AUTOMAZIONE INDUSTRIALE

AUTOMAZIONE INDUSTRIALE

Estensione degli ambiti di applicazione. Interazioni con l’innovazione tecnologica. Bibliografia. Webgrafia

L’a. i. comprende oggi interventi tecnologici molto variegati per inseguire un gran numero di obiettivi e, nel caso più frequente in cui gli obiettivi siano contrastanti, realizzare consapevolmente il compromesso preferito tra molti possibili. Tra gli obiettivi quasi sempre presenti si trovano: la realizzazione di un processo produttivo conveniente dal punto di vista economico, il controllo di qualità del prodotto, la sicurezza e corrette condizioni lavorative per il personale umano, un uso ottimale delle risorse, quali materie prime ed energia, e il rispetto di norme, sempre più stringenti, relative all’inquinamento dell’ambiente e allo smaltimento di rifiuti e scarti di vario tipo. Questi e altri obiettivi acquistano una diversa importanza a seconda dell’ambito della produzione e, spesso, per una stessa tipologia di prodotto, anche a seconda del segmento di mercato a cui ci si rivolge.

Estensione degli ambiti di applicazione. – L’automazione, storicamente, è stata dapprima sviluppata in alcuni tipi di impianti industriali, tra cui quelli chimici o siderurgici, per poi diffondersi, con modalità estremamente differenziate, a quasi tutte le industrie, almeno nei Paesi tecnologicamente più avanzati. Tanto che oggi, almeno in Italia, dove la presenza di aziende di piccole dimensioni è preponderante, alcune indagini (cfr. ANIPLA, Osservatorio sulla cultura di automazione) indicano che gli operatori di automazione agiscono in aziende piccole, o piccolissime, circa nella stessa misura in cui agiscono in aziende grandi. Il principio alla base dell’a. i. è che, nella gestione di un processo, semplice o complesso, è necessario raccogliere un numero sufficiente di dati per determinare azioni di controllo, volte a ottenere un comportamento desiderato dell’intero sistema. Questo principio di base, che ha mostrato ampiamente la sua efficacia nel mondo industriale, si sta oggi diffondendo in diversi ambiti di applicazione: nel recente rapporto della Commissione europea (Monitoring and control, 2009) si definiscono 11 diversi settori, che comprendono, oltre agli ambiti tradizionali, tra cui le industrie manifatturiere e di processo, anche campi come i servizi, logistici e di trasporto, la domotica (cioè l’uso intensivo di sensori e dispositivi per incrementare il comfort e l’efficienza energetica negli edifici) e la sanità, in ambito sia ospedaliero sia domiciliare. È molto probabile che l’applicazione dei principi dell’automazione a diversi domini comporti grandi vantaggi proprio all’a. i. stessa; infatti le sfide tecnologiche attuali sono caratterizzate da un elevato grado di complessità, quindi, spesso, per elaborare soluzioni innovative efficaci e davvero implementabili, occorrono investimenti importanti. Questo sia perché è necessario coinvolgere diversi progettisti con competenze complementari, sia perché, in molti casi, occorre sviluppare o adattare nuove tecnologie correlate, per es. in campo informatico o delle comunicazioni. Di conseguenza, è auspicabile che possano concorrere all’ideazione, sperimentazione e implementazione delle nuove tecnologie professionalità e capacità economiche finora escluse in base all’ambito di applicazione.

L’a. i. si basa spesso sull’uso di tecniche denominate complessivamente controlli automatici: un insieme ormai vastissimo di algoritmi, da implementare su opportuni dispositivi di calcolo, che permettono, sulla base dei dati forniti dai sensori, di determinare in tempo reale il valore degli ingressi di controllo da applicare al processo tramite gli attuatori disponibili (Encyclopedia of systems and control, 2014). Da questa sintetica descrizione si comprende come, per utilizzare tecniche di controllo per un dato processo o sistema e, in particolare, in un nuovo ambito applicativo, si debbano soddisfare opportuni prerequisiti tecnologici: devono essere disponibili sensori, attuatori e dispositivi di calcolo sufficientemente economici, affidabili, versatili e potenti. Il soddisfacimento di tali prerequisiti è stato più precoce in campi dove, tradizionalmente, si è potuto spendere di più per l’innovazione, come il settore aeronautico

o aerospaziale, o, limitatamente all’industria, le industrie grandi e caratterizzate da ampi volumi di produzione (che permettono di ammortizzare gli investimenti purché essi comportino miglioramenti anche appena percentualmente apprezzabili). Oggi, però, metodi sviluppati in settori di avanguardia tecnologica diventano, presto, applicabili anche altrove, non appena dispositivi più economici risultano disponibili sul mercato. E anche lo sviluppo di soluzioni innovative è più distribuito che in passato, sia per la maggiore diffusione di personale specializzato sia per la necessità di tutte le aziende di essere estremamente competitive.

Interazioni con l’innovazione tecnologica. – Per sviluppare algoritmi di controllo innovativi, capaci di garantire prestazioni sempre più elevate, e per analizzarne il comportamento, anche utilizzando sistemi di simulazione, ci si basa spesso sulla teoria dei sistemi dinamici, una disciplina da sempre al confine tra i controlli automatici e la matematica. Per es., sono argomenti tipici della teoria dei sistemi, con applicazioni in ambiti molto diversi dai controlli automatici, lo studio dei sistemi caotici e quello di vari tipi di processi stocastici. La teoria dei sistemi dinamici studia il comportamento di sistemi (che hanno spesso il ruolo di modelli di processi reali) nei quali le variabili di interesse sono soggette a significative variazioni temporali, correlate tra loro; questo in contrasto con la tipica impostazione di base di molti settori dell’ingegneria, in cui i primi calcoli per un progetto sono svolti sotto assunzioni di stazionarietà per le grandezze considerate. La teoria dei sistemi dinamici, come la matematica, può a buon diritto occuparsi di argomenti puramente teorici: essa è però fortemente condizionata dalle necessità che i controlli automatici, e l’automazione più in generale, presentano in un determinato periodo. Per esemplificare questo concetto, basti pensare a come la teoria dei sistemi dinamici sia stata dapprima sviluppata per sistemi a tempo continuo, nei quali, come tipicamente accade per i modelli di fenomeni naturali, il tempo fluisce con continuità. In un primo momento, infatti, i controlli automatici dovevano essere implementati tramite dispositivi analogici. Successivamente, la rivoluzione digitale ha messo a disposizione calcolatori e dispositivi digitali di vario tipo, caratterizzati da una temporizzazione discreta, e si è quindi conseguentemente sviluppata la teoria dei sistemi dinamici a tempo discreto, in cui l’interazione tra processo fisico (a tempo continuo) e sistema di calcolo (a tempo discreto) veniva gestita attraverso semplici soluzioni specifiche per modellare il campionamento (passaggio da tempo continuo a tempo discreto) e la tenuta (passaggio da tempo discreto a tempo continuo). Oggi, infine, per poter considerare situazioni molto più variegate, in cui componenti in parte a tempo continuo e in parte a tempo discreto interagiscono, tra loro e con l’ambiente, secondo diverse possibili modalità, in dipendenza da eventi esogeni o endogeni, si sta sviluppando sempre di più la teoria dei sistemi dinamici ibridi (Goebel, Sanfelice, Teel 2009), in cui la variabile tempo appartiene a un dominio ibrido (sia continuo sia discreto).

La maggior parte delle applicazioni innovative dell’a. i. è caratterizzata oggi da un elevatissimo grado di interdisciplinarità (The impact of control technology, 2011); per ottenere buoni risultati occorre riconoscere e sfruttare gli ultimi progressi in diverse discipline correlate, a partire dalla robotica (da moltissimi anni una delle armi vincenti nel settore dell’automazione, ed essa stessa oggi oggetto di grande espansione nel mondo dei servizi) e includendo la sensoristica, la visione artificiale, le telecomunicazioni e l’informatica. Tra le nuove tecnologie, che già hanno un impatto importante nel mondo dell’a. i., vi sono certamente le tecnologie di comunicazione senza fili (wireless), che permettono di abbattere importanti costi di installazione negli impianti, ma pongono nel contempo nuovi e rilevanti problemi di sicurezza e affidabilità, e i nuovi dispositivi e protocolli nelle reti di comunicazione; tali innovazioni comportano nuovi paradigmi nella progettazione del software per l’industria, che molti vogliono sempre più basato sull’esecuzione contemporanea di applicazioni su molti dispositivi, indipendenti ma interagenti in modo essenziale per gli obiettivi condivisi. Queste innovazioni, assieme allo sviluppo di sensori sempre più sofisticati e dotati di autonomia, portano a concepire, per es., sistemi definiti reti di sensori, cioè sistemi che si basano sulla coordinazione tra molti agenti cooperanti per la raccolta, l’elaborazione e la distribuzione di dati.

Come conseguenza delle innovazioni tecnologiche, sta infine cambiando anche la prospettiva con cui si organizza l’automazione industriale. L’organizzazione gerarchica dei compiti è ancora molto diffusa. Tale organizzazione è pensata su più livelli, partendo da controllori semplici ai livelli più fisici del processo, composti con azioni di tipo super-visivo, per l’individuazione dei guasti e la riconfigurazione del sistema, e, a livello più elevato, con una pianificazione più o meno automatizzata, connessa con le richieste del mercato e la gestione degli ordini. In alternativa, o in aggiunta, a questo tipo di organizzazione, molti studi iniziano a proporre modelli basati sulla considerazione esplicita dell’interazione tra parte fisica e parte umana del sistema. Tali modelli, noti come cyber-physical systems, a loro volta possono essere integrati su più vasta scala per costituire un sistema di sistemi, cioè un’entità complessa costituita da unità diverse, e internamente eterogenee. L’applicazione industriale di tali concetti sembra promettente per l’automazione e per gli ambiti correlati, ma la formalizzazione chiara di tali approcci è ancora in fase di completamento, proprio perché la varietà di ambiti applicativi, e la grande velocità con cui oggi si sviluppano innovazioni, rende difficile evidenziare le proprietà comuni a molte ricerche attualmente attive.

Bibliografia: R. Goebel, R. G. Sanfelice, A. Teel, Hybrid dinamical systems, «IEEE Control systems magazine», 2009, 29, 2, pp. 28-93; Encyclopedia of systems and control, ed. J. Baillieul, T. Samad, London 2014.

Webgrafia: ANIPLA, Osservatorio sulla cultura di automazione, Indagine sulla collocazione dell’uomo di automazione nel mondo del lavoro, http://www.anipla.it/documenti/Indagine_Lavoro.pdf; Monitoring and control: today’s market and its evolution till 2020, ed. J. Pereira, European Commission, Luxembourg 2009, http://www.google.it/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source= web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0CCEQFjAA&url=http%3 A%2F%2Fwww.balcon-project.eu%2Fuploads%2Ffiles%2FReports_and_Studies%2FMonitoring_and_Control_Todays_market_and_its_evolution_until_2020.pdf&ei=rArGVLXaDZfsaMibgdgE&usg=AFQjCNF34hKD0k-7_MhYr8grXwhtuMtbTg; The impact of control technology, ed. T. Samad, A.M. Annaswamy, IEEE Control Systems Society, 2011, http://ieeecss. org/sites/ieeecss.org/files/documents/IoCT-FullReport_v2.pdf.

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