È sempre più grande lo sforzo di cambiamento che gli stessi consumatori richiedono alle fabbriche e, con le nuove esigenze di forte personalizzazione dei prodotti, diventa necessario per il mondo dell’industria compiere un adattamento per cui non sono state progettate. È questa la spinta che sta portando ad una significativa e inderogabile evoluzione dell’automazione, oggi non più in grado di assicurare competitività alle aziende se non accompagnata da algoritmi che permettono di operare su una grande quantità di dati abilitando una gestione data driven di tutta la produzione. La presenza di intelligenza artificiale e machine learning sul campo significa edge computing e, come spiega Nicolò Nobili, Product Manager Industrial Edge di Siemens Italia (in foto di apertura) “richiede che il mondo software con la sua metodologia entri in quello della produzione”.
Edge e cloud, non contrapposte ma da affiancare per sprigionare il valore dei dati
Quando nelle linee di produzione, e in generale nelle fabbriche, dispositivi dotati di intelligenza artificiale prendono il posto dei “classici” gateway che il mondo del cloud computing utilizza per inviare al cloud tutti i dati prodotti in loco, si può iniziare a godere di tutti i vantaggi dell’edge. “Molte analisi possono essere effettuate localmente, come quelle di controllo qualità a fine linea che devono essere immediate e non possono tollerare i lunghi tempi di latenza che il cloud può comportare – spiega Nobili – un altro aspetto molto importante riguarda la sicurezza: sono molte le aziende, ad esempio quelle del settore farmaceutico, che preferiscono non trasferire i propri dati e con l’edge possono evitare di farlo”. Tenendo conto di quanto pesi sulle tariffe cloud spesso basate su throughput, il poter ottimizzare la quantità di dati diretti al cloud inviando solo quelli già elaborati in loco e le informazioni principali, si ha anche un abbattimento dei costi.
Per il mondo dell’industria non si tratta di compiere però un “passaggio all’edge”, non vi è alcuna contrapposizione con il Cloud e nemmeno la necessità di scegliere l’uno o l’altro: “esiste una soluzione per sfruttare i vantaggi di entrambi che si combinano in modo complementare” spiega Nobili. Ciò significa che all’interno di una linea di produzione, se con l’edge si possono gestire ad esempio dati su numero di pezzi creati, temperatura dei motori di ogni macchina e sulla materia prima utilizzata mentre in cloud si inviano i risultati di elaborazioni di calcolo effettuate sul posto, indicativi del livello di produttività della linea stessa per confrontarli con quelli provenienti da altri stabilimenti simili.
“In questo modo posso sfruttare anche i benefici del cloud che, a differenza dell’edge, ha una potenza di calcolo e di storicizzazione quasi illimitate e mi permette di compiere analisi avanzate che in loco non sarebbero assolutamente pensabili”.
Questa nuova strategia di valorizzazione dei dati generati nell’industria apre ad una grande quantità di opportunità per i decision maker ma richiede strumenti flessibili e vicino alle macchine oltre ad un sistema che abiliti e semplifichi l’integrazione.
Quando il mondo del software entra in fabbrica crea complessità
Consapevoli dei vantaggi del portare l’intelligenza artificiale in loco, nell’implementare tale scelta si va incontro a varie complessità che Nobili traduce come “la necessità di portare il mondo del software nell’automazione”. “L’edge computing infatti, dal punto di vista operativo, comporta una serie di problemi che spesso il mondo dell’industria non vuole e non è pronta ad affrontare relativi alla gestione del sistema operativo, agli aggiornamenti, ai nuovi firmware e ai numerosi rilasci degli applicativi – continua Nobili – sono operazioni non sempre semplici se non si hanno competenze IT e che possono essere anche frequenti e complesse quando il numero di PC e il numero di versioni e update iniziano ad aumentare”.
È quindi comprensibile che un imprenditore non ritenga opportuno perdere decine di giorni per sistemare il sistema operativo e per raccogliere dati da macchine con protocolli diversi, rinunciando così ai vantaggi dell’integrazione edge-cloud. Se questa procedura fosse più snella potrebbe invece investire il tempo delle sue risorse operative nel creare valore sull’applicazione e allora varrebbe la pena di aprire le porte della propria azienda all’intelligenza artificiale.
Come accedere ai vantaggi di edge e cloud in modo semplice, funzionale e graduale
Semplificare per far evolvere: con questa mission Siemens ha creato Industrial Edge offrendo alle aziende un’unica piattaforma come strumento centrale per gestire tutti i dispositivi e le operazioni da effettuarvi, evitando di doverle compiere manualmente. La massima flessibilità del sistema ideato gli permette di integrarsi in modo semplice con il sistema produttivo, per sua natura sempre eterogeneo e complesso.
L’obiettivo, spiega Nobili, è quello di “abilitare l’analisi dei dati vicino al campo e alle linee produttive rendendo la metodologia del software il più semplice e agile possibile. Industrial Edge è il primo dei tre livelli del nostro full stack IoT ma già rende possibile fare delle analisi di edge computing, storicizzare i dati ed effettuare alcuni monitoraggi oltre a raccogliere dati funzionali per effettuare elaborazioni più spinte, in cloud”.
Il successivo livello proposto da Siemens è quello di MindSphere e spesso le aziende adottano in un secondo momento, dopo aver “digerito” l’edge, per beneficiare dei vantaggi offerti dalla soluzione ibrida tra cui la valorizzazione dei dati sia su scala locale che globale, in modo differenziato e sinergico.
Il terzo e ultimo livello del full stack IoT è Mendix, un software che permette di creare applicazioni sia edge che cloud anche a chi non ha competenze spinte ampliando le possibilità di azione e strategiche del team interno di ogni azienda e regalandole una ancora maggiore autonomia nello sfruttare i propri dati.
“A tendere tutte le aziende dovranno prevedere tutti e tre i livelli per restare competitive” conclude Nobili ma poi spiega: “l’ideale sarebbe procedere un passo alla volta partendo con progetti di raccolta dati su uno stabilimento locale con Industrial Edge, per riuscire ad effettuare analisi di dati in modo rapido, flessibile ed economico, e poi estenderlo in altre parti dello stabilimento e in altri stabilimenti. A quel punto si inserisce il cloud per poter valorizzare i dati non solo a livello locale ma aggregandoli e guardandoli all’interno di un quadro strategico di insieme più ampio”.
L’evoluzione deve essere quindi graduale e ben studiata ma il primo passo è da compiere adesso, in modo urgente ma consapevole. Per prepararsi alla svolta è possibile scaricare un whitepaper dedicato alle opportunità offerte da Industrial Edge e poi coglierle. L’unico requisito richiesto è di avere macchine della linea munite di protocolli di comunicazione standard del mondo automazione “perché Industrial Edge si inserisce anche in ambienti brownfield, non è riservato ai greenfield”.
