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IIoT EDGE GATEWAY come vettore del dato dalla Misura a progetti di AI e Automazione 4.0
Luca Signorin - Seneca
Sommario
Dall'OT all'IT -La trasmissione del dato
La "trappola del rumore"
Sistemi EDGE e CLOUD
Seneca IIOT Edge Gateway e LET'S
Application Case
Conclusioni
IT e OT -Due mondi a confronto
IT -Information Technology
Riguarda i sistemi aziendali e di business che memorizzano, elaborano e forniscono informazioni
- CI/CD (Continuous Integration e Continuous Delivery)
- Agile, DevOps, Scrum
- Big Data, Business Intelligence, AI
OT -OperationTechnology
Hardware e software che rilevano o provocano un cambiamento attraverso il monitoraggio e/o il controllo diretto di dispositivi fisici, processi ed eventi nell'azienda (Gardner)
- Digitalizzazione dei processi
- Telecontrollo, IoT e M2M
- Interconnettività dei sistemi IT (MES/ERP) e OT (Scada)
IERI
IT e OT si sviluppavano in modo INDIPENDENTE
OGGI
IT e OT convergono e sono INTERDIPENDENTI
Cresce la necessità di fare convergere IT e OT attraverso una condivisione dei dati che ciascuna di esse raccoglie e distribuisce: Automazione 4.0 e Data Integration.
Automazione 4.0 e Data Integration
Data Integration
È il processo di unione di dati provenienti da più sorgenti e pubblicati in una vista unificata.
Il processo di Data Integration inizia con l'acquisizione, la pulizia, la mappatura, la trasformazione dei dati e si completa con l'elaborazione in cui si ottengono informazioni che sono fruibili dai diversi stakeholder.
Benefici della Data Integration in Industry 4.0
- Digitalizzazione dei processi
- Integrazione con i sistemi di fabbrica (ERP, MES, SCADA, ...)
- Crescita di IOT e IIOT
- Cloud, Big Data & Analytics
EDGE e CLOUD (sinergia vincente)
EDGE Automation
DI COSA STIAMO PARLANDO?
È un modello di elaborazione distribuita che viene condotta in prossimità del punto di raccolta e di analisi dei dati, garantisce una maggiore velocità di esecuzione e favorisce le decisioni.
Quindi...
- Il dato viene <> da un sistema <> prima di essere processato;
- La gestione del dato avviene <> al punto di misura;
- Bassa latenza nella catena di misura;
- Affidabilità del sistema di acquisizione;
EDGE
-Soluzione DISTRIBUITA
- Elaborazione dei dati <>
- Basi dati limitate
- FixedWorkload
- Costi fissi (per dispositivo)
- Trasmissione verso sistemi diversi (CLOUD)
CLOUD
- Soluzione CENTRALIZZATA
- Elaborazione dei dati <>
- Big Data & Analytics (BI)
- Dynamic Workload
- Costi flessibili (es. payper use)
- Ricezione da sistemi diversi (EDGE)
EDGEe CLOUD possono e devono coesistere: la progettazione deve essere il risultato di un trade-off tra costi e benefici.
Continua nel PDF
IT -Information Technology
Riguarda i sistemi aziendali e di business che memorizzano, elaborano e forniscono informazioni
- CI/CD (Continuous Integration e Continuous Delivery)
- Agile, DevOps, Scrum
- Big Data, Business Intelligence, AI
OT -OperationTechnology
Hardware e software che rilevano o provocano un cambiamento attraverso il monitoraggio e/o il controllo diretto di dispositivi fisici, processi ed eventi nell'azienda (Gardner)
- Digitalizzazione dei processi
- Telecontrollo, IoT e M2M
- Interconnettività dei sistemi IT (MES/ERP) e OT (Scada)
IERI
IT e OT si sviluppavano in modo INDIPENDENTE
OGGI
IT e OT convergono e sono INTERDIPENDENTI
Cresce la necessità di fare convergere IT e OT attraverso una condivisione dei dati che ciascuna di esse raccoglie e distribuisce: Automazione 4.0 e Data Integration.
Automazione 4.0 e Data Integration
Data Integration
È il processo di unione di dati provenienti da più sorgenti e pubblicati in una vista unificata.
Il processo di Data Integration inizia con l'acquisizione, la pulizia, la mappatura, la trasformazione dei dati e si completa con l'elaborazione in cui si ottengono informazioni che sono fruibili dai diversi stakeholder.
Benefici della Data Integration in Industry 4.0
- Digitalizzazione dei processi
- Integrazione con i sistemi di fabbrica (ERP, MES, SCADA, ...)
- Crescita di IOT e IIOT
- Cloud, Big Data & Analytics
EDGE e CLOUD (sinergia vincente)
EDGE Automation
DI COSA STIAMO PARLANDO?
È un modello di elaborazione distribuita che viene condotta in prossimità del punto di raccolta e di analisi dei dati, garantisce una maggiore velocità di esecuzione e favorisce le decisioni.
Quindi...
- Il dato viene <
- La gestione del dato avviene <
- Bassa latenza nella catena di misura;
- Affidabilità del sistema di acquisizione;
EDGE
-Soluzione DISTRIBUITA
- Elaborazione dei dati <
- Basi dati limitate
- FixedWorkload
- Costi fissi (per dispositivo)
- Trasmissione verso sistemi diversi (CLOUD)
CLOUD
- Soluzione CENTRALIZZATA
- Elaborazione dei dati <
- Big Data & Analytics (BI)
- Dynamic Workload
- Costi flessibili (es. payper use)
- Ricezione da sistemi diversi (EDGE)
EDGEe CLOUD possono e devono coesistere: la progettazione deve essere il risultato di un trade-off tra costi e benefici.
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Fonte: AI ed Efficienza Industriale Webinar SAVE MCMA dicembre 2025
Settori: AI per industria, Automazione industriale, Cloud Computing, Cyber Security, Efficienza Industria, Industria 4.0, Informatica, Intelligenza artificiale, IoT, Reti di comunicazione, Sicurezza industriale, Software industriale, Telecomunicazioni
Mercati: Sicurezza industriale
Parole chiave: AI Intelligenza artificiale per l'industria, Automazione 4.0, Automazione industriale, Cloud Computing, Edge computing, Efficienza Industriale, Gateway, Internet of things, OT Operational technology
