Valutazione delle performance di una piattaforma a supporto dell’osservabilità negli impianti industriali

Negli ultimi anni, il rapido progresso delle tecnologie industriali ha portato alla quarta rivoluzione industriale, comunemente nota come Industria 4.0. Poiché i sistemi di produzione diventano sempre più complessi e interconnessi, garantire il monitoraggio e la gestione in tempo reale di questi sistemi è diventata una sfida critica. È qui che l'osservabilità emerge come un aspetto fondamentale dell'Industria 4.0, fornendo gli strumenti e le metodologie per raccogliere, analizzare e agire sui dati generati all'interno di ambienti industriali. Il lavoro di questa tesi esplora l'importanza dell'osservabilità e presenta una soluzione per integrare l'acquisizione dati in un impianto industriale moderno. L’approccio proposto utilizza EdgeX Foundry per elaborare i dati di un impianto industriale, che vengono raccolti tramite lo sniffing dei pacchetti di rete che si scambiano i vari componenti. La soluzione è stata implementata ed è stata poi testata sopra un ambiente industriale virtuale, che simula un ambiente di smart factory con PLC e diversi sensori virtuali che comunicano tra di loro con protocolli industriali. Una volta estratti dai pacchetti, i dati vengono elaborati da un modello di rilevamento delle anomalie, addestrato su un set di dati industriali reali. Durante i test sono state raccolte metriche riguardanti latenza e consumo di risorse per ciascuno componente dell’architettura, utili a valutare la capacità della piattaforma di performare o meno sotto grandi carichi di traffico e ad individuare eventuali colli di bottiglia e aree dove si potrebbe migliorare.