Sensoristica di processo: come evolve la tecnologia
Il futuro dei sistemi industriali automatizzati si basa sulla sensoristica di processo. Implementare soluzioni avanzate non solo di sensoristica ma anche di modellizzazione è essenziale per rendere le aziende più efficienti, resilienti e competitive.
di Micaela Caserza Magro
Nel contesto industriale, la misura rappresenta un pilastro fondamentale per supportare la digitalizzazione e l’ottimizzazione dei processi. I sensori, veri e propri “occhi” e “orecchie” dei sistemi di controllo, raccolgono parametri fisici, chimici e ambientali, trasformandoli in dati essenziali per migliorare l’efficienza, ridurre gli sprechi e ottimizzare l’uso delle risorse. Grazie a una misurazione capillare e precisa, è possibile monitorare ogni aspetto del processo produttivo, identificando in tempo reale opportunità di ottimizzazione. Sensori avanzati, dotati di funzioni di autodiagnosi e connessioni integrate, costituiscono il cuore di ecosistemi produttivi digitali, efficienti e adattivi. I sensori, integrati con piattaforme digitali e sistemi di controllo, rappresentano il fulcro di ecosistemi produttivi altamente interconnessi, contribuendo a creare impianti più resilienti, flessibili e competitivi.
Modelli di riferimento per un’integrazione ottimale
L’integrazione efficace dei sensori nei sistemi industriali richiede linee guida strutturate come quelle definite dai modelli di riferimento ISA95 e RAMI 4.0. Questi framework offrono un linguaggio comune per standardizzare i flussi di dati, e favorire l’interoperabilità tra i vari livelli operativi e gestionali. ISA-95, focalizzato sull’integrazione verticale, definisce i flussi di dati tra i sistemi ERP e MES. Garantisce che le informazioni raccolte dai sensori, come temperatura, pressione o portata, vengano organizzate e utilizzate per prendere decisioni operative e strategiche. I sensori rappresentano il livello più basso di questa architettura, fornendo dati grezzi che i sistemi superiori trasformano in informazioni utilizzabili.
RAMI 4.0, invece, adotta un approccio tridimensionale che considera il ciclo di vita degli asset, la gerarchia operativa e l’interoperabilità tecnica. Un concetto chiave è l'”Asset Administration Shell” (AAS), che rappresenta ogni asset industriale (fisico o digitale) integrando i dati operativi con il loro contesto funzionale. Questo approccio consente la creazione di gemelli digitali (Digital Twin), strumenti indispensabili per la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione del ciclo di vita.
Quali sono le tecnologie chiave nella sensoristica di processo
La sensoristica di processo costituisce la spina dorsale della gestione e del controllo nei sistemi industriali, fornendo un monitoraggio continuo delle variabili di processo. Questi sistemi non solo raccolgono dati sulle condizioni operative, ma li convertono in informazioni utilizzabili per decisioni operative e strategiche. Tra i principali sviluppi tecnologici vi sono strumenti che permettono di misurare variabili fisiche come pressione, temperatura, flusso e livello, ma anche parametri chimici e ambientali. Questa capacità di rilevare e trasmettere dati critici (come composizione chimica, vibrazioni meccaniche o emissioni) è fondamentale per garantire l’affidabilità e l’efficienza delle operazioni industriali.
I sensori IoT rappresentano una pietra miliare nell’automazione industriale, consentendo la raccolta e la trasmissione continua di dati operativi. Integrati in architetture come RAMI 4.0, questi sensori fungono da interfaccia fra il mondo fisico e digitale, trasmettendo dati relativi a variabili di processo verso sistemi SCADA, MES o cloud per analisi avanzate. Ad esempio, una piattaforma cloud che utilizza dati IoT può integrare flussi di dati con tecnologie di gemelli digitali per monitorare in tempo reale le condizioni di un impianto.
La capacità di rilevare proprietà specifiche dei materiali rende i sensori ottici e spettrali indispensabili in settori come la farmaceutica e l’agroalimentare. Tecnologie come la spettroscopia Raman consentono di modellizzare in tempo reale la composizione chimica dei prodotti, integrando i dati con sistemi di controllo qualità automatizzati. Inoltre, grazie alla standardizzazione garantita da architetture come ISO IoT, questi sensori possono interagire con piattaforme diverse, favorendo un’integrazione fluida nei processi industriali.
L’integrazione con algoritmi di machine learning consente ai sensori basati sull’Intelligenza Artificiale (IA) di analizzare grandi volumi di dati e rilevare anomalie con precisione. Ad esempio, nel settore manifatturiero, i dati raccolti dai sensori IA possono essere elaborati in un sistema cloud conforme ai requisiti di IIRA, ottimizzando le operazioni e anticipando i guasti. Questa modellizzazione dei dati è un elemento chiave per strategie di manutenzione predittiva e riduzione dei costi operativi.
Passiamo ora alle tecnologie MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems): la loro compattezza e precisione rende i sensori MEMS ideali per applicazioni in spazi ridotti, come nei macchinari industriali e nei dispositivi medici. Integrati con middleware standard come OPC UA, possono trasmettere dati di vibrazioni o temperatura in tempo reale verso sistemi di monitoraggio centralizzati, garantendo l’interoperabilità.
Modellizzazione dei dati e sistemi integrati
La modellizzazione dei dati rappresenta un passaggio fondamentale per trasformare i dati grezzi raccolti dai sensori in informazioni utili per il controllo e l’ottimizzazione dei processi industriali. Modelli di riferimento come RAMI 4.0 e ISA95 forniscono strutture essenziali per integrare sensori, attuatori e piattaforme digitali in un ecosistema interconnesso. La sinergia fra RAMI 4.0 e ISA95 consente di creare un flusso di dati continuo tra sensori, sistemi operativi e gestionali, favorendo una visione olistica delle operazioni industriali. I dati raccolti non si limitano a supportare le attività operative immediate, ma alimentano anche i sistemi ERP per la pianificazione della manutenzione, la gestione delle scorte e la previsione della domanda. Questa integrazione bidirezionale crea un ecosistema produttivo dinamico, in cui ogni livello contribuisce al miglioramento continuo e alla resilienza operativa. L’adozione di modelli strutturati come RAMI 4.0 e ISA95 non solo ottimizza le operazioni quotidiane, ma crea una base solida per l’innovazione, permettendo alle aziende di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato, e di integrare tecnologie emergenti nei loro processi. L’integrazione fra RAMI 4.0 e ISA95 consente inoltre di scalare le soluzioni tecnologiche, mantenendo un alto grado di interoperabilità e sicurezza.
Grazie alla sensoristica verso un futuro più connesso
La sensoristica di processo è la base su cui si costruisce il futuro dei sistemi industriali automatizzati. L’integrazione con modelli come RAMI 4.0 e ISA95 consente di trasformare i dati grezzi in informazioni strategiche, favorendo il controllo preciso, l’ottimizzazione dei processi e la manutenzione predittiva. Adottare questi approcci strutturati non significa solo migliorare l’efficienza operativa, ma anche creare opportunità per l’innovazione e la sostenibilità a lungo termine.
In un contesto industriale in continua evoluzione, l’implementazione di soluzioni avanzate di sensoristica e modellizzazione rappresenta un vantaggio competitivo cruciale, capace di guidare le aziende verso un futuro più efficiente, connesso e resiliente.