L’Industria 4.0 ha portato all’evoluzione dei sensori tradizionali in dispositivi intelligenti, noti come Smart Sensor. Questi sensori non solo rilevano i dati, ma li elaborano, li analizzano e li trasmettono in tempo reale, aprendo nuove possibilità per l’ottimizzazione dei processi e la manutenzione predittiva.

L’industria 4.0, con il suo nuovo paradigma basato sulla connettività ed acquisizione dei dati, ha dato un notevole spunto allo sviluppo di quei dispositivi che sono ormai conosciuti come Smart Sensor. Il sensore che siamo abituati a conoscere, la cui definizione deriva dal latino “sensus” che significa “sentire, percepire”, è quell’oggetto che è in grado di osservare dall’ambiente circostante dei fenomeni e ritrasmetterli traducendoli in segnali che a loro volta potranno essere elaborati da altri sistemi. Per dare una definizione diversa, lo possiamo descrivere come un dispositivo meccanico, elettronico o chimico, in grado di rilevare i valori di una grandezza fisica e comunicare le variazioni ad un altro sistema. Nel contesto applicato li possiamo definire degli elementi semplici che sono parte di sistemi di misura più o meno complessi. Gli Smart Sensor estendono il loro campo applicativo e non sono più un “elemento semplice” ma assumono un ruolo determinante in applicazioni complesse dove la conoscenza del fenomeno fisico, la sua interpretazione, elaborazione e trasformazione in informazione digitale, sono requisiti fondamentali per lo sviluppo di nuovi scenari.

Le caratteristiche fondamentali
Prima di analizzare quali sono i contesti di applicazione è necessario introdurre e descrivere quali sono le prime 4 caratteristiche fondamentali che identificano questi dispositivi.
Flessibilità. Gli Smart Sensor possono essere configurati e programmati più volte, attraverso una apposita interfaccia, e destinati ad applicazioni diverse. Nel caso siano connessi attraverso protocolli di comunicazione, come ad esempio IO-Link, possono anche fornire dati real time, essere riaggiornati (nel caso siano necessari nuovi setup in seguito all’installazione) e, in caso di guasto, sono facilmente rimpiazzabili.
Intelligenza. Il dato acquisito non è limitato al solo valore della grandezza fisica, ma prima di essere trasmesso viene elaborato, analizzato e validato al fine di fornire informazioni precise e complete. In questo caso parte della logica che precedentemente era in carico all’elaboratore centrale (PLC, DCS, SCADA) è realizzata in autonomia dal sensore e genera un notevole risparmio in termini di tempo ed attuazione delle logiche di processo.
Diagnosi. In questa famiglia di dispositivi, la diagnosi è un fattore critico ed importante. La possibilità di rilevare in autonomia le eventuali anomalie, in alcuni casi prevedendo i guasti, consente di ridurre i fermi produttivi ed è la base di tutte le strategie gestionali che abilitano la manutenzione predittiva.
Affidabilità. L’elettronica che viene usata ed integrata nel dispositivo di misura, deve essere affidabile e garantire la stabilità del dato nel tempo. La precisione e l’accuratezza sono elementi fondamentali per le elaborazioni ex-post che supportano le attività legate alla “business intelligence”.

Evoluzione degli Smart Sensor

Le applicazioni

Alle caratteristiche sopra elencate va aggiunta una quinta dimensione che determina il ruolo chiave degli Smart Sensor nelle applicazioni attuali di Industria 4.0 e quelle future che saranno incluse nell’Industria 5.0: la Connettività IoT. Per connettività IoT viene intesa la capacità del dispositivo di connettersi in alla rete Internet per scambiare informazioni in totale autonomia. Non è da escludere la possibilità che gli Smart Sensor possono scambiarsi i dati tra di loro con l’obiettivo di essere maggiormente adattivi al contesto della applicazione. Questo scenario identifica un primo esempio di sviluppo di sistemi in grado di auto apprendere le condizioni operative ed abilitare strategie gestionali che sono la base per quella che è maggiormente conosciuta come Manutenzione Predittiva. Proviamo a ipotizzare un semplice sistema in cui viene installata una rete di sensori destinati alla misura degli assorbimenti di corrente. Dopo una prima fase di avviamento ed autoapprendimento, ogni singolo dispositivo è in grado di conoscere e di “aspettarsi” il comportamento della grandezza associata e, nel momento in cui rileva uno scostamento, avvia una procedura di “warning” (attivazione di un allarme, invio messaggio, spedizione del log di misura, connessione con il centro di raccolta dati ecc.). Tutte queste attività sono preventive e, attraverso la rilevazione di una semplice ed ipotetica anomalia, si stimolano le azioni di controllo necessarie ad evitare guasti, interruzioni e, nella peggiore delle ipotesi, fermi produttivi.
Un secondo esempio, che può essere visto come l’estensione del precedente, è un contesto in cui gli stessi Smart Sensor sono in grado di scambiarsi informazioni tra di loro. Le informazioni possono essere di diversa natura e riferirsi alla configurazione (ottimizzazione di un setup) oppure ai parametri di misura (offset e scaling) o di funzionamento (range, soglie, deathband ecc.). Una applicazione di questo tipo potrebbe avere come scopo di uniformare il comportamento di ogni dispositivo installato riportandolo ad una sorta di “ottimo funzionale”, in cui la rilevazione di ogni singola misura sarà poi destinata alla generazione di un modello complesso di sistema.
Potrebbe sembrare scontato (non lo è), ma in entrambi gli esempi è necessaria la presenza di un terzo attore che è incaricato di decidere in via preliminare quali dati sono interessanti, cosa acquisire dagli strumenti, come elaborarli ed attuare le decisioni in funzione dei risultati. Ampliando ulteriormente la discussione, combinando misure uniformi, affidabili e reali, possiamo anche vedere come l’utilizzo degli Smart Sensor sia un passaggio necessario e propedeutico per la creazione di algoritmi di intelligenza artificiale basati sui modelli ottenuti dall’osservazione del comportamento delle relative grandezze fisiche.
Uscendo dal contesto industriale, utilizziamo inconsapevolmente degli Smart Sensor che sono già presenti nella vita di tutti i giorni. Negli smartphone i sensori ottici delle fotocamere soddisfano le 4 caratteristiche descritte all’inizio e quando scattiamo una fotografa o facciamo un video, le funzioni di autofocus, pulizia dell’immagine, contrasto vengono attivate in autonomia per garantire il migliore risultato possibile. Nelle case la home automation ha costruito il proprio successo proprio grazie alla introduzione dei dispositivi smart come i termostati intelligenti ed i sistemi di illuminazione che si regolano automaticamente in funzione dell’orario, della presenza di persone e della luce naturale del sole.

“Gli Smart Sensor estendono il loro campo applicativo e non sono più un “elemento semplice” ma assumono un ruolo determinante in applicazioni complesse dove la conoscenza del fenomeno fisico, la sua interpretazione, elaborazione e trasformazione in informazione digitale, sono requisiti fondamentali per lo sviluppo di nuovi scenari”

Conclusioni

Quelli elencati sono solo alcuni esempi in cui questa categoria di prodotti ha trovato il proprio spazio e si sta continuamente evolvendo. Grazie alla loro natura intelligente ed al loro ruolo di facilitatori di azioni complesse, in molte situazioni li abbiamo adottati e li diamo per scontati. Per questo motivo dobbiamo riconoscere che hanno abilitato la digitalizzazione di molti fenomeni complessi che prima osservavamo in forma analogica e ne perdevamo alcuni dettagli nascosti. I dettagli nascosti sono quelli che creano valore per il “terzo attore” che abbiamo velocemente accennato in precedenza. Molti avranno già capito che ci eravamo riferiti al fattore umano che, grazie agli Smart Sensor, può dare sviluppo a nuove applicazioni portando semplici informazioni (originariamente complesse) sempre più vicino all’utilizzatore finale. A questo punto non ci resta che attendere di conoscere quali nuovi Smart Sensor e quali nuove applicazioni faranno parte della nostra quotidianità.

Mercato e Trend degli Smart Sensor

La dimensione del mercato globale dei sensori intelligenti è stata stimata in 46,56 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che raggiungerà circa 231,04 miliardi di dollari entro il 2032, con un tasso di crescita del 19,48% dal 2023 al 2032 (Precedente Research).

Si prevede che la crescente diffusione di dispositivi indossabili intelligenti, data center e modelli di smart city guideranno la crescita del mercato nei prossimi anni soprattutto nei contesti di reti wireless IoT basati su sistemi di comunicazione low power quali Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, 5G e tecnologie di miniaturizzazione MEMS [Micro ElectroMechanical System] NEMS. La riduzione dei consumi di energia e materiali, la migliore riproducibilità dei segnali, l’aumento della precisione e della sensibilità di misura sono tra i principali vantaggi portate da queste tecnologie.

Mercato globale degli Smart Sensor

In termini più strettamente industriali gli Smart Sensor sono sovrapponibili ai sensori IIoT (Industrial Internet of Thinhgs) dotati di indirizzi IP, funzioni integrate di rilevazione ed elaborazione dati, connettività estesa. Questa crescente sinergia tra il mondo digitale e quello fisico è particolarmente importante per le applicazioni industriali, dove i sensori hanno tradizionalmente operato in modo isolato e con tecniche di monitoraggio locale. Sensori intelligenti di temperatura, livello, pressione, umidità, acustici, lidar, radar, telecamere 3D, vibrazioni, prossimità, sensori ambientali, di flusso e di gas saranno sempre più integrati in piattaforme centralizzate e sistemi di monitoraggio.

Selezione di sensori IIoT di Sick nominata nel 2022 da Frost&Sullivan “Global IIoT Sensor Company of the Year”

Due segmenti strategici di maggiore crescita degli Smart Sensor saranno quello dell’imaging (medico, termico ed elettronico) e dei sensori tattili utilizzati per rilevare contatti, stati di prossimità e ottimizzare le interfacce uomo-macchina. Anche la crescente domanda di droni, realtà virtuale/aumentata e mobilità elettrica contribuiranno alla rapida crescita del settore.