Il telecontrollo è una funzione a cui assolvono più tecnologie in grado di consentire monitoraggio, controllo e ottimizzazione delle attività per i settori dell’acqua e dell’energia, ma anche dei trasporti, della sanità e dell’industria.
Le best practice di questo mondo rappresentano spesso altrettanti casi di eccellenza dell’innovazione tecnologica. Come spesso accade anche per le altre componenti dell’Industria 4.0 e della digital transformation, è un concetto in costante fermento ed evoluzione: dalle origini legate al semplice monitoraggio, ora il telecontrollo sfrutta anche tecnologie di frontiera come machine learning e intelligenza artificiale.
Gli esempi applicativi vanno dal servizio idrico integrato al miglior utilizzo delle risorse industriali; dalle reti logistiche ai cambiamenti in atto a livello di produzione, trasmissione e distribuzione dell’energia. L’alto livello di connettività tra cose, persone e servizi, determina una crescita esponenziale delle tecnologie di monitoraggio e controllo, che diventano fondamentali per la realizzazione del concetto di fabbrica del futuro.
Anche l’approccio ‘intelligente’ alla città, con l’impiego delle tecnologie dell’internet of things e la gestione smart di traffico, rifiuti, edifici e illuminazione, sarà sempre più al centro delle applicazioni di telecontrollo, a cui si aggiungono le nuove opportunità offerte ad esempio nel campo dei trasporti con la diffusione dei veicoli elettrici. In sostanza, il telecontrollo genera nuove implementazioni, nuove opportunità e prospettive di business.
Ecco perché anche le aziende che aderiscono ad Anie Automazione e che sviluppano e mettono in pratica le soluzioni di questo mondo, hanno realizzato un white paper dal titolo ‘Evoluzione, visione e applicazioni dell’ecosistema telecontrollo’, che è stato presentato nel corso di una tavola rotonda organizzata in collaborazione con Messe Frankfurt Italia.
“La raccolta delle informazioni provenienti dai vari asset aziendali e di attività è sempre stata e continua a essere un tema di fondamentale importanza nel contesto industriale”, rimarca Marco Vecchio, direttore di Anie Automazione: “monitorare, registrare, elaborare dati e misure delle attività provenienti dal ‘campo’ applicativo permette ai gestori degli impianti di avviare procedure di riduzione dei costi e di eliminazione degli sprechi, incrementando i profitti e offrendo la possibilità di gestire i malfunzionamenti in modo rapido o con procedure di manutenzione predittiva”.
Il telecontrollo è oggi “sempre più fondamentale per le infrastrutture alla base del nostro vivere e lavorare“, sottolinea Antonio De Bellis, presidente del Gruppo telecontrollo, digitalizzazione reti e applicazioni distribuite di Anie Automazione. Che osserva: “è in una nuova fase evolutiva, dove le architetture e le funzionalità hanno oggi connotati differenti. È un settore dinamico che non mette barriere, ma si espande, per assorbire le novità e rendersi utile, generando valore”.
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L’evoluzione dei sistemi di telecontrollo
Il telecontrollo è in pratica una soluzione di automazione per la supervisione di attività, luoghi, situazioni, attraverso software e dispositivi dedicati, e la raccolta dei dati con una rete di apparati e strumenti distribuiti su un impianto anche molto complesso.
“Il telecontrollo può limitarsi alla lettura di un dato a distanza, vale a dire il suo monitoraggio, o prevedere anche la modifica dello stato di un sistema remoto attraverso attuatori, cioè la sua regolazione”, rileva Vincenzo Lanave, Ceo di Intesis.
È sempre necessaria la presenza di un centro di controllo e supervisione, in casi complessi possono essere più di uno e gerarchicamente connessi, per l’elaborazione dei dati che provengono dagli apparati in campo: sensori, attuatori, sistemi ad hoc che sono dislocati sull’impianto.
“Il telecontrollo si basa sullo scambio di informazioni tra una periferia e un centro di controllo, quindi un ruolo importante viene svolto dall’infrastruttura di comunicazione che si può realizzare attraverso diversi supporti fisici come la fibra ottica, vettori radio e rete telefonica”, fa notare Domenico Dellarole, Sales manager di Wit Italia. Allo scopo di acquisire e trasmettere i dati sono invece impiegate le Remote terminal unit (Rtu) o Programmable logic controller (Plc).
Gestire reti di acqua, gas, energia elettrica o termica
Il passo successivo “è quello dell’autonomia, ovvero la capacità di automatizzare elaborazioni e processi per ottimizzare, controllare e monitorare”, spiega Dellarole, arrivando al concetto di telecontrollo a guida autonoma, che poggia le sue basi sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
L’architettura di un sistema di telecontrollo e supervisione di reti “deve essere strutturata in funzione delle peculiarità e delle caratteristiche specifiche del processo a cui il sistema è destinato, come trasporto e distribuzione di acqua, gas, energia elettrica o termica, e via dicendo”, sottolinea Pasquale Talento, presidente Id&a, e questo settore di sviluppo “pone un’ulteriore sfida tecnologica collegata alla possibilità di estendere la comunicazione digitale al di fuori dell’impianto, per poter arrivare fino al centro di dispacciamento remoto”, basato su soluzioni Scada, che si occupa di eseguire elaborazioni di dati e misure sulla base delle quali prendere delle decisioni relative alla gestione degli stessi impianti.
L’esempio del ciclo idrico integrato
Nel ciclo idrico integrato “esiste oggi un ventaglio molto ampio di driver di miglioramento sia nell’area dell’acqua potabile, sia in quella delle acque reflue rispetto ai quali il telecontrollo, visto come punto di aggregazione, può essere identificato come il miglior strumento di risposta alle nuove necessità”, sottolinea Donato Pasquale, responsabile settore Water Italia in Schneider Electric.
In particolare, in questo ambito, l’introduzione della delibera Arera 917/2017 ha creato uno scenario nuovo nel mondo del telecontrollo, sia per i sistemi centrali di analisi dei dati, sia per i sistemi periferici e i relativi software, che analizzano e aiutano a gestire, ad esempio, perdite idriche e interruzione del servizio, in seguito a malfunzionamenti e rotture degli impianti di rete: “uno studio condotto da Thornton e Lambert ha dimostrato, ad esempio, che la riduzione media percentuale delle rotture risulta statisticamente pari a 1,4 volte la riduzione percentuale della pressione massima in rete”, fanno notare gli specialisti di Anie Automazione.
Telecontrollo, intelligenza artificiale e machine learning
Il telecontrollo presenta spesso problematiche di difficile gestione, anche per i team di tecnici più esperti, che possono essere risolte in modo più efficiente attraverso l’impiego di tecnologie di intelligenza artificiale (AI), “con la complicazione addizionale, rispetto alle applicazioni industriali tipiche, di avere gli impianti diffusi sul territorio, quindi in un’area estesa”, fa notare Andrea Peraboni, Sales and marketing director in S.d.i. automazione industriale. Spesso quindi la soluzione “può essere rappresentata da software di ottimizzazione che operino a fianco del sistema centrale di telecontrollo”, sfruttando dati provenienti dal campo, ma anche dalla rete distribuita, “e fornendo in periferia comandi e setpoint che orchestrano la gestione complessiva dell’infrastruttura”.
Allo stesso modo, esistono problematiche in cui e necessario utilizzare tecniche di machine learning, “proprio per far fronte a difficoltà conseguenti all’esigenza di gestire apparati di controllo e strumenti diffusi sulla rete“, osserva Leonardo Balestrieri, Engineering manager in Tesmec Automation, un caso tipico è quello in cui “il set-point di una stazione di pompaggio o di una idrovalvola deve essere fissato in funzione del valore di pressione in rete in diversi punti critici per l’attività complessiva”.
L’AI può essere impiegata in modo vantaggioso anche per la gestione degli asset, andando a migliorare l’operatività e la produttività degli impianti, “identificando i migliori punti di lavoro e poi agendo come ottimizzatore e regolatore esterno del loro funzionamento”, spiega Balestrieri, “con anche la possibilità che gli algoritmi di machine learning, uniti alle informazioni contenute nei Big data, possano portare a una manutenzione efficiente e predittiva degli asset stessi”.
