Nell’Industria 4.0 si parla molto di “dati” e “interconnessione“, ma cosa succede realmente tra il momento in cui un sensore rileva una temperatura e quando il responsabile di produzione visualizza un grafico sul suo smartphone?

Capire il percorso dei dati industriali è fondamentale per progettare sistemi efficienti, sicuri e scalabili.
Ecco perchè in questo articolo esploriamo i vari livelli dell’architettura dati, dalle macchine al cloud, per comprendere come trasformare i dati grezzi in informazioni utili per prendere decisioni strategiche.

Il punto di partenza: sensori e attuatori sul campo

Dove nascono i dati? Ogni impianto industriale moderno è equipaggiato con numerosi dispositivi di rilevamento che generano continuamente informazioni:

• Sensori di temperatura, pressione, vibrazione e posizione

• Encoder e contatori per monitorare velocità e cicli

• Misuratori di consumo energetico (elettrico, gas, aria compressa)

• Stati macchina: in funzione, fermo, allarme, manutenzione

• Dati di processo: velocità di produzione, pezzi prodotti, scarti rilevati

Tipologie di segnali

I sensori possono generare diversi tipi di segnali:

• Analogici: segnali continui come 4-20mA o 0-10V che rappresentano valori variabili (temperatura, pressione)

• Digitali: segnali ON/OFF, impulsi per conteggi o eventi discreti

• Bus di campo: protocolli industriali come Profibus, Modbus, CANopen che permettono comunicazione seriale

Prima aggregazione

I segnali provenienti dal campo vengono raccolti da PLC (Controllori Logici Programmabili), RTU (Remote Terminal Unit) o gateway IoT che li convertono in informazioni strutturate e li rendono disponibili per i livelli superiori dell’architettura.

 Il livello di controllo: PLC e SCADA

I Controllori Logici Programmabili sono il cuore del controllo industriale:

• Gestiscono la logica di automazione in tempo reale (cicli di millisecondi)

• Controllano direttamente attuatori, valvole, motori

• Memorizzano dati in registri locali e variabili interne

• Garantiscono sicurezza e affidabilità nel controllo di processo

 I sistemi SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) offrono:

• Interfaccia operatore per monitoraggio visuale tramite HMI (Human Machine Interface)

• Pannelli touch screen, PC industriali o tablet per la visualizzazione

• Storicizzazione dei dati su database locali (trend storici, log eventi)

• Sistema di allarmi e notifiche in tempo reale per anomalie

• Possibilità di comando remoto delle macchine

Quali sono le criticità di questo livello? Spesso i dati rimangono “intrappolati” nei singoli sistemi a causa di:

• Formati proprietari specifici di ogni produttore

• Mancanza di standardizzazione tra macchine diverse

• Difficoltà di accesso da parte dei sistemi gestionali

Per questo motivo è essenziale il livello successivo: il middleware.

Il middleware: il ponte tra fabbrica e ufficio

Qual è il ruolo del middleware industriale?

Il middleware agisce come traduttore universale:

• Traduce protocolli diversi (Modbus, OPC UA, MQTT, Ethernet/IP)

• Normalizza i dati provenienti da fonti eterogenee

• Gestisce la comunicazione bidirezionale tra campo e gestionale

• Aggrega dati da più macchine e linee produttive

Tecnologie chiave sono:

• OPC UA: standard aperto per l’interoperabilità industriale, supportato dalla maggior parte dei produttori

• MQTT: protocollo leggero publish/subscribe ideale per IoT industriale

• API REST: per integrazioni moderne con sistemi gestionali e applicazioni web

IDatabase intermedi, invece, sono:

• Historian: database ottimizzati per serie temporali industriali, capaci di gestire milioni di letture al secondo

• Data lake: raccolta di dati grezzi per analisi avanzate e machine learning

Edge Computing vs Cloud: dove elaborare i dati?

Una delle decisioni architetturali più importanti è dove elaborare i dati raccolti. Le due opzioni principali sono l’edge computing e il cloud computing, spesso utilizzate in combinazione.

Edge Computing (elaborazione locale)

L’edge computing prevede l’elaborazione dei dati direttamente in prossimità della loro origine.

Vantaggi:

• Analisi in tempo reale con latenza minima (millisecondi)

• Decisioni critiche immediate senza dipendere dalla connettività internet

• Riduzione del traffico dati verso il cloud (invio solo dati aggregati)

• Funzionamento anche offline o con connessione intermittente

• Maggiore privacy e sicurezza dei dati sensibili

Ecco alcuni casi d’uso tipici:

• Rilevamento anomalie in tempo reale (vibrazioni eccessive, temperature fuori range)

• Controllo qualità automatico in linea

• Sistemi di sicurezza che richiedono risposta immediata

• Pre-elaborazione e filtraggio dati prima dell’invio al cloud

Cloud Computing: potenza di calcolo scalabile

Il cloud offre capacità di elaborazione praticamente illimitate con alcuni vantaggi:

• Risorse di calcolo e storage scalabili in base alle necessità

• Analisi su grandi volumi di dati storici

• Algoritmi avanzati di Machine Learning e Intelligenza Artificiale

• Accesso da qualsiasi luogo tramite internet

• Dashboard e reportistica accessibili su dispositivi mobili • Benchmarking tra più stabilimenti produttivi

Alcuni tipici casi d’uso possono essere:

• Dashboard aziendali per il management

• Analisi predittive su manutenzione e guasti

• Ottimizzazione dei processi basata su big data

• Confronto prestazioni tra diverse linee o stabilimenti

Architettura ibrida: il meglio dei due mondi

Nella pratica, l’approccio più efficace combina edge e cloud:

• Edge per decisioni rapide, critiche e controllo locale

• Cloud per analisi strategiche, reportistica e ottimizzazione

• Sincronizzazione intelligente tra i due livelli per bilanciare prestazioni e costi

L’integrazione con i sistemi gestionali (MES/ERP)

MES: Manufacturing Execution System

Il MES è il sistema che collega direttamente la produzione con la gestione:

• Riceve dati in tempo reale dalle macchine e dai PLC

• Gestisce gli ordini di produzione e la schedulazione

• Traccia i lotti e garantisce la tracciabilità completa

• Monitora la qualità e gestisce i non conformi

• Registra tempi di lavoro, fermi macchina e causali

• Fa da ponte tra lo shop floor e il sistema gestionale

ERP: Enterprise Resource Planning

L’ERP è il cuore della gestione aziendale: ecco alcuni casi d’uso:

 • Pianificazione delle risorse e degli acquisti

• Gestione ordini clienti e fornitori

• Controllo del magazzino materie prime e prodotti finiti

• Amministrazione, contabilità e controllo di gestione

• Riceve dati aggregati dal MES sulla produzione effettiva

L’integrazione funziona in entrambe le direzioni:

Dal campo al gestionale:

• Quantità prodotte in tempo reale

• Consumi di materie prime ed energia

• Scarti e non conformità

• Tempi effettivi di lavorazione e fermi

Dal gestionale al campo:

• Ordini di produzione da eseguire

• Ricette e parametri di processo

• Priorità e sequenze di lavorazione
Quali sono i benefici concreti dell’integrazione?

• Pianificazione basata su dati reali e non su stime

• Tracciabilità completa dal lotto materia prima al prodotto finito

• Calcolo accurato dei costi di produzione effettivi

• Eliminazione della doppia digitazione e degli errori manuali

• Visibilità immediata sullo stato di avanzamento ordini

In conclusione, in poche parole, l’architettura dei dati industriali è molto più di “mettere dei sensori e collegarli al cloud“. È un ecosistema stratificato dove ogni livello ha un ruolo specifico e complementare:
• I sensori rilevano eventi fisici e li trasformano in segnali

• I PLC controllano i processi e aggregano i primi dati

• Il middleware traduce e normalizza informazioni eterogenee

• L’edge elabora localmente per decisioni rapide

• Il cloud offre potenza di calcolo per analisi avanzate

• I sistemi gestionali trasformano i dati in decisioni strategiche
Progettare correttamente questo percorso significa avere dati affidabili, sicuri e realmente utilizzabili per prendere decisioni migliori. Non si tratta solo di tecnologia, ma di creare un sistema coerente che supporti la competitività aziendale.

In Elteco progettiamo architetture dati su misura, partendo dall’analisi delle esigenze specifiche di ogni cliente, selezionando le tecnologie più appropriate per ogni livello e garantendo integrazione, sicurezza e scalabilità.
Vuoi capire come strutturare al meglio l’architettura dati del tuo impianto?
Contattaci per una consulenza tecnica personalizzata. I nostri esperti analizzeranno la tua situazione attuale e ti proporranno soluzioni concrete per valorizzare i dati della tua produzione.