A ciascuno il suo gemello digitale

23 Luglio 2018 | Maddalena Vario | Caffè scientifico

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Intervista con Claudio Demartini, Politecnico di Torino

In che modo si può migliorare il processo produttivo di un’impresa in un’ottica Industria 4.0?

Lavoriamo fianco a fianco con le imprese partendo dall’analisi dello status quo, una sorta di fotografia per capire le criticità e tracciare le possibilità di miglioramento che maturano con la trasformazione digitale per poi proporre soluzioni atte a migliorare il processo produttivo.

Claudio Demartini
Politecnico di Torino
Direttore del Dipartimento di Automatica e Informatica
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L’Internet of Things, con la possibilità di far interagire tra di loro e con la realtà circostante gli oggetti grazie a chip e sensori, ha aperto le porte alla tecnologia del gemello digitale (digital twin), che ci permette di rappresentare virtualmente qualsiasi oggetto e attore reale che opera nel sistema produttivo e creare una copia virtuale di qualunque elemento e componente che realmente agisce nella linea di produzione.

IL DIGITAL TWIN RAPPRESENTA FEDELMENTE LA SUA CONTROPARTE REALE IN QUEL MOMENTO

Il digital twin rappresenta quindi fedelmente la sua controparte reale in quel momento e, grazie al fatto che è virtuale, su di esso si possono applicare algoritmi di simulazione per valutare come il dispositivo reale e fisico reagirebbe variando le condizioni del suo funzionamento. Questo permette sia di pianificare specifici interventi degli operatori, realizzando una manutenzione tecnica preventiva che di ipotizzare scenari operativi per poterli ottimizzare. Al momento abbiamo un accordo con le start-up, collocate nell’incubatore I3P del Politecnico di Torino, che operano nel contesto dell’Industria 4.0 e che fungono da elemento di raccordo con le richieste delle aziende, per capire gli interventi da fare, e proporre soluzioni sostenibili e compatibili, ad esempio per ridurre sempre più lo scollamento temporale e qualitativo tra le esigenze del mercato e il prodotto finale offerto dall’azienda.

Il digital twin di un motore richiede che ogni singola parte, sua componente, sia dotata di molteplici sensori in grado di tracciare le relazioni con ciascuna delle altre componenti, le sollecitazioni fisico-chimiche subite, il comportamento esperito, tutti rappresentati nel dominio crono-topologico del ciclo di vita.

Come ridurre lo scollamento temporale tra domanda e offerta di mercato?

Possiamo immaginare una linea di produzione che è costituita da più unità, ciascuna in grado di produrre le informazioni che servono per controllare l’intero processo di produzione su tutti i livelli gerarchici che caratterizzano l’organizzazione dell’impresa. Diventa essenziale riuscire a rilevare nel dettaglio il comportamento della singola unità produttiva per poter costruire in termini di informazioni quello che è il comportamento del sistema completo, per esempio integrando le informazioni provenienti dall’area marketing, dalla supply chain, dalla produzione e della stessa organizzazione in termini di ruoli e funzioni che la costituiscono.

Partendo quindi dalle ricerche di mercato e dalle informazioni raccolte e successivamente elaborate, emergono determinate caratteristiche che il cliente vorrebbe da un determinato prodotto, immaginiamo da un’automobile: tanto più immediata è la risposta del sistema produttivo, tanto più domanda e offerta si incontreranno in maniera efficace. L’intero flusso di informazioni diventa quindi determinante per riuscire a presentare in modo completo il comportamento dell’azienda, anche in riferimento ad altre imprese del suo mercato di riferimento locale e globale. Emerge quindi il ruolo dominante della scienza del dato come strumento potenziale per migliorare i processi produttivi.

Intervento di emergenza in ambiente simulato utilizzando rappresentazioni in realtà virtuale.

Quale sistema adottate per garantire l’interoperabilità dei dispositivi collegati in rete?

SUL DIGITAL TWIN APPLICHIAMO ALGORITMI DI SIMULAZIONE

I controllori a logica programmabile (PLC), i sistemi di controllo numerico (NC) e i robot comunicano con regole ben definite, pertanto nel momento in cui essi devono essere collegati a Internet, data la grande varietà di soluzioni, occorre introdurre una funzione di intermediazione, realizzata da un dispositivo capace di tradurre i protocolli esistenti usati in officina in quello usato per accedere alla rete Internet. Seguendo l'approccio basato sull’architettura orientata ai servizi (Service-Oriented Architecture - SOA), l’ipotesi della piattaforma OPC-UA (Open Platform Communications - Unified Architecture) può essere scelta come candidata per integrare i sistemi dell’impianto di produzione con i sistemi aziendali: un'integrazione verticale per spostare le informazioni dal livello del dispositivo a quello dell’applicazione collocata al livello gerarchico superiore. In altri termini realizzare un server o un client OPC-UA per un sistema di controllo significa consentire una comunicazione verticale verso i sistemi SCADA, MES e ERP e contemporaneamente permettere uno scambio trasparente di informazioni tra PLC di qualunque brand, cancellando con un solo tratto le distanze tra la fabbrica e il mondo Internet.

CON LA SIMULAZIONE LAVORIAMO PER RIDURRE LO SCOLLAMENTO DI TEMPO E DI QUALITÀ TRA LE ESIGENZE DI MERCATO E IL PRODOTTO OFFERTO

OPC-UA è un protocollo di comunicazione macchina-macchina sviluppato dalla Fondazione OPC che si basa sulla norma internazionale IEC62541. Quest’ultima descrive la struttura delle informazioni in termini di modelli semantici e delle regole da applicare per trasferire le informazioni tra i partner della comunicazione. Questa stessa soluzione può essere usata per gestire le interazioni tra sensori e qualsiasi applicazione IT nello scenario dell’Industria 4.0. In un progetto in corso, avviato in collaborazione con il CNR, viene utilizzato proprio il protocollo OPC-UA per lo sviluppo di un ambiente standard e univoco per gestire l’interazione tra nodi di comunicazione e i client presenti nella rete della fabbrica intelligente.

Come fate per analizzare questa enorme mole di dati prodotti?

Per effettuare analisi complesse di dati e promuovere attività connesse alla sperimentazione del Big Data, ci siamo dotati di infrastrutture di elaborazione ad elevate prestazioni. Oggi, grazie all'iniziativa HPC del Politecnico di Torino, disponiamo di un servizio di Academic Computing, fornito dal Dipartimento di Automatica e Informatica, che fornisce risorse di calcolo e supporto tecnico per attività di ricerca accademica e didattica.

RICERCA E FORMAZIONE PER L’INDUSTRIA 4.0

Il Politecnico di Torino sta seguendo due temi principali legati all’Industria 4.0: quello relativo alla manifattura additiva di cui si occupa il centro di competenza Additive Manufacturing Competence Center e quello dell’ innovazione nelle piccole e medie imprese, di cui si occupano i laboratori interdipartimentali come Smart Data Lab, Cars@Polito Lab e Energy Center Lab, a cui partecipa il Dipartimento di Automatica e Informatica diretto dal dott. Demartini. I laboratori raccolgono competenze diverse, interdisciplinari e che operano insieme in modo da dare risposte unitarie alle esigenze delle imprese che compongono il sistema produttivo. Tali competenze confluiscono poi nel Digital Innovation Hub della Regione Piemonte, di cui il Politecnico è partner. Nel caso della manifattura additiva si guarda al consolidamento di un ciclo produttivo che introduce una tecnica di produzione meccanica “per addizione” a fianco di quelle tradizionali “per sottrazione” o fusione in stampo, invece nel secondo caso si guarda alle opportunità che l’introduzione della trasformazione digitale offre alle piccole e medie imprese. Tenendo conto che esiste per entrambi una trasversalità legata alle azioni di formazione e ricerca, al Politecnico di Torino esistono strutture, come ad esempio la Scuola Master e la Scuola di Dottorato, che focalizzano l’attenzione anche sui temi rilevanti connessi al dominio di tale trasformazione, nella prospettiva dell’Industria 4.0

LA CLOUD GARR PER L’INDUSTRIA 4.0

Il progetto HPC4AI, partito a luglio 2018 e coordinato dall’Università di Torino, intende realizzare un centro di competenza di calcolo ad alte prestazioni per l’intelligenza artificiale aperto e scalabile con applicazioni centrate nella strategia S3 (Strategia di specializzazione intelligente) nel campo della salute, agroalimentare, meccatronica, automotive, aerospazio.
Il centro, il cui costo complessivo sarà di 4,5 milioni di euro, è costituito da una federazione distribuita che fornisce in modo complementare le tecnologie abilitanti per l’operatività e la sostenibilità. Fra queste tecnologie: High-Performance Computing (HPC), IoT, Machine Learning, Big Data Analytics.
La dotazione infrastrutturale del centro, costituita da 4 green data center federati, tra cui HPC@Polito, sarà resa facilmente fruibile mediante servizi cloud. GARR è partner del progetto e metterà in esercizio sulla infrastruttura del centro la sua piattaforma Cloud federata, basata su OpenStack, per lo sviluppo di applicazioni e servizi di AI.
Il centro offrirà supporto altamente specializzato per favorire l’innovazione e sviluppare le competenze nelle aziende del territorio, quindi a stimolare l’espansione delle opportunità di mercato.
hpc4ai.it/