Unificare le strutture dei dati macchina, associare i dati macchina con dati di altri sistemi in tempo reale, creare modelli dati standardizzati.
Quali sono le sfide principali che le aziende devono affrontare per costruire una "fabbrica digitale", ottenere una visione completa e coerente delle operazioni e delle performance di macchine e processi, e costruire informazioni complete a supporto di un'azienda veramente data-driven?
- La Data Integration, cosa è e come si fa
- Scopo e vantaggi della IoT Data Integration
- Le 'best practices' della IoT Data Integration
- Le IoT Data pipelines
- Integrazione e interoperabilità plug&play dei dati IoT con Alleantia IoT Edge
- Perchè la IoT Data Integration è così facile con il software Alleantia?
La IoT Data Integration, cos'è e come si fa
La Data Integration è il processo di pulizia, combinazione, consolidamento e coordinamento dei dati provenienti da fonti e sistemi diversi per ottenere insiemi di informazioni complete e contestuali.
La IoT Data Integration si concentra sulle macchine e sui dati di fabbrica, che presentano sfide specifiche: numero elevato di fonti, varietà di linguaggi e tipologie di dati, volumi di dati, velocità di aggiornamento, correlazione con informazioni contestuali su processi e operazioni.
L'obiettivo dell'IoT Data Integration è la creazione di un flusso di informazioni affidabili e coerenti per la fabbrica e i suoi impianti, per supportare molte analisi dei dati e processi guidati dai dati con informazioni pulite, complete e facilmente fruibili.
La Data Integration va di pari passo con il concetto di Data Interoperability, che comprende il trasferimento e il consolidamento dei dati all'interno e tra archivi di dati, applicazioni e organizzazioni. L'interoperabilità è molto impegnativa nell'ambiente della fabbrica, data l'ampia varietà di protocolli di comunicazione delle macchine, set e modelli di dati generati da sistemi di produzione, sensori e operatori. Inoltre, in un ambiente applicativo in rapida evoluzione, l'interoperabilità è essenziale per evitare la creazione di ‘data silos’, mentre i dati delle macchine devono essere facilmente disponibili per una varietà di applicazioni, esistenti e nuove, che le imprese industriali hanno e costruiranno per ottimizzare i loro processi e creare nuovi modi per sfruttare il ricco tesoro di informazioni nascosto nelle loro fabbriche.
Questo obiettivo è ostacolato da diverse barriere, quali:
- accesso ai dati da dispositivi e sistemi eterogenei
- gestione di sistemi OT e IT non integrati
- complessità ed efficacia della correlazione dei dati off-line.
- complessità di scalare le soluzioni IoT
Con dati incompleti e non sincronizzati, informazioni eterogenee, fonti frammentate, garantire la coerenza dei dati diventa un incubo, poiché le informazioni ottenute ricostruiscono solo parzialmente il corso di un processo.
I dati costano, avere molti dati incoerenti significa investire il tempo dei data engineers e degli ingegneri di processo in numerose e interminabili attività di raccolta e ricostruzione dei dati. Ed in questi casi, è frequente raccogliere dati che si riveleranno inutili e non verranno mai utilizzati.
Scopo e vantaggi dell' IoT Data Integration
La Data Integration elimina la necessità di acquisire manualmente i dati dai processi aziendali e riduce il rischio di errori e di analisi successive grazie ai dati in tempo reale.
Ciò semplifica la preparazione dei dati ed evita di dover ricominciare da capo per ogni report o applicazione, consentendo di creare valore immediato. In questo modo si migliora la sinergia e l'interazione dei sistemi, si risparmia tempo, si riducono gli errori e si producono dati più utili.
In breve, l'integrazione dei dati nel settore manifatturiero porta molti vantaggi, come una migliore gestione e controllo della produzione, una maggiore efficienza e accuratezza. Tuttavia, per sfruttare appieno questi vantaggi, è necessario pianificare e implementare un processo di integrazione efficace e sostenibile e soluzioni di supporto.
Le ‘Best Practices’ della IoT Data Integration
Individuare le fonti di dati dell'azienda
Queste possono includere macchinari, sistemi ERP, MES, controllo qualità, gestione della catena di fornitura e altri sistemi che generano dati.
Definire i dati da integrare
Una volta identificate le fonti di dati, è necessario definire quali dati devono essere integrati. Questi possono includere dati sulla produzione, sulle scorte, sugli ordini dei clienti, sulle spedizioni, sui fornitori e su altri aspetti della produzione.
Per integrare i dati, è necessario scegliere una piattaforma
La piattaforma deve collegarsi a diverse fonti di dati. Deve riunire le informazioni in un unico luogo (data lake). La piattaforma deve essere in grado di gestire grandi volumi di dati, fornire una mappatura accurata dei dati e offrire una pulizia, nonché disporre di potenti funzionalità di normalizzazione dei dati, compresa la pulizia dei dati, per garantire precisione, coerenza e affidabilità. Una volta che i dati sono stati puliti e normalizzati, possono essere integrati in un unico repository
Monitoraggio e manutenzione dei dati
Dopo l'integrazione, è importante monitorare e mantenere i dati per assicurarne l'accuratezza, la coerenza e l'affidabilità nel tempo. Ciò include una visione unificata per la verifica periodica, la correzione degli errori e la pulizia dei dati inutilizzati.
Oltre a questi passaggi chiave, è importante considerare alcuni elementi aggiuntivi che possono contribuire al successo nella gestione dei dati nel settore manifatturiero:
- Sicurezza dei dati. Garantire la sicurezza dei dati è fondamentale per proteggere le informazioni aziendali sensibili e critiche. Ciò include l'implementazione dei controlli di accesso, la crittografia dei dati, il monitoraggio delle attività sospette e la conformità alle normative sulla privacy dei dati.
- Scalabilità e prestazioni. Le pipeline devono essere progettate per gestire grandi volumi di dati e adattarsi alle crescenti esigenze dell'azienda nel tempo. Ciò significa che devono essere scalabili e in grado di mantenere prestazioni elevate anche in presenza di un carico di lavoro maggiore.
- Integrazione con i sistemi esistenti. Le pipeline di dati devono essere integrate con i sistemi esistenti dell'azienda, come i sistemi ERP, MES, CRM e altri, per garantire una visione completa e integrata delle attività.
- Automazione dei processi. L'automazione dei processi può contribuire a migliorare l'efficienza operativa e a ridurre il lavoro manuale ripetitivo. Ciò può includere l'automazione della raccolta e dell'elaborazione dei dati, nonché l'automazione delle attività di monitoraggio e manutenzione dei dati.
- Analisi in tempo reale. Nel settore manifatturiero è spesso importante avere accesso a informazioni in tempo reale per prendere decisioni immediate e reagire rapidamente ai cambiamenti dell'ambiente operativo. Le pipeline di dati devono essere in grado di supportare l'analisi in tempo reale per fornire informazioni aggiornate e tempestive agli utenti.
L'aggiunta di questi elementi durante la progettazione e l'implementazione dei flussi di dati nella produzione può aiutare le aziende. In questo modo possono sfruttare al meglio i loro dati e ottenere importanti vantaggi competitivi.
Le IoT data pipelines
Gli strumenti delle data pipelines possono identificare le potenziali tendenze di evoluzione e deriva di processo e funzionamento, attraverso un'analisi predittiva basata su dati contestuali. L'utilizzo di strumenti efficienti di data pipeline fornisce informazioni approfondite che possono aiutare il reparto di produzione a ottimizzare le proprie operazioni.
Data pipeline per il monitoraggio della produzione
Raccolta dei dati di produzione dai sensori delle macchine, dai sistemi di Production Execution (MES), dai terminali degli operatori e da altri dispositivi di monitoraggio.
Normalizzazione dei dati, rilevamento delle anomalie, aggregazione dei dati per periodo di tempo e calcolo delle metriche di produzione (ad esempio, OEE - Overall Equipment Effectiveness).
Analisi dei dati per identificare le tendenze di produzione, individuare i tempi di fermo macchina, prevedere i picchi di produzione e ottimizzare la pianificazione della produzione.
Creazione di dashboard in tempo reale per monitorare lo stato della produzione, generare report sull'efficienza produttiva e identificare i punti critici che richiedono un intervento.
Data pipeline per la manutenzione predittiva
Raccolta dei dati dei sensori, dei dati storici di manutenzione, dei dati di funzionamento delle macchine e di altre informazioni rilevanti sulla salute delle apparecchiature.
Normalizzazione dei dati, identificazione di schemi e anomalie nei dati, calcolo delle metriche di salute delle apparecchiature.
Analisi dei dati per identificare i primi segnali di anomalia nel funzionamento delle macchine, prevedere il momento ottimale per eseguire la manutenzione preventiva e massimizzare la disponibilità delle apparecchiature.
Creazione di cruscotti per monitorare lo stato delle apparecchiature, visualizzare le previsioni di guasto e pianificare le attività di manutenzione.
Data pipeline per la qualità predittiva
Raccolta dei dati dei sensori, dei dati operativi della macchina, della misurazione della qualità (in linea e fuori linea) e di altre informazioni rilevanti sullo stato delle apparecchiature, dei dati sulle prestazioni della macchina (ad esempio, velocità del mandrino, utilizzo degli utensili, temperatura).
Normalizzazione dei dati, identificazione di schemi e anomalie nei dati, degrado delle prestazioni della qualità, correlazione dei dati operativi della macchina.
Analisi dei dati per identificare i primi segni di degrado della qualità - prima che il test gate generi scarti -, prevedere l'andamento e il momento in cui interrompere la produzione prima che il tasso di scarti aumenti, eseguire la manutenzione preventiva e massimizzare la resa produttiva.
Creazione di cruscotti per monitorare le prestazioni della qualità, visualizzare le previsioni di degrado della qualità e pianificare le attività di manutenzione.
Integrazione e interoperabilità plug&play dei dati IoT con Alleantia IoT Edge
Il software IoT Edge di Alleantia è una soluzione completa per implementare tutte le funzioni di IoT Data Integration e Interoperability in fabbrica. All'interno di un framework no-code molto versatile, fornisce tutte le funzionalità per garantire un'acquisizione rapida e completa dei dati macchina, la standardizzazione dei dati, l'integrazione dei dati IoT con altre sorgenti, e la distribuzione sicura delle informazioni.
(Soluzione disponibile su molti sistemi operativi, sia in ambienti bare metal che virtualizzati.)
L'immagine che segue riassume le funzioni disponibili nel software Alleantia IoT Edge
Acquisizione e standardizzazione plug&play dei dati IoT
I machine driver di Alleantia incorporano la traduzione del protocollo insieme alla struttura dei dati standardizzata, convertendo i dati grezzi provenienti da qualsiasi macchinario industriale in una sintassi comune e in una struttura di dati documentata (ID Gateway - ID Dispositivo - ID Variabile). Mettiamo a disposizione gratuitamente, attraverso la nostra libreria Driver, oltre 5000 machine drivers, con una lista in continua espansione. Gli editor dei drivers consentono poi a clienti, integratori e costruttori di macchine di creare e gestire facilmente nuovi driver di macchine.
Standardizzazione dei modelli di dati
I machine drivers possono includere, oltre al modello di dati macchina "grezzo", modelli di dati guidati dai processi, per convertire le strutture di dati macchina in modelli di dati standardizzati, utilizzando le "variabile virtuali" gestite dal nostro software, che non solo possono mappare singole variabili, ma supportano anche operatori matematici e logici per creare nuove variabili.
Li chiamiamo quindi "Extended Machine Drivers". Ad esempio, abbiamo creato - ispirandoci ai modelli di dati UMATI, ma anche con i contributi dei nostri partner di applicazioni MES - gli Extended Machine Driver MES per le macchine utensili, con un modello semantico standardizzato che supporta la gestione dei processi produttivi e l'integrazione MES. Questo modello consente ai clienti di utilizzare gli stessi set di dati di input e output (compresi dati definibili liberamente dal cliente) per lo scambio di dati relativi alla produzione, indipendentemente dal tipo di macchina. Inoltre, stiamo costruendo altri modelli estesi per supportare l'analisi dei dati delle macchine. I clienti possono creare liberamente i propri modelli di dati e le logiche di mappatura dei dati utilizzando gli editor dei machine drivers.
Correlazione di dati contestuali
Grazie alle oltre 20 API disponibili nel software Alleantia IoT Edge, applicazioni esterne possono scambiare dati non solo con le macchine, ma anche con il software IoT Edge stesso, utilizzando le "variabili virtuali" degli Extended Machine Drivers.
Ciò significa che è possibile correlare, in tempo reale, i dati della macchina con i dati di processo, senza richiedere modifiche non scalabili alla programmazione della macchine.
(Non è richiesto di aggiungere informazioni sugli ordini di produzione nel programma ISO, o creare "registri fittizi" in un PLC per ospitare informazioni MES, non effettivamente utilizzate dalle operazioni della macchina.)
Utilizzando gli Extended Machine Drivers e la configurazione delle API, le applicazioni possono aggiornare i dati macchina presenti nel software IoT Edge, dove tali informazioni saranno associate ai dati della macchina in tempo reale e in modo continuo.
Questo genererà set di dati completi e standardizzati che forniranno informazioni completamente coerenti sulle performance delle macchine.
Distribuzione dei dati
Il software IoT Edge di Alleantia implementa un modello di "broadcasting", in cui qualsiasi API disponibile può essere configurata separatamente per distribuire le "informazioni standard IoT" a più applicazioni contemporaneamente, con impostazioni a grana fine che garantiscono robustezza, affidabilità, resilienza e sicurezza.
Perché la IoT Data Integration è così facile con il software Alleantia?
✅ +5000 MACHINE DRIVER pronti all'uso - Supporto per un'ampia gamma di CNC, PLC, sensori, per la traduzione del protocollo, la conversione e l'elaborazione dei dati plug&play.
✅ Modelli di dati standardizzati - I Machine Driver estesi supportano modelli di dati standard, forniti da Alleantia secondo le linee guida UMATI, e integrati da riscontri da clienti e partner applicativi dopo test sul campo.
✅ Contextual Data Integration - oltre 20 API di connettività con applicazioni SaaS/Paas on premise e su cloud, per aggiungere informazioni contestuali ai dati delle macchine in tempo reale.
✅ Distribuzione dei dati no-code - +20 API disponibili, configurabili in modo indipendente, per lo scambio bidirezionale di dati con applicazioni SaaS/Paas/Applicazioni e servizi, on premise e su cloud.
