Ormai tutti parlano di connettività, data analytics e piattaforme cloud per essere Industrial IoT ready. Questo nonostante la raccolta di dati dal campo sia l’aspetto cruciale di cui preoccuparsi prima ancora di pensare alle statistiche che si possono poi elaborare con queste informazioni.

Per analizzare quanto accade sulle macchine di una fabbrica e permettere un confronto tra diversi stabilimenti, o per consentire l’accesso ai dati da parte di diverse persone in qualunque parte del mondo, è spesso conveniente convogliare le informazioni in un’architettura dati condivisa. Questo però non significa necessariamente inviare istantaneamente ogni singolo dato al cloud. Significa piuttosto filtrare i dati rilevanti e trasmetterli con una frequenza adeguata, considerata la natura del dato.

Per svolgere questa operazione di raccolta, aggregazione e talvolta analisi preliminare dei dati, si viene a creare uno strato di confine tra le macchine e la fabbrica da una parte, e i servizi e le applicazioni offerti dal cloud a livello superiore.
In questo strato, identificato con il termine Edge, è possibile raccimolare i dati di fabbrica, riservandosi la possibilità di analizzarli in loco e agire, in virtù di quanto si verifica sull’hardware fisico, prima ancora di muoversi dallo spazio OT a quello IT.
L’edge può essere più o meno complesso e integrare differenti funzioni, diventa pertanto un elemento strategico, importante da considerare in ottica IIoT.

Le possibili declinazioni dell’Edge
Edge connect, è la soluzione più elementare e prevede un semplice bus controller per condividere pochi dati o dati aggregati, ovviamente criptati, senza necessità di aggiornamento in tempo reale.
Una seconda morfologia è l’Embedded Edge, dove un controller standard, già presente nelle installazioni di fabbrica, gestisce la raccolta, l’aggregazione, l’invio dei dati e la loro storicizzazione. Controllo in tempo reale e connettività internet con funzioni di security sono inclusi in questa opzione che consente l’aggregazione dei dati, oltre alla loro storicizzazione.
Per una maggiore potenza computazionale, è possibile scalare verso un Automation PC (APC) che funga da Edge Controller. Le fabbriche possono dunque compiere un passo ulteriore nella direzione di un controllo della produzione, introducendo funzioni di business intelligence e di machine learning per implementare azioni correttive migliorative dei processi e della produttività generale.

Aggiungendo poi servizi cloud, è possibile ottenere lo stoccaggio dei dati per il lungo periodo, indipendentemente dall’architettura di controllo sottostante dove, grazie alla scalabilità di strumenti di sviluppo software come Automation Studio, è possibile mantenere aggiornato il sistema di controllo, scalando o modificando l’hardware, senza dover riprogrammare.

Prodotti