La comunicazione e la gestione dei dati sono cruciali nell’automazione industriale per l’efficienza e l’innovazione nei processi produttivi. Insieme a GFCC (Genoa Fieldbus Competence Centre) facciamo il punto sulle principali tecnologie e le nuove sfide.
di Alberto Sibono, Amministratore Delegato, GFCC
Nell’era dell’Industria 4.0 e ora Industry 5.0, l’automazione industriale è diventata uno degli aspetti centrali per ottimizzare i processi produttivi e migliorare l’efficienza. La comunicazione tra macchinari, sensori, software e sistemi di controllo è cruciale per il funzionamento di impianti automatizzati. In parallelo, la gestione dei dati acquisiti da questi sistemi è fondamentale per garantire che le informazioni vengano correttamente trasmesse, analizzate e trasformate in decisioni strategiche. Questo articolo esplorerà le principali tecnologie di comunicazione nell’automazione industriale, e il loro impatto sulla gestione dei dati.
Quali sono i principali protocolli di comunicazione
La comunicazione tra i vari dispositivi e sistemi è vitale per garantire la corretta esecuzione dei processi nel contesto industriale. Senza una connessione efficiente, non sarebbe possibile monitorare le performance, rilevare errori e ottimizzare le operazioni. L’automazione moderna si basa su reti complesse che permettono ai vari dispositivi (macchinari, robot, sensori e via dicendo) di “parlare” fra di loro e con sistemi più complessi, come i controllori e i software di gestione.
Esistono diversi protocolli di comunicazione utilizzati nell’automazione industriale per garantire l’integrazione dei vari dispositivi anche di costruttori diversi. Vediamo quali sono i principali.
Modbus RTU/TCP IP è uno dei protocolli più utilizzati, fin dagli anni Ottanta, per la comunicazione fra dispositivi, soprattutto nelle applicazioni industriali a bassa velocità. Profibus dal 1992 invece offre applicazioni su base RS485, robuste, con velocità elevata e per lunghe distanze. Resta uno dei più diffusi sul mercato dell’automazione. Ethercat è una soluzione basata su Ethernet per prestazioni elevate in real time, mentre Ethernet/IP è una tecnologia più recente che sfrutta la rete Ethernet per garantire comunicazioni più veloci e affidabili. Passiamo ora a Profinet, un altro protocollo di rete industriale che offre elevate prestazioni in termini di velocità e sincronizzazione tra dispositivi. Sercos III è un sistema di comunicazione real time su base Ethernet con unità periferiche, azionamenti e sistemi di sicurezza. PowerLink, sempre basato su Ethernet, offre soluzioni real-time con alta precisione di sincronizzazione nei settori della tecnologia di controllo, robotica, CNC e motion control. CAN-Bus viene utilizzato principalmente per la comunicazione in ambito automobilistico e nelle macchine industriali per la gestione di sensori e attuatori. Infine, Wireless (5G, LoRa, Wi-Fi industriale): l’emergere della connettività wireless sta modificando i paradigmi di comunicazione industriale, offrendo maggiore flessibilità e possibilità di monitoraggio remoto. Nella comunicazione, l’Internet of Things (IoT) gioca un ruolo fondamentale, consentendo a sensori e dispositivi di raccogliere e scambiare dati in tempo reale. In un impianto automatizzato, l’IoT permette una comunicazione continua fra macchinari e software di gestione, ottimizzando i flussi di lavoro e la manutenzione predittiva.
Il ciclo di vita dei dati e le sue fasi
Nel contesto dell’automazione industriale, i dati vengono generati da sensori, dispositivi di controllo, macchine e software di gestione. Devono essere raccolti, trasmessi, archiviati e analizzati per prendere decisioni informate.
Il ciclo di vita dei dati include diverse fasi. In primis, la raccolta: vengono acquisiti dai dispositivi di campo tramite sensori o interfacce software. Si passa poi alla trasmissione, con l’invio dei dati attraverso reti di comunicazione (wireless o cablate) a sistemi centralizzati o a dispositivi di archiviazione. I dati grezzi vengono poi elaborati per ottenere informazioni utili, spesso attraverso tecnologie di Edge Computing. Una volta elaborati, vengono archiviati su server o cloud per un accesso successivo. L’analisi dei dati è l’ultima fase: consente di ottimizzare i processi e fare previsioni tramite modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale (IA).
Tecnologie per la gestione dei dati e l’importanza della sicurezza
Per gestire efficacemente i dati, si utilizzano diverse tecnologie. I Big Data permettono di trattare grandi volumi di dati provenienti da fonti e dispositivi diversi, fornendo informazioni preziose su operazioni e performance. Il Cloud Computing consente l’archiviazione sicura e l’accesso ai dati in tempo reale da qualsiasi luogo, riducendo i costi di infrastruttura e migliorando l’efficienza operativa. Con l’Edge Computing, invece di inviare tutti i dati al cloud, l’elaborazione avviene localmente, riducendo i tempi di latenza e migliorando le performance in tempo reale. Infine, il Machine Learning e l’IA sono strumenti utilizzati per analizzare i dati raccolti, e ottenere previsioni e diagnosi che aiutano a prendere decisioni più informate e tempestive. La sicurezza dei dati è un aspetto cruciale nell’automazione industriale. L’integrazione di sistemi connessi, come quelli basati su IoT, espone le aziende a rischi di cyberattacchi. È fondamentale implementare soluzioni di cybersecurity robuste come crittografia, autenticazione e protezione dei dati a livello di rete e di dispositivo.
La complessità sempre maggiore dei sistemi industriali
Con l’evoluzione dell’automazione, i sistemi industriali stanno diventando sempre più complessi, integrando numerosi dispositivi, tecnologie e piattaforme. Questo comporta sfide nella gestione dei flussi di comunicazione, e nella gestione del volume di dati che viene generato. La coordinazione fra i vari sistemi e la standardizzazione dei protocolli di comunicazione diventano quindi cruciali per garantire un funzionamento senza intoppi.
Le reti industriali su base Ethernet si stanno diffondendo sempre più, in particolare nel settore manufacturing. Nell’industria di processo, considerando anche le particolarità di accedere a dispositivi in zone classificate, si è sviluppata una tecnologia basata su Ethernet a due fili, denominata Ethernet-APL. Numerosi costruttori di strumentazione stanno adottando questo standard poiché, tra l’altro, consente di collegare tramite speciali switch anche i dispositivi di campo esistenti, con protocollo di comunicazione per esempio Profibus PA, salvaguardando l’installato, e di portare i dati direttamente su una rete Ethernet (per esempio Profinet). Un aspetto molto importante è la formazione del personale in merito a queste nuove tecnologie, partendo da come si progetta una rete industrial Ethernet fino alle procedure di installazione e collaudo, con certificazione finale della rete.
Verso la fabbrica intelligente: l’impatto delle nuove tecnologie
La comunicazione e la gestione dei dati sono alla base della trasformazione delle fabbriche tradizionali in fabbriche intelligenti. Le smart factory utilizzano l’automazione avanzata, i sensori intelligenti e le analisi predittive per ottimizzare continuamente i processi produttivi. In questo contesto, le tecnologie di comunicazione e gestione dei dati saranno fondamentali per implementare soluzioni come la manutenzione predittiva, il monitoraggio remoto e l’ottimizzazione in tempo reale. Tecnologie emergenti come il 5G, l’IA e la blockchain stanno aprendo nuove possibilità per la comunicazione nell’automazione industriale e la gestione dei dati. Il 5G, ad esempio, promette di migliorare ulteriormente la velocità e la capacità delle reti industriali, mentre la blockchain potrebbe garantire una gestione sicura e tracciabile dei dati in tempo reale.
Come superare le sfide del futuro
In conclusione, la comunicazione nell’automazione industriale e la gestione dei dati sono fondamentali per l’efficienza e l’innovazione nei processi produttivi. Le tecnologie moderne permettono non solo di ottimizzare l’operatività, ma anche di creare sistemi più sicuri, agili e intelligenti. Tuttavia, la complessità crescente delle infrastrutture industriali e la quantità di dati generati pongono sfide significative. Superarle richiede investimenti in soluzioni avanzate di comunicazione, archiviazione e analisi, oltre che in sistemi di sicurezza che proteggano i dati da minacce sempre più sofisticate. Il futuro dell’automazione industriale dipenderà dalla capacità di integrare questi aspetti in modo armonioso e innovativo.
