Quando si parla di Industria 4.0 si accostano spesso i termini Internet of Things e Industrial Internet of Things che, pur essendo tecnologie simili fra loro, non sono sinonimi. In quest’articolo vedremo quali sono le differenze fra IoT e IIoT e, in particolare, quali sono le peculiarità che caratterizzano quest’ultima tecnologia.
L’Internet of Things
L’IoT (Internet of Things) è il motore principale dell’ultima evoluzione tecnologica che sta interessando il nostro modo di vivere e di lavorare.
Questo si basa sul concetto che ogni oggetto possa trasmettere dati riguardanti sé stesso o l’ambiente circostante e che tali dati possano essere poi elaborati unitamente a quelli di altri oggetti, creando quindi tra loro una connessione a livello logico.
Possiamo quindi trovare in una casa un termostato che regola la temperatura in base ai sensori termici sparsi per le stanze, in un’automobile un sistema che invia dati di diagnostica dai sensori di rumorosità inseriti nel motore o ancora in un impianto industriale una pressa che trasmette al sistema gestionale il numero di colpi da cui ricavare il numero di pezzi che sta producendo.
Come intuibile da questi esempi, vi sono alcune caratteristiche dei dispositivi connessi che diventano più o meno importanti a seconda del campo di applicazione.
La postazione di Coltivazione Acquaponica presso lo Showroom del Gruppo SmeUp a Erbusco. Attraverso una pompa l’acqua circola tra le due vasche. A sinistra vivono i pesci che danno il nutrimento all’insalata coltivata a destra. Luminosità e temperatura sono gestite da software sulla base dei dati ricevuti via cloud dai sensori presenti nel sistema. Sullo sfondo gli stessi dati sono rappresentati graficamente.
L’Industrial Internet of Things
Proprio la priorità di certe caratteristiche su altre è una delle principali differenze fra alla base della distinzione tra l’accezione generale di IoT e la sua branchia IIoT ovvero Industrial Internet of Things.
L’IIoT è l’insieme delle architetture IoT utilizzabili in ambito industriale.
È importante sottolineare il termine architettura, perché non si sta parlando solo dei dispositivi fisici che inviano dati o attuano comportamenti a seconda di ciò che ricevono, ma anche dell’apparato di elaborazione e storicizzazione delle informazioni che vi sta sopra.
L’Industrial IoT ha dunque alcune peculiarità, che si possono suddividere in base al livello applicativo nel quale sono inserite.
IIoT, livello fisico
Per i dispositivi fisici di raccolta informazioni e per gli attuatori si hanno:
Resistenza. Ovvero idoneità a lavorare nelle condizioni di esercizio dell’impianto. Si pensi ai fumi e al calore di una fonderia, piuttosto che ad un ambiente di stagionatura quindi molto umido.
Affidabilità. È la capacità di mantenere invariati gli standard qualitativi di raccolta del dato nel tempo senza usure, deterioramenti o disturbi.
Durevolezza. Gli apparati potrebbero essere utilizzati proprio perché posti in luoghi impervi da raggiungere, il che li rende difficilmente manutenibili. Oppure potrebbero far parte di sistemi che hanno senso di esistere solo se raccolgono informazioni per periodi temporali molto lunghi. Si pensi ad esempio a dispositivi di monitoraggio strutturale di un palazzo.
IIoT, livello di trasmissione
Spostandosi al livello di trasmissione delle informazioni dal dispositivo alla rete:
Sicurezza. È ormai consuetudine annoverare i dati tra i beni più preziosi in possesso di un’azienda. Diventa quindi d’obbligo proteggerli in modo idoneo, già dalla loro trasmissione. Questo criterio è ovviamente valido anche per la parte di elaborazione che si analizzerà in seguito.
Consumo di banda. Per sua natura l’architettura IIoT tende a dislocare sul campo molti device che scambiano ciascuno un’alta quantità di informazioni.
Sarà quindi importante limitare il cosiddetto overhead, ossia la parte di dati inviata o ricevuta necessaria al funzionamento del protocollo di trasmissione stesso, diversa dal dato vero e proprio che si vuole trattare.
IIoT, livello logico
Infine, vi è la parte riguardante la logica di elaborazione e qui si trovano:
Capacità di calcolo. I dati raccolti sono definiti su tre dimensioni, ovvero la tipologia di informazione che contengono, il numero di campionamenti acquisiti per ciascuno di essi e l’asse temporale in cui sono stati raccolti. È facile intuire come ad esempio un impianto industriale di media complessità già nel breve periodo generi una quantità di dati non gestibile a livello locale.
La tendenza è quindi di spostare il livello di elaborazione su piattaforme cloud e trasmettere al sistema locale di analisi, non la massa critica dei valori, ma il risultato della loro elaborazione.
Spazio per la storicizzazione. Sempre per i motivi esposti in precedenza, anche l’archiviazione delle informazioni è un aspetto impraticabile a livello locale. Per quanto si possano dettagliare piani di salvataggio puntuale dei dati, piuttosto che di dati già sintetizzati o ancora soluzioni miste, la tendenza è quella di remotizzare la piattaforma di archiviazione. In questo senso la soluzione ottima è ancora il cloud, che offre spazi scalabili in base alle esigenze e si occupa di sicurezza, ridondanza e disponibilità delle informazioni.
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