I fondamenti: IoT, IIoT, AIoT e perché sono il futuro dell'automazione industriale

La crescente diffusione e adozione di Internet delle cose (IoT) favorisce lo sviluppo di tecnologie più avanzate come l'intelligenza artificiale (IA) e l'apprendimento automatico (ML). Tanto che il significato del termine "IoT" si sta evolvendo ed espandendo in Internet delle cose industriale (IIoT), intelligenza artificiale delle cose (AIoT) e Internet delle cose dell'industria pesante.¹

Nel caso degli impianti industriali, la connettività e l'intelligenza rese possibili da IIoT offrono produttività, efficienza e altri vantaggi economici. Tuttavia, oltre alle apparecchiature più recenti già pronte per IIoT, esistono moltissime infrastrutture e macchinari "non intelligenti" (legacy).

Invece di lasciare che si deteriorino senza partecipare all'innovazione tecnologica, questo articolo mostrerà che i gestori delle strutture dispongono degli incentivi e dei mezzi per portare queste apparecchiature legacy nell'era di IIoT con soluzioni di Molex, TE Connectivity, STMicroelectronics, Delta e Weidmuller.

Definizione dei termini

Il termine "Internet delle cose" è stato coniato da Kevin Ashton, pioniere britannico della tecnologia, in occasione di una presentazione fatta a Procter & Gamble (P&G) nel 1999. Kevin usò "Internet delle cose" per descrivere un sistema in cui Internet è collegata al mondo fisico tramite sensori onnipresenti. Non passò molto tempo prima che Internet delle cose e il suo acronimo IoT diventassero a loro volta onnipresenti.

IoT: ciò che si intende con il termine "Internet delle cose (IoT)" si è evoluto nel tempo. L'attuale definizione ampiamente accettata è: "Un sistema di dispositivi informatici interconnessi, macchine meccaniche e digitali, oggetti, animali o persone dotate di identificatori univoci e della capacità di trasferire dati su una rete senza che sia necessariamente richiesta un'interazione uomo-uomo o uomo-computer". Allo stesso tempo, il termine "dispositivo IoT" è stato adottato per qualsiasi dispositivo autonomo collegato a Internet che può essere monitorato e/o controllato da una postazione remota. Secondo Statistica, si prevede che nel 2020 ci saranno circa 30 miliardi di dispositivi IoT installati in tutto il mondo e che arriveranno a circa 75 miliardi nel 2025.

IIoT e AIoT: Internet delle cose industriale (IIoT) si riferisce a sensori, strumenti e altri dispositivi interconnessi collegati in rete con le applicazioni industriali dei computer, compresa la produzione e la gestione dell'energia. Questa connettività consente la raccolta, lo scambio e l'analisi dei dati, facilitando potenzialmente il miglioramento della produttività e dell'efficienza, oltre ad assicurare altri vantaggi economici. IIoT è l'evoluzione di un sistema di controllo distribuito (DCS) che consente un maggior grado di automazione utilizzando il cloud computing per affinare e ottimizzare i controlli di processo. Nella sua forma attuale, IIoT è supportato da tecnologie come la sicurezza informatica, il cloud computing, l'edge computing, le tecnologie mobili, M2M (macchina-macchina), la stampa 3D, la robotica avanzata, i big data, IoT, la tecnologia RFID e l'informatica cognitiva.

AIoT si riferisce al potenziamento dei dispositivi e delle infrastrutture IoT con tecnologie di intelligenza artificiale (IA). L'intelligenza artificiale potenzia IoT con capacità cognitive e di apprendimento automatico (ML).

Risveglio industriale e Internet delle cose dell'industria pesante

Secondo una previsione fatta nel 2017 da Gartner, nel 2018 la spesa globale per IoT avrebbe raggiunto i 772,5 miliardi di dollari. Nel frattempo, secondo IDC, nel 2018 la spesa globale dei consumatori per IoT è stata di circa 62 miliardi di dollari. Per un confronto, il settore manifatturiero ha speso 189 miliardi di dollari, superando i trasporti (85 miliardi di dollari) e i servizi pubblici (73 miliardi di dollari) nel loro complesso. Inoltre, Bain & Company prevede che le applicazioni IIoT genereranno oltre 300 miliardi di dollari entro il 2020, il doppio rispetto al segmento IoT consumer (150 miliardi di dollari).

Il termine "industria pesante" si riferisce a un settore con una o più caratteristiche, come prodotti grandi e pesanti, attrezzature e impianti grandi e pesanti (ad esempio, attrezzature pesanti, macchine utensili di grandi dimensioni, edifici enormi e infrastrutture su larga scala) o processi complessi o numerosi.

Prima di IoT, i sistemi industriali che utilizzavano motori, generatori e macchinari pesanti erano in gran parte scollegati e funzionavano in modo isolato. Collegandosi a Internet e diventando parte di IoT si possono però ottenere enormi vantaggi in termini di efficienza, produttività e affidabilità. Ad esempio si può ottenere la capacità di monitoraggio e controllo remoto, rilevamento dei guasti e manutenzione preventiva. Questo spiega perché le nuove apparecchiature industriali sono dotate di un'enorme serie di sensori e funzioni di comunicazione.

Il problema è che esistono anche moltissime infrastrutture e macchinari "non intelligenti" (legacy), ovvero della vecchia generazione. Si stima che solo negli Stati Uniti ci siano apparecchiature legacy per un valore di 6,8 trilioni di dollari. La scelta è fra rimanere con ciò che si ha, sostituire a costi enormi le attrezzature esistenti con equivalenti moderni o potenziare e migliorare le attrezzature esistenti con sensori, sistemi di controllo e di comunicazione moderni e "trascinarle" a forza nel XXI secolo.

La società americana di venture capital Kleiner Perkins ha coniato la definizione "Industrial Awakening" (risveglio industriale) per il potenziamento dei sistemi industriali con capacità IIoT e AIoT. In un articolo pubblicato nel 2015, The Industrial Awakening: The Internet of Heavier Things, Kleiner Perkins ha fatto riferimento a un rapporto prodotto dal World Economic Forum, in cui si affermava che questo "risveglio industriale" dovrebbe generare 14,2 trilioni di dollari di produzione globale entro il 2030.

Potenziamento delle apparecchiature esistenti con funzionalità IIoT e AIoT

I motori elettrici sono i più grandi consumatori di elettricità a livello mondiale. Rappresentano circa i 2/3 del consumo energetico industriale e circa il 50% del consumo energetico globale. Ciò significa che una centrale elettrica (o qualsiasi altra fonte di alimentazione) su due viene utilizzata solo per alimentare i motori.

Il problema è che il motore industriale medio è efficiente solo all'88% circa (i motori commerciali possono esserlo molto meno). Questa efficienza può essere migliorata drasticamente con appositi sensori e sistemi di controllo.

Uno dei maggiori rischi per un'impresa industriale è rappresentato dai tempi di fermo dovuti a guasti imprevisti delle apparecchiature. Un modo per alleggerire questo problema è quello di implementare pratiche di manutenzione predittiva che prevedono l'utilizzo di sensori per monitorare l'apparecchiatura e le capacità IIoT e AIoT per rilevare eventuali scostamenti rispetto al normale funzionamento e prevedere le modalità e i tempi di guasto potenziali (ad esempio, "Questo rotatore secondario su questa macchina attualmente funziona al 95% di efficienza, che diminuisce dello 0,9% al giorno, e si prevede che avrà un guasto catastrofico fra 6 giorni ±1 giorno").

Le capacità IIoT e AIoT possono individuare modelli, estrarre tendenze dai dati storici ed estrapolare potenziali guasti molto meglio di quanto non possa fare l'uomo e questa è una buona ragione per usarle.

Le persone fanno fatica a individuare modelli e identificare le anomalie quando si trovano di fronte a enormi quantità di dati numerici, ma trovano molto più facile farlo quando questi dati sono presentati in forma grafica.

Ad esempio, sarebbe difficile se non impossibile per una persona individuare e identificare il problema nei dati numerici presentati nella Figura 1. Invece, quando gli stessi dati vengono presentati in modo grafico, individuerebbe immediatamente l'anomalia, come illustrato nella Figura 2.

Figura 1: Le persone hanno difficoltà a individuare i modelli e a identificare le anomalie quando si trovano di fronte a una miriade di dati numerici. (Immagine tratta da "Generic measurements from an IoT system sanitized for public presentation" da una presentazione di Stephen Bates)

Figura 2: Le persone fanno molta meno fatica a individuare i modelli e identificare le anomalie quando si trovano di fronte a dati presentati in forma grafica. (Immagine tratta da "Generic measurements from an IoT system sanitized for public presentation" da una presentazione di Stephen Bates)

Il punto è che i sistemi IIoT e AIoT possono rilevare modelli e identificare anomalie indipendentemente da come vengono presentati i dati. Inoltre, quando vengono monitorati più sistemi identici - potenzialmente in luoghi disparati sparsi in tutto il mondo - i sistemi IIoT e AIoT possono imparare da tutti e utilizzare le conoscenze di uno per prevedere i problemi di un altro.

Tutto grazie ai sensori (e all'elaborazione e alla connettività e.....)

Il primo passo per potenziare le apparecchiature industriali esistenti è aggiungere sensori. Esistono tantissimi tipi di sensori e moltissime versioni per ogni tipo. I sensori possono misurare le seguenti proprietà, ma non solo:

Esistono letteralmente decine di migliaia di diverse combinazioni di tipo di sensore/opzioni. Alcuni esempi sono la serie di sensori fotoelettrici 120254 Contrinex di Molex e il trasduttore di pressione a manometro aperto M3041-000006-250PG di TE Connectivity Measurement Specialties (Figura 3). M3041-000006-250PG fa parte della linea Microfused di TE Connectivity ed è idoneo per la misurazione della pressione di liquidi o gas, anche per mezzi difficili come acqua contaminata, vapore e fluidi leggermente corrosivi.

Figura 3: Il trasduttore di pressione M3041-000006-250PG è idoneo per la misurazione della pressione di liquidi o gas, anche per mezzi difficili come acqua contaminata, vapore e fluidi leggermente corrosivi. (Immagine per gentile concessione di TE Connectivity)

Alcuni esempi di kit di sviluppo di sensori e schede di valutazione sono le piattaforme IoT Studio, STEVAL-STLCS02V1 SensorTile, il kit di sviluppo STEVAL-MKSBOX1V1 SensorTile.box e la scheda di valutazione X-NUCLEO-IKS01A3 Motion MEMS, tutti di STMicroelectronics.

X-NUCLEO-IKS01A3 è una scheda di valutazione per sensore MEMS di movimento e ambientale compatibile con il layout del connettore Arduino UNO R3 (Figura 4). È dotato dell'accelerometro a 3 assi LSM6DSO con giroscopio a 3 assi, del magnetometro a 3 assi LIS2MDL, dell'accelerometro a 3 assi LIS2DW12, del sensore di umidità e temperatura HTS221, del sensore di pressione LPS22HH e del sensore di temperatura STTS751.

Figura 4: X-NUCLEO-IKS01A3 è una scheda di valutazione per sensore MEMS di movimento e ambientale compatibile con il layout del connettore Arduino UNO R3. (Immagine per gentile concessione di STMicroelectronics)

Oltre ai sensori, saranno necessari il condizionamento, l'elaborazione e il controllo dei dati locali. Queste attività possono essere eseguite utilizzando controller a logica programmabile (PLC) come quello di fascia media modulare e compatto serie AS di Delta Industrial Automation (Figura 5).

La serie AS riguarda un controller multiuso ad alte prestazioni progettato per qualsiasi tipo di apparecchiatura automatizzata. È dotato di un System-on-Chip (SoC) sviluppato da Delta, basato su CPU a 32 bit per una maggiore velocità di esecuzione fino a 40.000 passi/ms. Supporta fino a 32 moduli di estensione o fino a 1.024 ingressi/uscite.

Figura 5: La serie AS di PLC di fascia media modulari e compatti di Delta supporta fino a 40.000 passi/ms e fino a 1.025 ingressi/uscite. (Immagine per gentile concessione di Delta Industrial Automation)

A questo punto, l'analisi avanzata basata su AIoT avverrà su fog e cloud, il che richiederà reti e comunicazioni, come ad esempio la Soluzione completa per la connettività Industrial Ethernet del gruppo Weidmuller.

Conclusione

Data l'accelerazione del tasso di adozione di IoT e l'aggiunta di ML e IA, per aumentare la produttività e l'efficienza i gestori delle strutture devono trovare un modo per modernizzare le apparecchiature industriali esistenti.

Fortunatamente, diversi fornitori offrono già delle soluzioni in grado di aggiungere intelligenza e connettività ai sistemi esistenti per renderli partecipi della rivoluzione IIoT.

Riferimenti

1. The Industrial Awakening: The Internet of Heavier Things, Kleiner Perkins, 2015