Come l’analisi dei dati può aumentare l’efficienza della produzione

Pubblicato il 8 settembre 2020

In campo industriale, esiste la volontà di ottenere miglioramenti di efficienza e produttività in ogni parte del processo di produzione. Avendo la consapevolezza che i miglioramenti di redditività si possono spesso ottenere solo ottimizzando alla sorgente i processi industriali complessi, molte organizzazioni stanno passando per questo scopo ai controlli di automazione programmabili e al software di ottimizzazione. Benché questi strumenti stiano rapidamente evolvendo per rispondere alle mutevoli esigenze industriali, complessità come la latenza nelle comunicazioni e la sicurezza delle reti possono rappresentare un problema.

Nonostante i Controllori Logici Programmabili (PLC), sviluppati negli anni ‘70, offrano una flessibilità di programmazione molto maggiore rispetto ai sistemi a relè, essi vengono ancora programmati usando la logica ladder per mimare l’aspetto degli schemi cablati. I Programmable Automation Controller (PAC) hanno rappresentato un progresso offrendo una singola piattaforma funzionante in più domini come le applicazioni di moto e di controllo discreto e di processo, mettendo a disposizione un livello ancora maggiore di flessibilità e interoperabilità con i sistemi enterprise. Tuttavia, essi non sono in grado di regolarsi dinamicamente al variare degli obiettivi aziendali e sono visti come componenti statici, pesantemente vincolati dalle specifiche progettuali all’installazione.

Benché la maggior parte dei produttori utilizzi ancora i PLC e i PAC, l’era dell’Internet industriale ha dato agli strumenti analitici l’opportunità di evolvere. Gli strumenti di analisi dei dati stanno diventando sempre più complessi per rispondere alla crescente necessità di flessibilità e presentare più opportunità per raggiungere l’efficienza operativa, tagliare i costi e migliorare la produttività.

Integrazione di dispositivi e apparecchiature

L’IIoT implica molti dispositivi fisici che producono una grande quantità di dati. Integrare e organizzare tali dati è critico per ottenere delle introspezioni significative e utilizzabili. Dati e analisi possono aiutare a collegare il funzionamento delle apparecchiature agli obiettivi e alle prestazioni aziendali. Integrando con successo i dispositivi e le apparecchiature all’interno dell’impianto tra loro e con gli strumenti di automazione dell’azienda, diventa più facile sviluppare strategie di manutenzione basate sulle condizioni e migliorare la Overall Equipment Effectiveness (OEE).

La manutenzione basata sulle condizioni è una strategia che utilizza il monitoraggio delle effettive condizioni delle apparecchiature per decidere quando è necessaria la manutenzione sulla base dei primi segnali di guasto, rispetto alla manutenzione calendarizzata. Ciò funziona su molti tipi di apparecchiature specialmente se eseguita su un’operazione consistente come quella di una pompa, un motore, un compressore o un ventilatore. I tecnici osservano le tendenze a lungo termine dei parametri di processo chiave delle apparecchiature e imparano a distinguere i cambiamenti di comportamento che indicano il formarsi di problemi meccanici, mentre gli utenti più progrediti possono sviluppare modelli statistici delle apparecchiature e comparare il comportamento esistente con il modello per localizzare i potenziali problemi.

Edge computing ad alte prestazioni

Gli ultimi progressi nella tecnologia dei processori stanno rapidamente migliorando le prestazioni dei dispositivi industriali, portando a un ruolo espanso e spesso multiscopo per gli edge controller. Un modo per ottenere il massimo dalla potenza elaborativa multi-core intrinseca della nuova generazione di dispositivi edge e ottimizzarne i risultati è quello di virtualizzare i sistemi di controllo di automazione programmabili.

La capacità delle tecniche di virtualizzazione dell’hardware di eseguire più sistemi operativi in tandem offre un nuovo approccio all’ottimizzazione dei processi di controllo, dove le applicazioni di analisi e ottimizzazione sono eseguite al livello delle macchine senza direttamente impattare od ostacolare il controllo deterministico real time.

Dati in real time

Acquisendo e analizzando i dati e usando tali dati in real time per adattarsi a un’ampia gamma di variabili, l’ultima generazione di sistemi di controllo di automazione programmabili offre maggiori produttività, efficienza e sicurezza in ogni operazione.

Poiché ogni operazione è differente e ogni organizzazione avrà tipi e quantità differenti di dispositivi e processi connessi, più flessibilità e connettività sono offerte da un software di ottimizzazione quando utilizza dati esterni per l’analisi e l’ottimizzazione delle operazioni industriali, e meglio è.
Anche la tecnologia Edge gioca un ruolo importante nell’elaborazione dei dati in real time. Mentre il cloud può fare meraviglie rendendo possibile un modo centralizzato per elaborare e memorizzare massicce quantità di dati, continua ad esistere un problema di latenza per alcune applicazioni dove anche un ritardo di una frazione di secondo nell’invio e nell’elaborazione dei dati può ostacolare un’operazione. Per queste applicazioni, l’elaborazione dei dati al margine invece di inviarli sul cloud rimuove tale ritardo e le decisioni possono essere prese immediatamente, con una conseguente risposta in vero real time.

HMI locali basate sul web
Le interfacce uomo-macchina (HMI) possono accedere ai dati sul dispositivo utilizzando un browser web. La HMI basata sul web offre molti benefici, uno dei più significativi dei quali è l’accessibilità da qualsiasi luogo. E’ possibile accedere alle HMI basate sul web anche da qualsiasi dispositivo mobile, riducendo così la quantità di dispositivi sull’impianto e permettendo di supportare la nuova generazione di operatori che preferiscono usare questi strumenti quando lavorano fisicamente vicino all’impianto o lontano da esso. E’ possibile sviluppare una sola volta un’applicazione basata sul web, che può quindi essere fornita a tutti i dispositivi che supportano i tipici browser web, riducendo in tal modo i costi e risparmiando tempo durante lo sviluppo e la ricerca guasti.

Monitoraggio remoto

Può essere difficile per gli OEM valutare la salute delle loro macchine e sistemi, soprattutto quando hanno grosse flotte o numerose risorse remote da seguire. Senza connettività, i team di assistenza OEM devono trasferirsi presso ogni cliente usando le loro apparecchiature in modo proattivo o reattivo perché qualcosa si è già rotto. Il primo scenario può richiedere potenzialmente molto tempo di trasferta per visitare delle apparecchiature che stanno funzionando bene. Il secondo non è molto migliore, perché l’OEM visita un cliente che è già colpito da guasti alle apparecchiature, cosa che potrebbe creare problemi di reputazione e una potenziale perdita di vendite future.
Pertanto, il beneficio delle informazioni in real time, soprattutto quando le informazioni sono per eccezione, è che i team di assistenza OEM hanno un’introspezione da remoto sulla salute delle loro risorse. In questo modo, gli OEM possono essere proattivi, assistendo le apparecchiature durante i primi segnali che avvertono di un guasto, anziché quando le apparecchiature sono realmente guaste.
Quando gli OEM possono raccogliere e analizzare dati da remoto e con sicurezza, possono facilmente fornire delle informazioni utilizzabili agli ingegneri di manutenzione e agli utenti finali che hanno acquistato le apparecchiature. Grazie all’accesso a registri di guasto dettagliati, alle versioni hardware e firmware e al tempo di scansione, gli operatori possono ricercare i guasti da remoto, riducedo fortemente i costi operativi e le interruzioni non programmate.


Il monitoraggio e la diagnosi da remoto attraverso servizi basati sul cloud offrono inoltre agli OEM un’introspezione su come i clienti usano le loro macchine e possono ottimizzare le prestazioni delle risorse, i processi e la redditività.

Steve Ward, direttore dell’ingegneria applicativa EMEA, Emerson



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