L’Industrial Internet of Things, indicato brevemente con l’acronimo IIoT, è l’insieme di dispositivi e smart machineries, connessi ad internet e platform avanzate di analisi, che hanno lo scopo di elaborare i dati nell’ambito del moderno contesto industriale 4.0.

Le applicazioni IIoT in ambito industriale rispondono alle esigenze di soluzioni riguardanti l’elaborazione dei dati in tempo reale, per incrementare l’efficienza, ridurre l’errore umano e, più in generale, i costi di produzione.

La configurazione di un modello tipico di IIoT comprende:

– smart devices quali sensori, applicazioni e macchinari, connessi tra loro;

– una rete per il trasferimento dei dati , che può essere un server o un cloud;

– software di analisi ed elaborazione dati.

Applicazioni dell’IIoT

L’impiego dell’ IIoT in ambito industriale consente di ottimizzare tempi e risorse, permettendo all’azienda produttrice di ottimizzare i processi produttivi e, di conseguenza, di essere più competitiva sul mercato .

I pattern aziendali che gli IIoT sono in grado di fornire sono di diverse tipologie: di seguito verranno illustrati gli ambiti principali in cui gli IIoT trovano la loro principale applicazione.

1. Settore della produzione:

i macchinari in cui è utilizzata la tecnologia IIoT sono programmati per individuare e prevenire eventuali problematiche, tra cui la più seria riguarda il fermo nella produzione. In questo modo, è possibile ridurre gli sprechi di risorse, con un incremento dell’efficienza produttiva;

2. Supply chain:

sensori appositamente programmati per la gestione dell’inventario generano un alert automatico ed il riordino delle scorte, ancora prima che queste raggiungano il livello minimo stabilito per il riapprovvigionamento. La tecnologia IIoT, in questo senso, fornisce un valido supporto nella riduzione del quantitativo degli scarti, liberando il magazzino e consentendo allo staff di guadagnare in termini di efficienza e qualità di lavoro.

Le imprese utilizzano l’IIoT attraverso metodi di varie tipologie e livelli: alcune afferiscono a modelli collaudati, mentre altre sono ancora in via sperimentale:

• la tecnica digital twin ha come base quella di riprodurre un macchinario, una sua parte o un processo, attraverso un un pattern informatico che ne costituisca il “gemello”. Analizzando il comportamento di quest’ultimo, è possibile presumere quello dell’antagonista, allo scopo di prevenire ed evitare l’insorgere di problematiche, in anticipo rispetto al loro verificarsi;
• la Radio Frequency IDentification (RFID) include strumenti quali etichette e lettori; questi ultimi impiegano le onde radio per codificare i tag RFID. Questa metodologia è più avanzata rispetto alla lettura con reader dei codici a barre, in quanto consente di leggere una quantità di tags contemporaneamente, ed inoltre riesce a monitorare gli oggetti con più facilità e ad una distanza maggiore, grazie al lungo raggio di azione;
• Intelligent Edge: è uno spazio in cui i dati vengono elaborati e trasmessi. La sicurezza garantita dall’IE rende piuttosto remote le possibilità che i big data vengano compromessi o violati;
• Manutenzione predittiva: si riferisce ad un apparato che include macchinari e/o componenti dotati di appositi sensori. Questi gestiscono i dati, trasferendoli in un database, che costituisce un archivio di indispensabile consultazione, cui si attinge nel caso fosse necessario risolvere un guasto. La manutenzione predittiva, da un lato, ha uno scopo di prevenzione dei guasti, e dall’altra evita le inutili manutenzioni.