale misurabile. Invece, il trasduttore trasforma una variabile fisica in una variabile d’uscita di natura diversa.
- II STADIO: Condizionamento e Conversione. Gli elementi di condizionamento e conversione elaborano il segnale di misura rendendolo disponibile all’elemento successivo. Questi elementi agiscono sul segnale proveniente dal sensore effettuando operazioni come amplificazione, isolamento, filtraggio, linearizzazione e conversione analogico/digitale (ADC).
- III STADIO: Visualizzazione, Memorizzazione e Trasmissione. Gli elementi che restituiscono il valore numerico della misura all’utilizzatore, per ulteriori operazioni come monitoraggio, automazione, allarmi e altri eventi.
Tipologie di SAM
Ecco una panoramica delle principali tipologie di SAM.
| Tipologia di SAM | Caratteristiche Principali | Vantaggi | Svantaggi |
| PC + Interfaccia + Strumento | Sistema automatizzato tramite PC, utilizza un’interfaccia e il driver dello strumento. | Visualizzazione della misura sul PC, gestione dello strumento tramite software. | Sistema non riconfigurabile, limitato alle funzioni dello strumento. |
| PC + Scheda di Acquisizione Dati (DAQ) | Il PC campiona il segnale e lo elabora via software. | Riconfigurabilità modificando il software, potenza di elaborazione del PC. | Dipende dalla qualità della scheda DAQ, richiede programmazione per configurazione. |
| Cestello Backplane Bus (VXI, PXI) | Sistemi modulari di misura e controllo che utilizzano uno standard bus. | Modularità, flessibilità, possibilità di integrare vari moduli. | Costi elevati, complessità di configurazione e manutenzione. |
| Bus di Campo (DAS, DCS, SCADA) | Comunicazione digitale dedicata a sistemi a basso livello, riduzione dei cablaggi. | Riduzione cablaggi, comunicazione efficiente, integrazione di più dispositivi. | Complessità di implementazione, necessita di protocolli rigorosi per la comunicazione. |
| PC-Based Instruments (Strumenti Virtuali) | Sistema di trasduzione/condizionamento, scheda DAQ, software di gestione e PC. | Basso costo, facile programmabilità, facile riconfigurabilità. | Dipendenza dalla potenza del PC, possibili problemi di compatibilità hardware/software. |
| SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) | Controllo supervisivo e remoto, acquisizione dati, monitoraggio. | Monitoraggio e controllo centralizzato, integrazione con vari sistemi. | Costi elevati di implementazione, complessità di configurazione. |
IIoT e Sensor Fusion per le misure industriali
Immagina un futuro in cui ogni macchina, ogni processo produttivo e ogni singolo componente presente all’interno di un impianto industriale siano perfettamente connessi e comunichino tra loro in tempo reale. Questo è uno degli obiettivi dell’Industria 4.0, divenuto realtà anche grazie all’Industrial Internet of Things (IIoT) e alla Sensor Fusion.
L’IIoT, termine introdotto da General Electric nel 2012, estende il concetto di Internet of Things (IoT) alle applicazioni industriali, rivoluzionando il modo in cui raccogliamo e utilizziamo i dati. L’integrazione dei Sistemi Automatici di Misura (SAM) con l’IIoT non solo amplia le capacità di raccolta dati, ma consente anche un monitoraggio preciso e tempestivo, essenziale per l’ottimizzazione dei processi produttivi. Si tratta di una soluzione che agevola il processo di monitoraggio e controllo degli stabilimenti industriali, permettendo l’integrazione di numerosi dispositivi e sensori intelligenti, spesso con delle reti di Sensori Wireless (WSN).
Ma come funziona tutto questo? Secondo la International Electrotechnical Commission (IEC), le reti di sensori wireless (Wireless Sensor Network – WSN) sono una tecnologia essenziale dell’IoT (e IIoT) e trovano ampia applicazione in vari settori. Queste reti, costituite da nodi sensore, permettono la raccolta di dati di natura fisica come temperatura, umidità e qualità dell’aria. I nodi si interfacciano formando un cluster, ottimizzando le risorse e garantendo la scalabilità della rete.
Il vantaggio principale dei dispositivi IIoT e delle reti di sensori wireless è quello di poterli utilizzare in aree isolate o difficilmente accessibili, dove non è possibile ricorrere a sistemi cablati tradizionali. Quindi non solo per le misure industriali, ma anche in altri contesti, come ad esempio nell’agricoltura per il monitoraggio dell’umidità del terreno.
Sensor Fusion: Dalle misure industriali all’aggregazione dei dati
Qui entra in gioco la Sensor Fusion: una tecnica innovativa che prevede l’aggregazione dei dati grezzi provenienti dalla rete di sensori IIoT, che offre alle aziende una panoramica completa dei sistemi e processi industriali permettendogli di fare delle scelte più informate. Non solo migliora l’efficienza operativa, ma offre anche un vantaggio competitivo alle aziende che le adottano, trasformando l’industria in modi mai visti prima. Naturalmente, non si tratta solo di raccogliere dati, ma di interpretarli in modo intelligente per diversi casi d’uso. Un esempio applicativo è il rilevamento di guasti e malfunzionamenti per la manutenzione predittiva.
Attraverso una combinazione di hardware, software e strumenti di visualizzazione, la Sensor Fusion permette di analizzare e visualizzare i dati in modo chiaro e comprensibile contribuendo alle misure industriali. La Sensor Fusion prevede otto componenti fondamentali:
- Sensori: Acquisiscono i dati rilevanti all’interno dello stabilimento. Posizionati strategicamente per monitorare vari parametri come temperatura, vibrazioni e persino EMI.
- Acquisizione e trasmissione dei dati: Raccolta e trasmissione dei dati dai nodi sensore a un nodo centrale per l’analisi utilizzando mezzi trasmissivi e protocolli di comunicazione differenti, come ad esempio MQTT.
- Archiviazione e gestione dei dati: Processo di archiviazione e organizzazione dei dati raccolti dai sensori, utilizzando un database o un data lake.
- Analisi dei dati: Identificazione di modelli di comportamento utili per la previsione di guasti e l’ottimizzazione delle prestazioni. si possono usare diverse tecniche, come l’apprendimento automatico, il data mining o la modellazione statistica.
- Visualizzazione: Presentazione chiara dei risultati delle analisi tramite grafici e diagrammi o altri elementi. Allo scopo, si impiegano spesso gli HMI (Human Machine Interface)
- Edge computing: Elaborazione dei dati vicino alla fonte, riducendo la quantità di dati da trasmettere e consentendo un’elaborazione in tempo reale.
- Cloud computing: Archiviazione ed elaborazione su larga scala dei dati utilizzando risorse server.
- Sistemi distribuiti: Suddivisione di un sistema complesso in componenti più gestibili, migliorando la scalabilità e l’affidabilità del sistema.
IoT, sensori wireless e telefonia mobile prevedono che le informazioni acquisite, vengano trasferite da qualche parte in un determinato modo. Ed è qui che i mezzi trasmissivi e i protocolli di comunicazione entrano in gioco, rendendo possibile la comunicazione tra i dispositivi.
MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) è un protocollo di comunicazione binario semplice e versatile, creato nel 1999 con lo scopo di ridurre al minimo l’utilizzo della banda per le comunicazioni ed ottimizzare il consumo energetico.
Previsione dei guasti mediante le misure industriali e Sensor Fusion
Come si possono prevedere i guasti con la Sensor Fusion? Le tecniche avanzate dell’IIoT, come il Sensor Fusion, permettono un approccio alla diagnosi dei guasti basato sulla “conoscenza”. Prevedere quando un’apparecchiatura industriale o un sistema si guasterà, consente alle aziende di evitare tempi di inattività imprevisti.
I dati provenienti da più sensori vengono combinati e consolidati in real-time, al fine di creare dei modelli e trend che potrebbero suggerire la presenza di un guasto incombente. Questi dati devono essere qualitativamente rappresentativi del sistema o del processo da monitorare. Una volta raccolti, vengono analizzati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico o metodi statistici come il controllo statistico del processo (SPC). Se vengono individuati comportamenti anomali riconducibili a un problema, viene creato un allarme.
I dati acquisiti devono poter essere confrontati con modelli del sistema o del processo da monitorare. Questi modelli, sono costruiti sulla base dei dati raccolti dal sistema in condizioni di funzionamento diverse. Per garantire l’affidabilità di questo metodo, è importante convalidare l’accuratezza della previsione dei guasti, verificando il comportamento del modello su un campione di dati e confrontandolo con risultati reali.
Conclusioni
Con l’ascesa dell’Industria 4.0 stiamo assistendo alla nascita di innovazioni straordinarie e ad una inevitabile trasformazione dei sistemi di monitoraggio e controllo industriali. L’integrazione dei Sistemi Automatici di Misura (SAM) con l’Industrial Internet of Things (IIoT) sta trasformando il modo in cui i dati vengono raccolti e utilizzati, rendendo possibile la raccolta su larga scala e il monitoraggio in tempo reale. L’implementazione di estese reti di sensori wireless (WSB) e l’astrazione software dei vari elementi, abilita un approccio più orientato ai dati ed integrato che eleva il livello di monitoraggio e controllo. L’Industria 4.0 è quindi un campo in continua evoluzione che offre alle aziende numerose opportunità di miglioramento e innovazione. La capacità di sfruttare al meglio le misure e le tecnologie emergenti determinerà il successo e la competitività delle aziende nel futuro.
