IMA: sistema IoT di raccolta e analisi dati

Abbiamo trasformato un'intuizione in una PoC che ha fatto risparmiare il 90% dei costi R&D

L’automazione industriale è storicamente presidiata da ingegneri meccanici ed elettronici. Oggi, la contaminazione con l’ingegneria informatica genera valore e innovazione, sbloccando nuove frontiere di R&D.

Fare R&D in ambito produzione di macchinari è da sempre oneroso. Individuato un nuovo macchinario per il controllo qualità dotato di laser ottico, la necessità di IMA è quella di sviluppare il programma di monitoraggio e visualizzazione dati per abilitare l’automazione di linea ideale.

L’automazione industriale è storicamente presidiata da ingegneri meccanici ed elettronici. Oggi, la contaminazione con l’ingegneria informatica genera valore e innovazione, sbloccando nuove frontiere di R&D.

Fare R&D in ambito produzione di macchinari è da sempre oneroso. Individuato un nuovo macchinario per il controllo qualità dotato di laser ottico, la necessità di IMA è quella di sviluppare il programma di monitoraggio e visualizzazione dati per abilitare l’automazione di linea ideale.

IT People Only

Dato l'elevato traffico di dati e la natura concorrente e asincrona del software, Go è stato selezionato come linguaggio per il server e la logica backend. Questa scelta tecnica ha permesso di soddisfare il requisito di misurazioni in tempo reale di ogni campione ricevuto dal sensore (velocità elevata, ~10.000 campioni/secondo).

Tutti i componenti interni comunicano tramite canali sincronizzati e operazioni concorrenti, abilitando le seguenti funzionalità essenziali per il progetto:

Ingestion dati via TCP da connessione diretta al sensore Laser
Invio e ricezione comandi per settaggi via TCP
API REST per comunicare con la dashboard web
Parsing, analisi ed elaborazione dati e misurazioni
API Websockets per mostrare i dati passanti in semi-real time su dashboard web
Sistema di alerting impostabile da utente su misurazioni effettuate

La gestione di questi dati è fruita tramite una dashboard web, sviluppata in Svelte. Questa tecnologia front-end consente la visualizzazione in tempo reale del grafico dei campioni, la gestione delle impostazioni del sensore e dell'utente, e l'utilizzo di un sistema di alerting attivabile al superamento dei limiti impostati dall'utente.

Oltre allo sviluppo software, una fase di testing in sede ha permesso di passare dall'applicazione dell'algoritmo su dati simulati a un test a bordo macchina con misurazioni reali in velocità, convalidando le scelte tecniche e il raggiungimento degli obiettivi prestazionali del progetto.

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Dato l'elevato traffico di dati e la natura concorrente e asincrona del software, Go è stato selezionato come linguaggio per il server e la logica backend. Questa scelta tecnica ha permesso di soddisfare il requisito di misurazioni in tempo reale di ogni campione ricevuto dal sensore (velocità elevata, ~10.000 campioni/secondo).

Tutti i componenti interni comunicano tramite canali sincronizzati e operazioni concorrenti, abilitando le seguenti funzionalità essenziali per il progetto:

Ingestion dati via TCP da connessione diretta al sensore Laser
Invio e ricezione comandi per settaggi via TCP
API REST per comunicare con la dashboard web
Parsing, analisi ed elaborazione dati e misurazioni
API Websockets per mostrare i dati passanti in semi-real time su dashboard web
Sistema di alerting impostabile da utente su misurazioni effettuate

La gestione di questi dati è fruita tramite una dashboard web, sviluppata in Svelte. Questa tecnologia front-end consente la visualizzazione in tempo reale del grafico dei campioni, la gestione delle impostazioni del sensore e dell'utente, e l'utilizzo di un sistema di alerting attivabile al superamento dei limiti impostati dall'utente.

Oltre allo sviluppo software, una fase di testing in sede ha permesso di passare dall'applicazione dell'algoritmo su dati simulati a un test a bordo macchina con misurazioni reali in velocità, convalidando le scelte tecniche e il raggiungimento degli obiettivi prestazionali del progetto.