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SETTEMBRE 2016
FIELDBUS & NETWORKS
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I
BM afferma che il 90% di tutti i dati esistenti sono stati creati
negli ultimi anni. È un fenomeno che ha portato a grandi discus-
sioni sul tema dei big data: ma cosa intendiamo con l’espres-
sione ‘big data’? E che cosa ha a che fare la scelta del PAC da
adottare nelle proprie soluzioni di automazione con la capacità di
sfruttare queste informazioni per migliorare la produzione e l’efficienza
energetica?
Molte persone pensano che i big data siano una questione di ‘quan-
tità’. Le memorie nei PAC stanno diventando più capaci, ma non siamo
ancora arrivati a livello di Terabyte: se le confrontiamo con un qualsia-
si hard disk, non siamo ancora nell’era dei big data. In realtà, però,
la cosa più importante è focalizzarsi sul ‘perché’ vogliamo disporre di
così tanti dati, in particolare sulle potenzialità della big data analytics,
ovvero il processo che si impiega per esaminare grandi quantità e tipi
diversi di dati e scoprire pattern nascosti, correlazioni prima scono-
sciute e altre informazioni utili, che possano trasformarsi in strumenti
di vantaggio competitivo. I big data nell’industria di domani dovrebbero
consentire una migliore comprensione dei processi, aiutare quindi a
gestire meglio la produzione, nonché a renderla più efficiente dal punto
di vista, per esempio, energetico.
Quello della sostenibilità, del resto, è un tema di crescente interesse
oggi e per questo motivo le informazioni sulla misurazione dell’e-
nergia saranno sempre più disponibili tramite una varietà via via più
ampia di fonti. Power meter, device intelligenti, strumentazione di
processo sono le più comuni. Tutte queste fonti di informazione de-
vono essere unificate e combinate con i dati di processo, se si vuole
ottenere una gestione dell’energia efficace. I dati qualitativamente
migliori si ottengono andandoli ad acquisire direttamente dal device
intelligente, qual è per esempio uno strumento di campo smart. Per-
tanto, i sistemi di controllo devono offrire interfacce aperte verso
ognuno di questi componenti e avere la capacità di collocare preci-
samente nel tempo, a livello di millisecondi, i dati che si raccolgono,
siano questi valori elettrici o di processo. Informazioni di alta qualità
sui processi e sull’energia si trasformano dunque da utili variabili di
controllo, a una fonte di informazione che può evidenziare errori nel
processo altrimenti non rilevabili.
Andando ‘oltre’ il consumo energetico
Attualmente, i sistemi di gestione dell’energia sono prevalentemente
focalizzati sul consumo energetico, acquisendo elementi quali i picchi
di domanda, il fattore di potenza ecc. Queste misure sono ottimali per
analizzare prima e produrre successivamente, in modo più diretto, un
impatto sui processi che permetta di controllare i consumi di energia.
Ma si può andare oltre: ci sono più analisi che basandosi sui dati ener-
getici, possono offrire informazioni predittive, invece che reattive, sui
processi; per effettuarle, bisogna avere accesso a una parte molto più
BIG DATA:
È NATO IL PAC
CHE LI SUPPORTA
di
Giancarlo Carlucci
Fieldbus & Networks
SCHNEIDER ELECTRIC HA SVILUPPATO
UNA PROPRIA SOLUZIONE EPAC IN GRADO
DI PERMETTERE ALLE AZIENDE
DI ESSERE PRONTE A SFRUTTARE TUTTE
LE OPPORTUNITÀ DERIVANTI DA UN
UTILIZZO OTTIMALE DEI BIG DATA
L’analisi dei dati può rendere già oggi i processi più produttivi con minore spreco di energia
Dossier