Scalabilità dell'IA industriale tramite integrazione Edge to Cloud

I moderni impianti di produzione generano continuamente grandi volumi di dati operativi, che spesso rimangono isolati all'interno di sistemi a livello di reparto produttivo (shopfloor). Tradizionalmente, il collegamento di queste tecnologie operative (OT) con l'IT aziendale di livello superiore e le piattaforme cloud richiede un middleware IoT complesso e con elevati requisiti di manutenzione.

Questi livelli software aggiuntivi creano spesso colli di bottiglia nell'elaborazione dei dati, aumentano i costi dell'infrastruttura e richiedono un'estesa preparazione dei dati. Per le aziende industriali, ciò complica la trasmissione in tempo reale di dati di produzione contestualizzati, ostacolando a sua volta lo sviluppo, l'addestramento e la scalabilità globale di modelli di apprendimento automatico su più siti produttivi.

L'integrazione IT/OT end-to-end come soluzione
Per eliminare queste barriere strutturali, è stata implementata un'architettura di sistema diretta per collegare i dispositivi edge del reparto produttivo a una piattaforma centralizzata di dati e IA nel cloud, senza l'utilizzo di middleware complessi. Questa soluzione tecnica si basa sull'interazione tra una piattaforma edge industriale e un ambiente analitico indipendente dal cloud (cloud-agnostic).

Il trasferimento dei dati è gestito tramite una pipeline di dati specializzata di livello industriale. Questa applicazione acquisisce i dati direttamente dalle apparecchiature di produzione, li contestualizza e li instrada in modo continuo. Ciò crea un flusso di lavoro a ciclo chiuso: i dati puliti provenienti dall'officina fungono da base nel cloud per l'addestramento di algoritmi avanzati. Successivamente, i modelli finalizzati vengono distribuiti nuovamente sui dispositivi edge locali, dove vengono eseguiti direttamente all'interno del processo di produzione e in prossimità dei macchinari fisici.

Caratteristiche tecniche e pipeline di dati automatizzate
Il livello edge utilizza un hub di integrazione centrale per i dati industriali al fine di sbloccare in modo sicuro le informazioni isolate dai controller e dai macchinari. L'ecosistema di applicazioni locali garantisce un'elaborazione dei dati a bassa latenza e un'elevata disponibilità del sistema, elementi essenziali per l'esecuzione di processi critici per la sicurezza.

L'applicazione FFT DataBridge funge da collegamento. Questo software funziona come un gateway pronto all'uso che elimina la necessità di una preparazione manuale e costosa dei dati. Trasforma i dati grezzi di produzione in set di dati pronti per l'IA e li trasmette in modo sicuro e crittografato alla piattaforma Databricks. Nell'ambiente cloud, le informazioni sono gestite a livello centrale per supportare applicazioni come la manutenzione predittiva, l'ottimizzazione della qualità, la gestione dell'energia e il controllo dei processi autonomi.

"La soluzione è pronta all'uso e non richiede una preparazione dei dati complessa e costosa", spiega Volker Stark, COO di FFT Produktionssysteme. "Collegando nativamente IT e OT, eliminiamo i complessi livelli IoT e semplifichiamo significativamente la connettività industriale."

Vantaggi operativi e scalabilità globale
La combinazione di analisi dei dati centralizzata ed esecuzione decentralizzata consente di prendere decisioni basate sui dati in tempo reale. Poiché l'architettura del sistema è indipendente dal cloud e basata su standard, i modelli di IA completamente addestrati possono essere implementati su reti di produzione globali con personalizzazioni minime, invece di rimanere limitati a un unico impianto.

L'assenza di livelli middleware complessi riduce le spese amministrative e i costi di manutenzione dell'infrastruttura IT. Distribuendo algoritmi ottimizzati direttamente sulle macchine, gli utenti beneficiano di processi più stabili, una riduzione dei tempi di inattività grazie all'analisi predittiva e un aumento della produttività complessiva. Questa connettività end-to-end costituisce la base tecnica per i futuri flussi di lavoro di produzione autonomi.

"L'IA industriale sviluppa tutto il suo valore solo quando dati, contesto ed esecuzione si uniscono", afferma Rainer Brehm, COO per l'Automazione e CTO di Siemens Digital Industries. "Insieme, consentiamo ai nostri clienti di scalare l'IA industriale su tutte le apparecchiature e le fabbriche e di realizzare una produzione basata sull'IA."

A cura di Maria Brueva, redattrice di Induportals – adattato dall'IA.

www.siemens.com