Industria 4.0

Lo scenario Industria 4.0

Internet e le tecnologie digitali stanno trasformando profondamente i processi produttivi e le interazioni tra le aziende, secondo il paradigma di Industria 4.0 o Smart Factory.
L'obiettivo primario di Industria 4.0 è quello di far lavorare in modo più efficiente le varie risorse produttive, sia interne alla fabbrica che lungo la supply chain, per aumentare velocità e flessibilità di produzione, elementi fondamentali per la competitività.

Nello scenario atteso per la Fabbrica del Futuro (prossimo) è necessario, per tutti i soggetti dell’impresa, acquisire nuove competenze sia di tipo organizzativo, che tecnico-specialistiche connesse all’innovazione e alla cultura digitale.
              
L’Internet delle cose (Internet of Things - IoT) porta con sé continue innovazioni tecnologiche e importanti applicazioni per la produzione e la logistica, come previsto nel contesto di Industria 4.0. In particolare, i dispositivi odierni permettono una sensorizzazione direttamente connessa alla rete, con notevoli vantaggi per la raccolta di dati di una linea di produzione.

La possibilità di ottenere grandi quantità di dati, oltre che giustificare il nome Big Data, impone delle sfide sia a livello infrastrutturale che, soprattutto, di analisi.

 

Industria 4.0

Raccolta e analisi dei Big Data

La raccolta dei Big Data in tempo reale vede spesso la necessità di ridurre la distanza tra l'origine dei dati e dove questi vengono ospitati, secondo architetture dette di Fog computing.
Inoltre richiede piattaforme hardware/software adeguate che permettano di processare adeguatamente e in parallelo lo stream dei dati raccolti.
Per questo vengono comunemente utilizzati framework quali Apache Hadoop e Apache Spark.

Nello scenario del monitoraggio di una linea di produzione, la componente temporale assume un ruolo fondamentale. Per questo possono essere coinvolti storage di tipo Time Series Database (TSDB) che offrono una efficiente gestione (inserimento e query) di dati associati ai timestamp relativi alla loro generazione.

Livello di analisi

Una volta sistemato (e dimensionato) il livello infrastrutturale per poter accogliere adeguatamente i dati raccolti, inizia la vera sfida: passare dai dati grezzi (molti) all'informazione strategica (sintetica).

Da questo punto di vista l’analisi dei Big Data presenta un cambio concettuale enorme: se una volta si partiva da un campione e da quello si cercava di generalizzare, adesso partiamo da tantissimi dati dai quali dover sintetizzare informazione.

La piattaforma LUNET Discovery

La piattaforma LUNET Discovery utilizza a questo proposito tecniche di machine learning per dedurre modelli di funzionamento secondo un approccio olistico, puramente basato sui dati raccolti e, per questo, adattabile a qualsiasi dominio produttivo.

Nello scenario di Industria 4.0 questo significa avere:

  • Supporto per il monitoraggio della linea di produzione: LUNET Discovery suggerisce correlazioni fra grandezze e misure in modo multivariato, per una comprensione di alto livello della linea di produzione.
  • Supporto alla diagnostica: LUNET Discovery segnala comportamenti anomali secondo quello che è l’andamento a regime.
  • Prognostica e manutenzione predittiva: possibilità di predire guasti in base allo storico accumulato.
  • Monitoraggio e risparmio energetico: LUNET Discovery suggerisce le variabili con maggior impatto sul consumo energetico e fornisce quindi informazioni utili su come e dove agire per abbassare i consumi.