Smart manufacturing: Public, Private, Hybrid Cloud models

Head of Strategy, Innovation & Communication

28 febbraio 2017 – Le caratteristiche implementative di una soluzione Smart Manufacturing dipendono da innumerevoli fattori di carattere strategico, economico e tecnologico.

I principi architetturali possono essere riassunti in uno schema esemplare, come quello riportato sotto, che non ha l’ambizione di includere tutte le possibili eccezioni, ma che cerca di raffigurare gli elementi tipici che costituiscono un’architettura Smart Manufacturing.

Ogni implementazione pratica può essere basata su un sottoinsieme degli elementi descritti, anche in funzione della maturità evolutiva dello specifico progetto.

Il paradigma del Cloud Computing ben si sposa con le necessità funzionali dello Smart Manufacturing: è, infatti, facilmente intuibile come la messa a fattor comune di un’intelligenza centralizzata possa garantire la massima efficienza e flessibilità nella raccolta ed elaborazione di dati da un insieme potenzialmente vasto di sorgenti distribuite.

È realistico pensare che ci si possa riferire ad un modello di Cloud Privato, per quanto riguarda la gestione dei dati e dei processi interni alle aziende Manifatturiere, per i quali sono richiesti i massimi livelli di sicurezza e privacy. L’architettura può d’altronde essere aperta all’integrazione con componenti Cloud Pubbliche, per consentire l’acquisizione di dati dall’esterno del perimetro aziendale (sensori ambientali, dati raccolti da partner o enti pubblici, etc.).

A grandi linee, l’architettura relativa a soluzioni IoT applicate all’industria (per lo meno se ci si riferisce al modello Cloud Privato) può essere organizzata in sette livelli gerarchici, che vanno dagli “oggetti” fisicamente presenti in campo agli applicativi che manipolano, analizzano e presentano i dati raccolti.

Si può sostenere che questa gerarchia corrisponde alla trasformazione di una massa di dati (in sé grezzi) in informazioni sintetiche e di valore, che a loro volta sono ricondotte a conoscenza e consapevolezza:

Il livello fisico delle “cose” che generano dati include potenzialmente ogni tipo di oggetto Smart, cioè dotato di intelligenza e della capacità di comunicare con l’esterno. Si va dai sensori ai PLC (Programmable Logic Controller), dai contatori alle videocamere, dalle HMI (Human-Machine Interface) agli smartphone, dai tag RFID ai server SCADA, etc.

La Field Area Network (FAN) è la rete periferica che consente di raccogliere i dati generati dai diversi oggetti. Per sua natura si tratta di una rete eterogenea quanto gli oggetti con cui deve interfacciarsi, fondata su un numero potenzialmente elevato di protocolli e standard: Zigbee, Bluetooth, Wi-Fi, WirelessHart, RS482, etc. Tipicamente un gateway svolge la conversione dai protocolli e dalle tecnologie d’accesso all’IP (Internet Protocol), standard de facto delle comunicazioni dati.

Dell’importanza delle logiche Cloud si è già detto sopra, tuttavia non ha senso trasportare al centro tutta l’immensa mole di dati collezionati in periferia. Diventa pertanto strategico un layer di Edge Computing, cioè una componente di intelligenza locale che consenta di svolgere un primo trattamento del dato, filtrando e implementando logiche applicative a livello locale. Lo scopo ultimo è quello di aumentare la velocità reattiva a fronte di eventi che richiedano un’azione immediata (cancellando la latenza insita nelle architetture Cloud), riducendo al tempo stesso le informazioni ridondanti inviate ai server centrali.

Una moderna rete IP può consentire di mettere in collegamento diretto gli impianti industriali con l’infrastruttura IT che ospita gli applicativi di interesse aziendale. Gli apparati IP devono essere compliant con tutti i requisiti strutturali necessari per essere inseriti in ambienti dalle caratteristiche sfidanti in termini di temperatura, umidità, vibrazioni, interferenze, etc. Le soluzioni wireless consentono di offrire una capillare copertura di rete abbattendo i costi di cablaggio. Una DMZ (De-Militarized Zone), realizzata grazie all’impiego di firewall, consente di separare logicamente la rete industriale da quella degli uffici, massimizzando i livelli di sicurezza. Infine, gli apparati IP di ultima generazione possono anche essere progettati per ospitare al loro interno le logiche di Edge Computing.

Un Data Center di nuova generazione è il cuore dell’infrastruttura Cloud Privata dedicata alla raccolta e al trattamento dei dati. Le componenti di Computing, Storage e Networking devono essere ingegnerizzate e coordinate al meglio per garantire la massima efficienza e scalabilità. Il Data Center è il terminale fisico dei dati collezionati dagli oggetti e trasferiti sulla rete; i dati vengono memorizzati su Data Base e/o File System a bordo del Data Center.

Il layer di Data Abstraction agisce sostanzialmente da interfaccia tra il soprastante layer applicativo e i vari Data Base e File System su cui possono essere salvati i dati. La sua funzione è quella di aggregare ed adattare logicamente le informazioni secondo le esigenze ed aspettative delle specifiche applicazioni, qualunque siano le modalità e i formati usati per salvare e conservare i dati (DB SQL-based, flat file, big data store, web services, excel file, etc.).

Il layer applicativo riguarda il vero e proprio trattamento delle informazioni. Le applicazioni sono le più varie possibili, dai Data Analytics alla Business Intelligence, dai software di localizzazione a quelli per l’efficienza energetica, dalla manutenzione predittiva alla gestione dei flussi video, dai sistemi di root-cause analysis, infine, agli applicativi veri e propri di livello industriale, quali MES (Manufacturing Execution System), MRP (Manufacturing Resource Planning), etc. Si tratta quindi di estrarre contenuti di valore da dati grezzi, di implementare logiche di business utilizzando al meglio informazioni che arrivano in tempo reale dagli impianti produttivi.

Del tutto parallela all’architettura di Cloud Privato, un’infrastruttura Cloud Pubblica può parimenti consentire di portare a livello applicativo i dati raccolti dal campo. In questo caso, si può assumere che si tratti di dati esterni alla singola azienda manifatturiera, cui non si applicano i medesimi stringenti requisiti di riservatezza relativi ai dati interni della produzione industriale, oppure di dati raccolti da sorgenti talmente eterogenee e distribuite da rendere anti-economica l’integrazione con l’architettura di Cloud Privato. In questo contesto, le informazioni raccolte dagli oggetti attraverso la rete d’accesso (FAN) vengono trasferite su Cloud Pubblico direttamente attraverso una rete WAN (Wide Area Network) pubblica (es.: 3G, LTE, WAN-Low Power, etc.).

L’architettura complessiva può essere pertanto descritta come un modello Cloud Ibrido, in cui le diverse applicazioni sono federate per essere messe nella condizione di integrarsi e scambiarsi informazioni utili. Naturalmente anche l’integrazione tra diversi Cloud Privati può essere funzionale alla gestione delle informazioni a livello di Supply Chain integrata..

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Luca Ferraris
Luca Ferraris
Head of Strategy, Innovation & Communication Luca Ferraris has more than 15 years experience in the high technology products and services market, holding roles of growing complexity in Pre-sales, Marketing and Strategy areas. He is graduated in Telecommunications Engineering and holds an Executive Master in Business Administration. By his educational and professional path, he is empowered to follow all the steps needed to set-up and track a strategic investment: his strong technological competence is enriched with the ability to analyze the market data, to perform an economical and financial appraisal of new projects value, to design and foster innovative offerings.
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