27 maggio 2019
Aggiornato 15:00
industria 4.0

Energia 4.0, quando i Big Data entrano in fabbrica

Oggi, attraverso sensori intelligenti e contatori posizionati all’interno della fabbrica, è possibile ottenere una infinita quantità di dati

Energia 4.0, quando i Big Data entrano in fabbrica
Energia 4.0, quando i Big Data entrano in fabbrica ( Shutterstock )

BIELLA - Quando si ragiona in ottica Industria 4.0 è praticamente impossibile non farlo anche in relazione alla fabbrica 4.0 intesa piuttosto come l’edificio fisico che ospita le braccia robotiche, i macchinari e le nuove tecnologie che trovano spazio in un processo di produzione sempre più rinnovato e digitale. Industria 4.0, peraltro, non sta solo nell’implementazione di nuove tecnologie, ma anche in una riorganizzazione dei processi, ottimizzandoli e rendendoli più efficienti. Energia compresa.

Oggi, attraverso sensori intelligenti e contatori posizionati all’interno della fabbrica, è possibile ottenere una infinita quantità di dati, i famosi Big Data, che - non solo permettono di controllare i consumi energetici - ma possono dare anche molte informazioni sullo stato di salute dei macchinari che vi sono all’interno della fabbrica. «Se dispongo di più dati relativi al consumo di una macchina posso anche appurare probabili anomalie - racconta Giovanni Baroni, AD di X3Energy -. Una macchina guasta consuma più energia. In questo modo potrò anche stabilire esattamente quando fare una manutenzione, senza farla a caso». Un po’ come avviene anche in agricoltura dove, grazie ai dati emersi dai sensori, è possibile stabilire quando irrigare e somministrare fitofarmaci, nel momento in cui la coltivazione lo richiede, ottimizzando quindi le risorse, i costi e anche l’ambiente.

L’ottimizzazione porta alla digitalizzazione, perché i sistemi di misurazione intelligenti sono una parte essenziale dell’efficienza energetica: solo attraverso la messa in rete di tecnologie e prodotti intelligenti, l’energia può essere utilizzata sulla base dell’analisi dei dati a tutti i livelli dell’infrastruttura dell’edificio, risparmiando sui costi e sulle risorse. Ciò che inizialmente sembra essere un investimento elevato per gli operatori e gli investitori è, a ben guardare, una soluzione a basso investimento iniziale, poiché è modulare e consente future espansioni a seguito di nuove esigenze. «Naturalmente è importante effettuare un maturo progetto ingegneristico con sensori che sono installati in modo intelligente - continua Giovanni Baroni, AD di X3Energy -. Avere troppi dati rischia di creare confusione. Iper-informazione è nessuna informazione. Esempio lampante sono le fake news».

Secondo il rapporto Digital Energy Report in Italia Group della School of management del Politecnico di Milano, parlare di digital energy significa parlare di «architetture complesse», che oltre ai sistemi hardware e software per il monitoraggio e l’azionamento degli impianti energetici, comprendono i sistemi di trasmissione dei dati e l’intelligenza necessaria alla loro elaborazione. Architetture che sempre più sono elaborate con strumenti di «(big) data analytics». I dati possono essere raccolti grazie all’interfaccia con sistemi come Scada (Supervisory Control and Data Acquisition») o Plc (Programmable Logic Controller) e la loro trasmissione avviene verso piattaforme di immagazzinamento locali (come software o server aziendali) oppure in Cloud, in modo da aggregarli e potervi accedere con facilità. Quanto all’«intelligenza», secondo lo studio può essere posta o «in coda al framework», modalità che «comporta un’ingente mole di dati trasmessi e una potenza di trasmissione e immagazzinamento onerosa», o «in testa, con una pre-elaborazione del dato che viene trasmesso ‘pulito’, diventando strumento diretto degli Analytics dell’ultimo blocco».

Le capacità dei prodotti interconnessi, che vengono chiamati Internet of Things, spaziano dal più semplice monitoraggio di un asset allo sviluppo di una certa autonomia del prodotto. Software evoluti infatti, spiega il rapporto, consentono di decifrare in modo sempre più accurato le informazioni contenute nei Big Data, creando nuove opportunità di business legate alla condivisione dei dati stessi, ma anche a quella dei risultati delle elaborazioni numeriche.