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Cloud, mentre la comunicazione verso
ciascun controllore PLC avviene via OPC
UA (Open Platform Communication Uni-
fied Architecture).
La comunicazione fra il gateway del PC e
l’hub IoT di Microsoft è gestita dal Twin-
CAT IoT Data Agent di Beckhoff, che
opera in maniera autonoma, effettuando
la raccolta dei dati di processo e trasmet-
tendoli autonomamente al servizio di sto-
rage o di comunicazione cloud prescelto,
in questo caso quello di
Microsoft Azure.
TC3 IoT Data Agent
supporta meccanismi
di campionamento
avanzato, come la mo-
dalità di trasmissione
OnDataChange o la co-
municazione publisher/
subscriber, che di fatto
consentono di ridurre il
traffico dati e aumentare
le performance del si-
stema. In caso di failure,
per esempio per interruzione del servizio,
sono presenti algoritmi di buffering per
evitare la perdita di dati.
La connessione cloud offerta dall’esten-
sione di TwinCAT 3, oltre a essere effet-
tuata mediante i protocolli Mqtt e Amqp,
può anche essere instaurata via OPC UA,
la versione estesa dello standard OPC,
un protocollo di comunicazione software
di tipo platform independent, che si è
dimostra una soluzione molto efficace
per la sua universalità di
applicazione e, in parti-
colare, per il mondo IoT.
In questo caso, dispo-
nendo di un’architettura
PLC di tipo service-orien-
ted, la possibilità di ela-
borare i dati di processo
direttamente nel cloud
rende la soluzione com-
pletamente innovativa.
Grazie alla comunica-
zione IoT e a OPC UA è
infatti possibile creare
architetture PLC di tipo service-oriented
(SOA PLC), completamente integrate
nell’ambiente cloud di fabbrica e già
dotate dei necessari meccanismi di si-
curezza.
“Grundfos si è avvantaggiata dell’im-
piego di standard come OPC UA,
Beckhoff ADS e Amqp per sviluppare
in modo semplice, veloce e affidabile
tutti i dispositivi e i servizi considerati in
questo progetto” ha affermato Morten
Lykkegaard, lead enterprise architect.
Ulteriori informazioni sui dati di misura
dell’energia sono forniti dalla soluzione
Microsoft IoT Suite, che gestisce i dispo-
sitivi e raccoglie i dati grezzi che possono
poi essere ‘raffinati’ via SQL Azure Data
Warehouse e PowerBI.
La rilevazione di anomalie viene ge-
stita da Azure Steam Analytics e Azure
Machine Learning. Speciali algoritmi in
questi servizi rilevano se i valori in arrivo
dai sensori si scostano dal loro normale
range di valore o se non si sono ricevuti
dati per più di uno specifico lasso di
tempo. In caso venga rilevata un’ano-
malia di questo genere, vengono inviati
allarmi tramite email.
Inoltre, gli studenti sono stati dotati di
API (Application Programming Interface),
un’interfaccia di programmazione che
permette loro di accedere ai dati grezzi
nel cloud, al fine di consentire loro di svi-
luppare app proprie per la gestione delle
loro camere.
In questo caso l’interfaccia API è stata
costruita su Azure Service Fabric, mentre
Azure Active Directory e Azure Applica-
tion Insight garantiscono la sicurezza e
la privacy dei dati stessi.
Beckhoff Automation
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MAGGIO 2017 FIELDBUS & NETWORKS 53