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Non fatevi sopraffare dai dati. Sfruttateli meglio!

Un uso più intelligente e semplificato dei dati assicura alle aziende dell’industria alimentare analisi più approfondite e rapide.

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Trasformazione digitale. Produzione intelligente. Industrial Internet of Things (IoT). Impresa connessa. Industry 4.0.

Indipendentemente dal nome, alla base di tutto ci sono i dati. La digitalizzazione è un fattore fondamentale per il successo di un produttore dell’industria alimentare. Partire con il piede giusto può fare la differenza tra ottenere milioni di euro di risparmi operativi, o la perdita degli stessi per via di inefficienze e tempi di fermo.

 

La trappola dei “big data”

Il termine "big data" ha cominciato a diffondersi verso la fine degli anni ‘90. Da allora, abbiamo raccolto tantissimi dati nelle nostre aziende, abbiamo formato i tecnici per analizzarli in dettaglio e dargli un senso e abbiamo cercato di automatizzare il processo per estrarne valore.

Tuttavia, se è vero che i big data hanno senso per alcune applicazioni di analisi e consumer, non sono sempre ideali per le applicazioni industriali a livello di stabilimento. I produttori hanno invece bisogno di dati contestualizzati e strutturati per ottenere informazioni utilizzabili sugli indici KPI, come il consumo di energia, l'efficienza OEE, l'efficienza dei lotti e la qualità.

Come è possibile, allora, trasformare e applicare i dati critici di un impianto per creare valore e migliorare la produttività? La risposta è nell’utilizzare strumenti che adottano un approccio intelligente ai dati fin dall'inizio: dati organizzati e contestualizzati consentono un flusso semplificato e analisi più rapide.

 

Un sistema di automazione creato per gestire le informazioni

Gli “smart object” sono nati come un metodo nuovo e semplificato di organizzazione dei dati in modo che possano essere facilmente raccolti dal controllore, per poi essere trasferiti e consumati dai sistemi IoT. Il framework standardizzato visualizza allo sviluppatore tutti i set di dati in un contesto preconfigurato, accorciando notevolmente i tempi di programmazione.

In parole semplici, possiamo dire che IoT e sistemi di automazione hanno regole diverse, e che gli oggetti intelligenti sono il linguaggio comune per farli parlare. Fondamentalmente, gli smart object consentono il rilevamento automatico, la standardizzazione, la sincronizzazione e l'integrità dei dati.

In una situazione convenzionale, il sistema di automazione si interfaccia con la piattaforma IoT tramite un gateway. Questo gateway richiede generalmente una configurazione e un lavoro di preparazione dei dati. Ed è proprio a questo punto che il lavoro di contestualizzazione diventa critico, soprattutto quando sono interessati sistemi eterogenei. Dato che il sistema IoT non “conosce” le strutture di automazione, potrebbe essere necessario creare un nuovo modello per ogni applicazione; inoltre, poiché il sistema IoT richiede continuamente dati ai controllori, si potrebbero verificare altre inefficienze. Un sistema IoT, per esempio, ottiene informazioni parziali: l'azione X sta per accadere, l'azione X è in corso, l'azione X è completa. Questi tre punti dati devono poi essere elaborati per considerarli come un'unica azione continua e correlata.

In un sistema costruito con oggetti intelligenti, i dati possono essere organizzati, modellati e consumati automaticamente da sistemi e applicazioni IoT con poco o nessun sforzo da parte di un programmatore. I tag dei PLC possono ora avere delle definizioni omogenee di velocità, stato, condizione, ecc. ed essere inviati a database con informazioni contestualizzate come ad esempio numero di linea, nome della macchina e posizione. Tutti questi elementi sono fondamentali per creare soluzioni IoT in grado di fornire analisi migliori e una comprensione più profonda del processo e dei potenziali rischi. Nell'esempio sopra riportato, i tre punti dati per l'azione X vengono riconosciuti automaticamente come un'unica azione continua in un contesto più ampio.

 

Soluzioni intelligenti per gli sviluppatori

Ma perché tutto questo è così importante? Chiedetelo a qualsiasi sviluppatore che abbia lavorato nel mondo IoT. Dati confusi e contraddittori creano una serie di problemi che causano frustrazione, una continua correzione degli errori e perdita di produttività. Secondo una ricerca di Forbes.com i data scientist dedicano l'80% del loro tempo alla preparazione dei dati piuttosto che all'estrazione delle informazioni.

Prendiamo in considerazione una semplice linea per bevande con cinque macchine (vedere l’animazione "impianto per bevande"). Potrebbe avere più di 1 milione di dati. Moltissime aziende non hanno le risorse disponibili per gestire tutte queste informazioni, né le competenze necessarie. Gli smart object semplificano la preparazione dei dati; ad esempio con un modello applicabile a molte applicazioni. Un cliente ha stimato che uno sviluppatore avrebbe impiegato un mese per fare ciò che gli smart object hanno consentito di fare in sole 6 ore – un miglioramento del 96%.

Inoltre, questo metodo diretto si traduce in una migliore integrità dei dati e in un migliore determinismo. Possiamo confrontare come si comporta uno stesso prodotto in fasi diverse con una precisione e un'integrità mai viste prima. E, grazie alla possibilità di assegnare attributi ai dati come OEE, flusso di energia o massa, otteniamo informazioni che vengono automaticamente aggregate e categorizzate. A quel punto, tutte le informazioni vengono riportate in modo significativo sia agli operatori che alle macchine per consentire un migliore processo decisionale e l’ottimizzazione.

In ultima analisi, gli smart object non modificano i dati, ma semplificano enormemente il modo in cui i dati vengono acquisiti, visualizzati e presentati e, col tempo, ottimizzano le operazioni che li generano. Scoprite come potete sfruttare gli smart object nella vostra strategia di informazione.


Steve Mulder
Steve Mulder
Packaging Segment Lead, Rockwell Automation
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