In questo articolo parliamo delle soluzioni tecnologiche più adatte ai diversi contesti per monitorare, controllare e trasferire informazioni di dispositivi da remoto, provando a fornire le principali linee guida per una scelta consapevole.
In uno studio del 2011, Cisco stimava che nel 2020 il numero di dispositivi connessi avrebbe raggiunto la cifra record di 50 miliardi. La crescita è stata in realtà più lenta del previsto, ma nonostante il ridimensionamento delle stime si tratta comunque di un trend predominante e in ascesa.
Altro tema fortemente attuale è il controllo degli asset da remoto: l’edge computing, ovvero il concetto di incorporare capacità computazionali nei dispositivi stessi, è un fenomeno in crescita che si è manifestato dapprima solo in contesti aziendali/industriali ma è oggi diffuso anche su oggetti di uso domestico o wearable.
L’evoluzione della tipologia, della numerosità, della complessità dei dispositivi da monitorare sta guidando anche l’evoluzione delle tecnologie impiegate per effettuare il monitoraggio.
Da un lato esiste la ormai rodata generazione dei sistemi Historian, che sin dagli anni ‘80 aiutano le attività di controllo e monitoraggio di diversi settori industriali acquisendo dal campo i dati degli asset connessi e mettendo a disposizione degli utenti le serie temporali acquisite in near real time. Dall’altra si sta espandendo proprio in questi anni la tecnologia dell’Internet of Things - una tecnologia nata intorno al 2011 e proposta sin da subito come la nuova generazione dei sistemi di controllo, tanto da essere indicata da Gartner come una delle tecnologie emergenti con più alto potenziale.
Il trend attuale è nettamente a favore dell’IoT a discapito degli Historian, ma questo trend è davvero quello vincente?
Dipende! Bisogna chiarire le differenze tra le due tecnologie per capire quale più sia la soluzione più adatta a ciascuna esigenza.
Principali differenze tra Historian e IoT
Le caratteristiche che distinguono la nuova generazione di sistemi IoT dalla tecnologia tradizionale degli Historian sono molteplici, a partire dalla numerosità dalle caratteristiche degli asset e dalla complessità delle analisi che devono essere condotte.
Proponiamo qui una panoramica delle principali differenze tra le due tecnologie, analizzando di seguito le più rilevanti.
| HISTORIAN | IOT | |
| Campi di applicabilità | Tutti i settori industriali per cui è rilevante storicizzare e analizzare serie temporali | Settori industriali, smart metering, prodotti (domotica, wearable) |
| Architettura | Architettura monolitica | Architettura monolitica o a microservizi |
| Scalabilità | Scalabilità orizzontale ridotta | Scalabilità orizzontale elevata |
| Integrabilità e compatibilità | Tipicamente driver odbc, driver .net, più complicata integrazione con ambienti unix. Le ultime versioni di historian iniziano a esporre API REST. |
Tipicamente API REST. Non è compatibile con driver ODBC e .net |
| Protocolli comunicazione | OPC DA / OPC UA / Modbus / protocolli vendor DCS | MQTT, CoAP, AMPQ, DDS, http, LoRaWan (tramite LoRa Network Server), OPC UA, etc. |
| Integrazione con Big Data (Kafka, etc.) | Custom | Tipicamente out of the box |
| Costi e modello di prezzo | Il prezzo di una licenza perpetua è alto e legato al numero di sorgenti integrate e/o al numero di punti memorizzati, non al volume di dati | Il costo delle piattaforme IoT è legato al volume di dati e/o di device |
| Fruizione dati | FAT Client, App web Addin Excel | App web, App Mobile |
| Analisi | Analisi serie temporali (Trend, xy, correlazioni) out of the box | Analisi personalizzata delle serie temporali out of the box e possibilità di connettere le piattaforme con prodotti di Business Intelligence (e.g. Power BI) |
| Numero di dispositivi | Tipicamente pochi gateway che leggono molti punti ciascuno | Molti gateway che leggono molti punti (protocolli industriali, etc), device con poche variabili |
| Tempi di risposta | Tipicamente veloci (secondo) e uniformi nel tempo | warm storage (pochi giorni, veloce), cold storage (infinito storico, lento) |
| Claiming | No | Tipicamente sì |
| Ruoli | Ruoli e gruppi | Multitenant con gerarchie custom |
| Struttura dati | Serie temporali, tipicamente tag timestamp valore, eventualmente organizzati in viste logiche per equipment | Entità complesse e Big Data |
| Calcoli | Rule engine di complessità medio/bassa. | Rule engine di complessità elevata out of the box |
| Aderenza a standard industriali | audit, cfr 21 part 11 e cGxP compliance | audit |
Tipi di dati
Gli historian non sono compatibili con strutture dati complesse o con la gestione di dati destrutturati, ma sono ottimizzati per serie storiche semplici. Gli historian hanno infatti le stesse prestazioni di analisi, tipicamente sub second query speed, su tutto lo storico disponibile.
L’IoT invece, oltre alle serie temporali semplici, consente la gestione di dati destrutturati; si pensi ad esempio a foto, libretti di uso e manutenzione, audio. Tuttavia le prestazioni di quest’ultimo nell’analisi delle serie storiche è meno performante rispetto all’historian, almeno per quanto riguarda le analisi su intervalli di tempo molti ampi (mesi, anni).
Tipicamente infatti l’IoT ha a disposizione due livelli di storage a cui corrispondono tempi di risposta differenti:
- Warm storage (tempi di risposta inferiori al secondo): in questo livello rientrano dati recenti ( tipicamente ultimo mese) per consentire rapide analisi sul breve periodo.
- Cold storage (tempi di risposta di più secondi): in questo livello risiedono tutti i dati di storico che servono e possono essere fruiti per machine learning, advanced analytics e altro.
Campi di applicabilità e casi d’uso
Come evidenziato nella panoramica comparativa, gli historian sono rimasti legati a un contesto industriale, mentre l’IoT ha un campo di applicazione ben più vasto - entrambi comunque coprono il settore industriale.
I settori tipicamente adatti all’impiego degli historian sono:
- Il monitoraggio di performance di impianto dove gli asset sono su aree geografiche limitate (es. Oil & Gas)
- Il monitoraggio energetico delle unità o degli impianti di uno o più siti produttivi
- L'acquisizione dei dati di produzione di un parco eolico o di un impianto fotovoltaico
Le aree tipicamente adatte all’utilizzo della tecnologia IoT, oltre a quelle adatte all'historian, sono:
- Tutti i settori in cui vi sono molti punti di misura distribuiti geograficamente, ad esempio la rete di distribuzione di energia elettrica e di utilities in generale
- Tutti i settori industriali in cui è importante l’impiego dei wearable, ad esempio sensori chimici, sensori che misurano il livello di rumore o di stress termico a cui sono sottoposti gli operatori
- Le industrie di prodotto, per connettere al web i prodotti e i dispositivi hardware venduti ai propri clienti e dotarli quindi di sensoristica e intelligenza
Una scelta consapevole della tecnologia
In definitiva, la scelta della tecnologia per controllare e monitorare dispositivi da remoto dipenderà principalmente dal tipo di analisi che si vuol fare e dal contesto di applicazione.
Come in tanti altri ambiti, non esistono a priori scelte giuste o sbagliate: la cosa più importante è aver ben chiare le caratteristiche delle diverse tecnologie a disposizione e le proprie esigenze, in modo da effettuare scelte consapevoli. Per questo motivo consigliamo sempre ai nostri clienti di iniziare qualsiasi progetto di trasformazione digitale con il Technology Onboarding, un momento di formazione preliminare che, coinvolgendo tutte le figure chiave sin dall’inizio, consente di partire con il piede giusto.
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