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Automazione e Strumentazione n Aprile 2024 Primo piano 31 DOSSIER denziare due degli aspetti più interessanti relativi alle soluzioni IoT: la storicizzazione dei dati e il retrofit di macchinari industriali. Il primo consiste nel processo di estrazione e registrazione dei dati su piattaforme a bordo macchina, interrogabili e sempre disponibili; le applicazioni IoT prevedono la presenza di sen- sori adeguati che fungono da collegamento tra la macchina e la rete, recepiscono quei dati, li regi- strano e li mandano in rete. I parametri da moni- torare per un’adeguata panoramica dei consumi energetici riguardano principalmente: il livello di tensione elettrica, la velocità della corrente, l’intensità della potenza, la frequenza, oltre al consumo dei singoli macchinari e al consumo totale dell’infrastruttura. I dati possono essere visualizzati attraverso apposite dashboard, oppure scaricati in formati adatti per essere interrogati facilmente con specifici tool di analisi di dati. “La possibilità di estrarre il dato e leggerlo a diversi livelli di aggregazione ed elaborazione è tra i maggiori vantaggi di queste tecnologie che permettono di applicare sui dati le più recenti e sofisticate tec- niche di Machine Learning, capaci di accelerare le funzionalità di apprendimento automatico”. Per quanto riguarda il retrofitting dei mac- chinari datati, va detto che la connessione dei macchinari industriali a un qualsiasi sistema gestionale o cloud aziendale permette, infatti, di ridurre i costi operativi e ottimizzare la produ- zione attraverso l’aggiunta di nuove funziona- lità. “Seppur datati, infatti, spesso i macchinari delle industrie sono ancora ben performanti ma, a causa delle tecnologie di vecchio stampo uti- lizzate al loro interno, sprecano molta energia e sono più sensibili a possibili rotture. La conse- guenza è, dunque, un aumento complessivo dei costi di produzione, per la sostituzione pezzi o per l’utilizzo non equilibrato dei parametri ener- getici”. A seconda della categoria del macchinario da controllare ci possono essere diverse modalità di esercizio dell’applicazione di IoT industriale: la lettura delle variabili sarà più impegnativa nel caso dei macchinari cosiddetti ‘BlackField’, dove non è presente nessuna scheda di rete e nessun PLC; mentre per i macchinari ‘Green- Field’, dotati di indirizzo IP con scheda di rete dedicata, e per quelli ‘BrownField’, senza una scheda di rete a bordo macchina ma non troppo vecchi (20-30 anni) e dotati di un PLC, è possi- bile attivare uno scambio di dati tra la macchina e il cloud integrando le informazioni acquisite dal campo con i sistemi gestionali in modo da renderli disponibili per applicazioni di Business Intelligence. In entrambe i casi le tecnologie IoT mostrano tutta la loro validità nell’abilitare una cono- scenza e gestione dei dati di produzione che diventa determinante per tenere sotto controllo i consumi energetici e intervenire in tempo reale per migliorare l’efficienza energetica degli impianti. n Oltre a semplificare gli aspetti gestionali, la connettività sul campo permette di intervenire in tempo reale per migliorare l’efficienza complessiva degli impianti