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Un motore e una pressa devono capirsi, o l'impianto si ferma (intervista)
Un impianto industriale complesso non ha quasi mai un solo fornitore. Ha motori di un'azienda, valvole di un'altra, controllori di una terza, e ognuno di questi componenti porta con sé una descrizione dei propri dati che, senza uno standard comune, resta illeggibile agli altri. È il problema che l'Asset Administration Shell (AAS) prova a risolvere: ne abbiamo parlato con Flavio Ronzoni, della divisione Automation & Electrification di Bosch Rexroth, e Davide Catalini, della divisione Industrial Hydraulics, che raccontano lo stesso problema da due lati opposti della stessa macchina.
Ronzoni descrive il rischio con un esempio pratico: un impianto si ferma durante un turno critico, e il tecnico ha bisogno della documentazione di un componente. Se quel componente segue lo standard AAS, il documento è disponibile e univoco; in caso contrario, certe informazioni potrebbero andare perse o essere male interpretate.
Il problema, spiega Ronzoni, riguarda il significato del dato, non la sua semplice disponibilità: un'unità di misura omessa può fermare un impianto quanto un guasto vero. Un caso concreto già in uso è quello promosso da ZVEI sul Product Carbon Footprint, dove i dati di emissioni dei singoli componenti vengono recuperati e aggregati in automatico lungo tutta la catena del valore, senza un intervento manuale a ogni passaggio.
Davide Catalini aggiunge un punto che a prima vista sembra un controsenso: standardizzare rende più facile sostituire il proprio componente con quello di un concorrente. Ma il calcolo, per i fornitori industriali, pende comunque a favore dell'allineamento: il rischio di perdere terreno pesa meno del rischio di un fermo macchina causato da un impianto dove i fornitori non si parlano tra loro.
"Il rischio di concorrenza è minore del rischio di non essere tutti allineati, e quindi di creare un problema sulla macchina."
Davide Catalini, divisione Industrial Hydraulics
Chi progetta architetture di automazione ha a disposizione diversi componenti, dai motori e attuatori, fino a moduli I/O e logiche di sicurezza, ma il vero e proprio cervello della macchina è il controllore, il componente elettronico più importante di tutta la catena, tema già raccontato in una precedente intervista a Tom's Hardware. Nel tempo, spiega, i controllori industriali si sono affiancati alle architetture che troviamo nel mondo IT e PC consumer: componenti e chipset sono standard, tuttavia i requisiti di robustezza, determinismo e cybersicurezza sono in automazione molto più stringenti. Queste capacità consentono l'esecuzione di algoritmi AI a bordo macchina e simulazioni avanzate.
Su questa base si sviluppa il digital twin comportamentale: la riproduzione virtuale di un componente o di un sistema complesso come quello di un robot, accompagnata da un modello fisico che ne replica il comportamento, prima ancora che il componente venga costruito. La tecnologia arriva fino all'hardware-in-the-loop, dove il controllore reale interagisce con il modello simulato per validare il software.
Chi lavora invece sui macchinari stazionari pesanti, presse, macchine per la metallurgia, impianti che restano fermi ma azionano grandi potenze, affronta un problema diverso. Qui il tema centrale è la manutenzione predittiva, più che la progettazione: in questi settori un fermo macchina non previsto costa tempo di produzione e interventi di riparazione complessi, spesso con pezzi e tecnici da far arrivare da lontano, un costo che la servitizzazione del settore manifatturiero cerca sempre più di prevenire con contratti di monitoraggio continuo.
Il digital twin, in questo contesto, alimenta un health index: un indicatore costruito su dati oleodinamici, elettronici e da sensori dedicati, che con l'aiuto di algoritmi individua per tempo un calo di prestazioni o il rischio di rottura di un componente: un guasto previsto in anticipo smette di essere un imprevisto, e l'azienda può pianificare l'intervento con i tempi di approvvigionamento e i costi già in ma