Che cos’è l’Edge Computing e perché è importante nell’industria

Perché utilizzare l’Edge Computing in ambito industriale?

Uno stabilimento moderno può raccogliere dati da centinaia di macchine, sensori e dispositivi. Inviarli tutti in forma grezza a un sistema centrale può aumentare il traffico di rete e rendere più complessa la gestione delle applicazioni che richiedono una risposta rapida.

L’elaborazione locale permette di filtrare, aggregare e analizzare i dati direttamente vicino alla loro origine, inviando ai sistemi centrali solo le informazioni necessarie.

I motivi per cui un’architettura Edge può essere utile sono legati ai seguenti fattori.

Latenza

Alcune applicazioni devono reagire rapidamente agli eventi rilevati sul campo. A causa del ritardo dovuto alla distanza della rete dall’origine dei dati, il Cloud Computing da solo non è sempre in grado di soddisfare queste aspettative, con conseguenti inefficienze, tempi di attesa e esperienze utente inferiori alla media.

Se il dato deve viaggiare verso un sistema remoto prima di poter generare una risposta, la rete introduce inevitabilmente una latenza. Elaborare il dato localmente può ridurre questo tempo e rendere più prevedibile la risposta dell’applicazione.

È particolarmente rilevante nelle applicazioni di automazione, controllo e robotica che richiedono elaborazioni vicine al tempo reale.

Quantità di dati

Sensori e dispositivi industriali possono generare grandi quantità di dati e trasferire continuamente tutto il flusso verso il Cloud non è sempre necessario. Poiché le aziende continuano naturalmente ad aggiungere macchine e dispositivi perimetrali alle loro reti e a generare sempre più dati, il costo dell’invio dei dati al Cloud raggiunge presto livelli insostenibili; questo problema può essere risolto se la prima elaborazione, l’archiviazione e l’analisi dei dati vengono eseguite localmente.

Un dispositivo Edge può eseguire una prima elaborazione, conservare localmente le informazioni necessarie e inviare ai sistemi centrali soltanto dati aggregati, eventi o risultati dell’analisi. Questo consente di utilizzare in modo più efficiente la rete e di ridurre il volume di dati trasferiti.

Continuità operativa

Una connessione verso il Cloud non dovrebbe necessariamente determinare il blocco di un’applicazione locale, infatti un’architettura Edge progettata correttamente può permettere a determinati servizi di continuare a funzionare anche in caso di temporanea indisponibilità della connessione, mantenendo localmente l’elaborazione e i dati necessari al funzionamento. Quando poi la connettività torna disponibile, i sistemi possono riallineare le informazioni con l’infrastruttura centrale.

Sicurezza e gestione dei dati

Elaborare localmente una parte dei dati può ridurre la quantità di informazioni che devono attraversare la rete. In questo modo si proteggono i dati più sensibili, come i dati di produzione o le informazioni mediche, mantenendoli sul campo e trasferendo il minimo possibile su Internet.

Questo può contribuire a controllare meglio il flusso dei dati, ma la sicurezza non deriva automaticamente dall’utilizzo dell’Edge Computing. Dipende dall’intera architettura: dispositivi, rete, sistemi operativi, applicazioni, gestione degli accessi e modalità di comunicazione tra Edge e sistemi centrali.

Quali sono i vantaggi dell’Edge Computing?

L’adozione di un’architettura Edge può offrire diversi vantaggi in funzione dell’applicazione.

• Risposte più rapide: i dati possono essere elaborati vicino alla loro origine, riducendo la latenza.
• Elaborazione locale dei dati: una parte dell’analisi può avvenire direttamente sul campo.
• Minore traffico di rete: è possibile trasferire ai sistemi centrali soltanto i dati realmente necessari. Limitando le quantità di dati inviate al cloud, la larghezza di banda e le spese associate all’invio e all’archiviazione di quantità significative di dati possono essere ridotte.
• Maggiore continuità operativa: alcune funzioni possono continuare a operare localmente anche in caso di problemi temporanei di connettività.
• Architetture più flessibili: Edge, sistemi on-premise e Cloud possono essere combinati in funzione delle esigenze dell’applicazione.
• Maggiore sicurezza: limitando la trasmissione di dati via Internet, una soluzione di Edge Computing può, con una corretta implementazione, migliorare il controllo del trasferimento di dati sensibili e rafforzare la sicurezza dei dati. Mantenendo locale tutta la potenza di calcolo, si riduce la possibilità di esporre dati sensibili e si consente alle aziende di implementare procedure di sicurezza e di aderire più agevolmente ai requisiti legali.

Il vantaggio concreto dipende però da come viene progettata l’architettura complessiva. Non esiste una distribuzione ideale tra Edge e Cloud valida per ogni impianto.

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Che cos’è l’IoT e che cos’è un dispositivo Edge?

Il processo di connessione di oggetti fisici d’uso comune a Internet è noto come Internet of Things (IoT). Ciò include qualsiasi cosa, dai dispositivi indossabili e dai device intelligenti agli articoli per la casa di base, come le lampadine, fino ad attrezzature sanitarie o dispositivi medici.

Un dispositivo IoT non è necessariamente un dispositivo Edge.

La differenza riguarda soprattutto dove viene elaborato il dato. Un sensore può limitarsi a rilevare una misura e trasmetterla a un altro sistema, mentre un dispositivo Edge può ricevere quella misura, elaborarla localmente e produrre una risposta o un’informazione utile senza dover inviare ogni dato a un sistema remoto.

L’IoT è stato introdotto per la prima volta semplicemente per la trasmissione e la ricezione di dati. Tuttavia, oggi l’Edge Computing consente di adottare un approccio più moderno, trasmettendo, ricevendo e, soprattutto, analizzando i dati raccolti dalla rete e dai device IoT.

L’Edge Computing porta quindi capacità di elaborazione più vicine ai dispositivi che generano i dati.

E l’IIoT?

Quando questo approccio viene applicato all’ambiente industriale si parla spesso di Industrial Internet of Things, o IIoT.

Macchine, sensori, PLC, sistemi di visione e altri dispositivi possono essere connessi per raccogliere informazioni sul processo produttivo. I dati possono essere utilizzati, per esempio, per monitorare KPI, analizzare il comportamento delle macchine, identificare anomalie o supportare attività di manutenzione.

L’Edge Computing permette di eseguire una parte di queste elaborazioni direttamente in prossimità della macchina o del processo. Questo è particolarmente interessante quando i dati devono essere analizzati rapidamente oppure quando il volume di informazioni è troppo elevato per rendere conveniente trasferire tutto verso un sistema centrale.

Si consideri, ad esempio, la durata del life-cycle di una grande attrezzatura impiegata in un cantiere. I guasti sono un evento comune nelle operazioni e vari processi possono sottoporre le apparecchiature a sollecitazioni variabili nel tempo. In questo caso, i componenti dei macchinari più soggetti a danni o uso improprio possono essere dotati di sensori specializzati. Questi sensori possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni della macchina stessa (ad esempio tramite la raccolta ed elaborazione di dati e KPI in tempo reale), eseguire la manutenzione predittiva e fornire una guida agli ingegneri che hanno creato l’ingranaggio su come sviluppare nuovi modelli. Questi sono solo esempi delle possibili applicazioni dell’IoT industriale (IIoT) nella produzione, nell’energia e in altre operazioni manifatturiere.

Un esempio concreto: l’Edge Computing nello stabilimento

Immaginiamo una linea produttiva dotata di numerosi sensori.

Ogni dispositivo genera dati sulla macchina, sul processo e sulle condizioni operative. Un’architettura Edge può raccogliere queste informazioni localmente, elaborarle e trasformarle in dati utili per il sistema di produzione.

Invece di trasferire continuamente ogni singola misura, il sistema può inviare soltanto gli eventi rilevanti, i KPI, gli allarmi o i dati aggregati. L’architettura centrale continua comunque ad avere un ruolo importante perché può raccogliere le informazioni provenienti da più macchine o stabilimenti, storicizzare i dati, confrontare le prestazioni e alimentare applicazioni aziendali.

Il risultato è un’architettura distribuita, nella quale ogni livello svolge le elaborazioni per cui è più adatto.

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Edge Computing e robotica mobile

Gli Autonomous Mobile Robots (AMR) sono un esempio particolarmente interessante di applicazione dell’Edge Computing in ambito industriale.

Un robot mobile deve acquisire continuamente informazioni dall’ambiente attraverso i propri sensori e utilizzarle per prendere decisioni durante la navigazione. Una parte di questa elaborazione deve quindi avvenire a bordo del robot, senza dipendere dalla risposta di un sistema remoto. Allo stesso tempo, il robot comunica con i sistemi centrali per ricevere missioni, condividere informazioni e coordinarsi con gli altri robot della flotta.

Nel caso di HELKO, per esempio, l’elaborazione locale e la comunicazione con i sistemi di gestione della flotta contribuiscono a integrare la navigazione autonoma con la gestione delle missioni e con i processi logistici dello stabilimento.

L’Edge Computing diventa quindi una componente dell’architettura complessiva, non una tecnologia isolata.

Perché l’architettura Edge deve essere integrata con il resto del sistema?

In un progetto IIoT, installare un dispositivo Edge è soltanto una parte del lavoro: bisogna definire come il dato viene raccolto, dove viene elaborato, quali informazioni vengono trasmesse, come vengono storicizzate e con quali sistemi devono essere condivise.

L’architettura può coinvolgere diversi livelli: dispositivi di campo → Edge device → sistemi on-premise → rete → Cloud

La distribuzione delle funzioni dipende dal processo e dai requisiti dell’applicazione; per questo l’interoperabilità è un elemento importante. Una soluzione Edge deve poter comunicare con le tecnologie già presenti nello stabilimento e, quando necessario, integrarsi con PLC, SCADA, MES, database, piattaforme Cloud e altri sistemi aziendali.

Edge Computing: quando ha senso valutarlo?

L’Edge Computing può essere particolarmente interessante quando:

• il processo richiede risposte rapide;
• vengono prodotti grandi volumi di dati;
• la connettività non è sempre disponibile o affidabile;
• serve elaborare i dati localmente prima di trasferirli;
• più dispositivi devono collaborare all’interno dello stesso ambiente produttivo;
• è necessario integrare dati di campo con sistemi centrali.

La scelta non dovrebbe però partire dalla tecnologia. Il punto di partenza è il processo: quali dati vengono generati, da quali dispositivi, con quale frequenza, quali elaborazioni servono e quali sistemi devono utilizzare il risultato. Solo dopo si può definire dove conviene elaborare e distribuire le informazioni.

Edge Computing e sviluppo su misura

L’Edge Computing offre un’opportunità senza precedenti per valorizzare al meglio i dati. Con il partner giusto, un’azienda può ottenere il massimo dai propri dati in qualsiasi momento. Bisogna ricordare, tuttavia, che ogni stabilimento ha un’infrastruttura diversa. Esistono macchine e protocolli differenti, sistemi legacy da integrare, requisiti specifici di rete e applicazioni che possono richiedere comportamenti particolari. Per questo una soluzione Edge industriale difficilmente può essere trattata come un componente isolato da installare e configurare allo stesso modo in ogni azienda.

La personalizzazione può riguardare il software, l’integrazione con i sistemi esistenti, la gestione dei dati, la comunicazione tra dispositivi e l’architettura complessiva. Qualunque sia l’applicazione, una percentuale (spesso significativa) della soluzione va sempre sviluppata su misura: lo sviluppo di features personalizzate e una buona integrazione garantiscono che il sistema Edge Computing sia interoperabile con le altre tecnologie già presenti in azienda.

L’Edge Computing diventa così parte di un sistema più ampio, progettato intorno alle esigenze del processo produttivo.