Una diretta conseguenza della digitalizzazione dei processi produttivi è l’enorme quantità di dati che ogni dispositivo, anche IoT, presente in azienda e collegato in rete può generare. Ma è dalla storicizzazione dei dati che può derivare un incremento della produttività e la riduzione dei costi aziendali a tutti i livelli.
Vediamo perché.
I dati rappresentano, a tutti gli effetti, un patrimonio da salvaguardare. Anche se sono alla base di ogni processo decisionale, la sola raccolta dati tuttavia non basta a generare valore. I dati, infatti, vanno elaborati, aggregati e interpretati ed infine archiviati nel modo corretto perché possano permettere all’azienda di ottimizzare il processo produttivo ed eventualmente intervenire con attività di prevenzione. Attraverso l’analisi dei dati è possibile monitorare il proprio processo produttivo per garantire (e anche migliorare) elevati standard di qualità e sicurezza e questo consente anche di individuare tempestivamente eventuali criticità o guasti e intervenire con una manutenzione di tipo predittivo. Ma come fare per non perdere il valore aggiunto di una così grande quantità di informazioni? Occorre scegliere i software giusti che permettano un’adeguata acquisizione e storicizzazione dei dati per garantire le informazioni critiche.
I vantaggi della storicizzazione dei dati
La storicizzazione dei dati è un’attività spesso considerata non prioritaria, ma quando non effettuata correttamente origina database difficili da consultare, ottimizzare e, a volte, da comprendere e utilizzare in modo proficuo. Al contrario un database più efficiente per i dati industriali, che assicuri a chi opera nei reparti IT la possibilità di poter disporre in ogni momento dei dati forniti dai dispositivi del processo produttivo (dispositivi edge), semplificandone e migliorandone la gestione su Cloud, senza che la risoluzione dei dati venga compromessa, consente alle aziende di migliorare notevolmente le proprie performance e la propria produttività. Per conseguire questi risultati è necessario scegliere un software che sia in grado di storicizzare i dati correttamente, rendendo possibile la trasformazione dei dati disaggregati in informazioni concretamente fruibili.
Storicizzazione dei dati: quali sono i software giusti
I parametri fondamentali che devono influire sulla scelta della giusta soluzione software per la corretta storicizzazione dei dati riguardano in primo luogo la capacità di consentire una visione integrata e accurata di tutte le attività produttive e permettere un accesso immediato ai dati storici. In secondo luogo, una capacità di campionamento e acquisizione sicura e buone performance nella compressione del dato. L’analisi dei dati grezzi e la loro aggregazione in isole di informazione deve essere inoltre contestualizzata: gli utenti devono potersi connettere a database multipli, avere la possibilità di definire asset model diversi, compresa la mappatura dei tag, e di creare facilmente delle schermate e dei layout per la visualizzazione dei trend d’analisi. Inoltre, deve essere garantita la sicurezza ed integrità dei dati per consentire la gestione anche ad utenti e amministratori appartenenti a organizzazioni o domini diversi.
Un’altra prerogativa essenziale è la semplicità di configurazione e di utilizzo. In particolare, il software dovrebbe essere in grado, se richiesto, di supportare un elevato numero di utenti e di licenze e gestire milioni di tags da macchine e impianti, senza occupare troppo spazio sui dischi e senza inficiare la rapidità di configurazione e la facilità di connessione per l’IIoT.
Infine, particolare attenzione merita il parametro legato alla fruibilità del software, con la quale non si intende solamente la possibilità di eseguire query o consultare i dati, ma soprattutto l’effettiva capacità di interagire con altre piattaforme, in alcuni casi anche più specifiche, per il trattamento dei KPI (Key Performance Indicators), dei dati di consumo, efficienza, ecc., in modo che sia possibile effettuare scelte consapevoli e puntuali.
La capacità di acquisire dati da fonti dati diverse deve essere un punto di forza determinate del software. È ben nota, in ambiente industriale, la complessità e la difficoltà di interazione e dialogo tra chi opera nei reparti IT e chi lavora nelle operations (OT). Avere uno strumento in grado di colloquiare con fonti dati diverse (controllori logici programmabili (PLC), interfacce uomo-macchina (HMI), server, client, ecc.) presenti sull’impianto e, al contempo, capace di rappresentare il dato in forma chiara e comprensibile è fondamentale per consentire la convergenza tra IT e OT. Proficy Historian di GE Digital (distribuito e supportato da ServiTecno), ad esempio, è il primo software al mondo di gestione dati di processo “Cloud-native” pensato e progettato proprio per aiutare le aziende a sfruttare gli investimenti nel Cloud IT esistenti e a combinare dati OT e aziendali grazie al quale è possibile migliorare e velocizzare la fase decisionale e incrementare la produttività. Quando IT e OT convergono, infatti, dall’analisi dei dati raccolti dai dispositivi IoT si possono ottenere rapidamente e in modo efficiente informazioni preziose.
