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Macchine connesse

Le “macchine connesse” si riferiscono a macchinari, dispositivi o sistemi industriali che sono collegati e interconnessi tramite reti, solitamente attraverso l’Internet delle cose (IoT), per consentire la comunicazione e lo scambio di dati tra di loro o con altri sistemi. Queste macchine possono essere parte integrante di un’infrastruttura industriale, quali fabbriche intelligenti, impianti di produzione, dispositivi medici avanzati, veicoli connessi e molto altro.

Ecco alcuni concetti chiave relativi alle macchine connesse:

  1. Internet delle cose (IoT): Le macchine connesse sono parte dell’ecosistema dell’IoT, in cui sensori, dispositivi e macchinari sono collegati a una rete per la raccolta, la trasmissione e lo scambio di dati in tempo reale.

  2. Comunicazione e interconnessione: Queste macchine possono comunicare tra loro o con altri sistemi, consentendo lo scambio di informazioni, il monitoraggio delle prestazioni, l’analisi dei dati e l’esecuzione di azioni basate su questi dati.

  3. Raccolta di dati: Le macchine connesse raccolgono dati da sensori integrati, che possono comprendere informazioni sulla temperatura, la pressione, la velocità, la posizione, lo stato di funzionamento e altri parametri rilevanti.

  4. Analisi dei dati: I dati raccolti dalle macchine connesse possono essere analizzati per ottenere informazioni preziose, come ad esempio modelli predittivi per prevedere guasti, ottimizzare l’efficienza, migliorare la manutenzione o ottimizzare i processi di produzione.

  5. Manutenzione predittiva: Le macchine connesse possono fornire dati che consentono la manutenzione predittiva, ovvero la capacità di prevedere quando una macchina potrebbe avere bisogno di manutenzione, evitando guasti imprevisti e riducendo i tempi di fermo della produzione.

  6. Automazione avanzata: L’interconnessione delle macchine consente anche una maggiore automazione e controllo, in cui le macchine possono prendere decisioni in modo autonomo o eseguire azioni in base ai dati ricevuti.

Lo scambio dati tra macchinari (M2M) è un tipo di comunicazione automatica e bidirezionale che avviene tra macchinari e dispositivi collegati a una rete Internet delle Cose (IoT). Questi scambi di dati possono avvenire tra macchinari diversi all’interno di una stessa fabbrica o di un sistema di produzione, consentendo una comunicazione continua e in tempo reale tra di essi.

I vantaggi dello scambio dati tra macchinari sono numerosi. Innanzitutto, consente di monitorare e controllare la produzione in tempo reale, migliorando l’efficienza e la qualità del processo produttivo. Inoltre, permette di identificare eventuali problemi o inefficienze nel processo produttivo e intervenire tempestivamente per risolverli.

Scambio dati tra macchinari (M2M)

Lo scambio dati tra macchinari (M2M) è un tipo di comunicazione automatica e bidirezionale che avviene tra macchinari e dispositivi collegati a una rete Internet delle Cose (IoT). Questi scambi di dati possono avvenire tra macchinari diversi all’interno di una stessa fabbrica o di un sistema di produzione, consentendo una comunicazione continua e in tempo reale tra di essi.

I vantaggi dello scambio dati tra macchinari sono numerosi. Innanzitutto, consente di monitorare e controllare la produzione in tempo reale, migliorando l’efficienza e la qualità del processo produttivo. Inoltre, permette di identificare eventuali problemi o inefficienze nel processo produttivo e intervenire tempestivamente per risolverli.

Lo scambio dati tra macchinari può avvenire attraverso diverse tecnologie di comunicazione, tra cui la connessione Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee, NFC e altre tecnologie wireless. Inoltre, i dati possono essere trasmessi attraverso protocolli di comunicazione standard, come ad esempio MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) e CoAP (Constrained Application Protocol).

Per consentire lo scambio dati tra macchinari, è necessario utilizzare sensori, attuatori e dispositivi di automazione che consentono di raccogliere e trasmettere i dati. Inoltre, è importante utilizzare software di gestione dei dati in grado di elaborare e analizzare i dati raccolti, fornendo informazioni utili per il monitoraggio e la gestione del processo produttivo.

Come risultato della nostra architettura dati, la comunicazione machine to machine (M2M) è abilitata per impostazione predefinita. I dati di tutti i dispositivi perimetrali vengono inviati automaticamente a un broker MQTT centrale e sono disponibili per tutti i dispositivi connessi. È facile raccogliere dati da varie macchine e attivare azioni aggiuntive, ad esempio attivare un robot (AGV) per prelevare materiale dalla macchina di produzione quando una stazione è vuota di materiale.

Il software è concepito come un sistema modulare e funge da elemento costitutivo di base per il collegamento e l’utilizzo di vari componenti hardware e software in modo rapido e semplice. Ciò consente un utilizzo flessibile e quindi la possibilità di creare soluzioni complete per varie sfide nel settore.

Autonomous vehicle agv robotics

Acquisizione dati

Le fonti di dati possono essere sensori esterni (barriere fotoelettriche, sensori di vibrazione), dispositivi di input (barre dei pulsanti), tecnologie di identificazione automatica (scanner di codici a barre), telecamere industriali oppure PLC macchine. L’ampia gamma di sorgenti dati consente il collegamento di tutte le macchine, sia direttamente tramite il PLC della macchina, sia tramite un semplice e veloce retrofit con sensori esterni.

Esempi

  • sensorconnect (per leggere automaticamente IO-Link Master e i sensori collegati)
  • cameraconnect (per leggere automaticamente le telecamere compatibili con GenICam e inserire il risultato in MQTT)
  • lettore di codici a barre (per collegare un lettore di codici a barre USB e inserire i dati in MQTT)
  • Node-RED (ad es. per protocolli proprietari e/o specifici della macchina)
  • PLC4X 

Infrastruttura dati

Questo livello è la parte centrale della soluzione open-source. Inizia rendendo tutti i dati acquisiti accessibili in tempo reale utilizzando soluzioni consolidate come Node-RED. Pertanto, aggiungere nuovi dati, elaborarli o integrarli con altri sistemi on-the-edge è molto semplice

Per inviare i dati grezzi e/o elaborati a un luogo centrale (cloud o on-premise) utilizziamo il nostro bridge MQTT auto-scritto. Le connessioni Internet o la rete in generale sono spesso instabili negli ambienti di produzione e quindi è necessario memorizzare in modo sicuro i messaggi durante i tempi di inattività di Internet o dell’elettricità. Poiché le soluzioni di bridge MQTT esistenti non erano affidabili, abbiamo sviluppato le nostre. Una volta che i dati arrivano al server, possono essere ulteriormente elaborati utilizzando gli stessi metodi on-the-edge (microservizio MQTT, Node-RED, ecc.).

I dati in tempo reale possono anche essere integrati in sistemi MES o ERP. Tutti i dati elaborati vengono quindi archiviati nei database utilizzando microservizi con bilanciamento del carico con memorizzazione nella cache. Pertanto, è possibile ottenere un’elevata disponibilità e un’enorme scalabilità attraverso i microservizi.

I dati relazionali (ad es. dati su ordini e prodotti) così come i dati di serie temporali in alta risoluzione (ad es. dati macchina come la temperatura) possono essere archiviati nel database TimescaleDB. I dati BLOB (ad es. le immagini della fotocamera) verranno archiviati in un archivio BLOB direttamente in Minio o utilizzando un gateway Minio in uno spazio di archiviazione specifico per il cloud come AWS S3 o Microsoft Azure Blob Storage. Non consentiamo l’accesso diretto ai database per motivi di prestazioni e sicurezza.