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MAGGIO 2025 FIELDBUS & NETWORKS 43 VERSO PROFINET CON TSN L e reti TSN-Time-Sensitive Network, in combinazione con Profinet, possono rap- presentare un punto di svolta per l’au- tomazione; tuttavia, è prima necessario dare risposta ad alcune domande: quali nuove applicazioni e soluzioni diventano pos- sibili? In che modo vi contribuisce lo standard TSN? Come si presenta la migrazione? Come si svilupperà la tecnologia in futuro? La rete migliore per l’AI Le nuove tecnologie hanno sempre successo quando permettono di realizzare applicazioni nuove offrendo vantaggi significativi. Una di que- ste nuove applicazioni è l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) nell’automazione. La potenza di calcolo e gli strumenti utilizzabili per l’appren- dimento automatico, il riconoscimento delle immagini o il data mining (l’estrazione dei dati), per esempio, stanno diventando sempre più eco- nomici e facili da usare: ChatGPT ne è un buon esempio. Si prevede, inoltre, che questo sviluppo proseguirà a un ritmo sostenuto. Quali sono dun- que i requisiti che l’utilizzo dell’AI impone all’au- LA TECNOLOGIA TSN, IN COMBINAZIONE CON PROFINET, PUÒ COSTITUIRE UN PUNTO DI SVOLTA PER L’AUTOMAZIONE, A PATTO DI RISOLVERE ALCUNE PROBLEMATICHE Gunnar Lessmann tomazione e all’interconnessione? È opportuno prendere in considerazione i seguenti punti: - è necessario trasportare grandi quantità di dati dal campo all’AI; - il risultato dell’azione dell’AI influisce sul pro- cesso da controllare; - la sincronizzazione dell’ora ad alta precisione è essenziale per elaborare e valutare i dati distri- buiti dal livello del campo. La soluzione ideale è un concetto in cui tutti questi requisiti possono essere soddisfatti in un’unica rete; in questo caso la soluzione è rap- presentata da Profinet con TSN. Stato attuale: reti separate per bus di campo e IT A oggi, i requisiti sopra descritti sono general- mente implementati in reti separate (si veda fi- gura 2). Prendiamo come esempio l’applicazione di una telecamera per il rilevamento ottico di anomalie tramite strumenti di intelligenza ar- tificiale. Ciò richiede almeno un’infrastruttura nell’ordine dei Gigabit; tuttavia, i sistemi fieldbus attualmente in uso si basano spesso solo su una I meccanismi del TSN, in combinazione con Profinet, creano l’architettura giusta per realizzare applicazioni in cui si faccia uso dell’intelligenza artificiale building blocks velocità di trasmissione di 100 Mbps, non ido- nei, quindi, a essere utilizzati per trasportare una tale quantità di dati. Anche la sincronizzazione dell’ora ad alta precisione non è attualmente di- sponibile in reti e sistemi IT come Profinet RT. Per questo motivo, spesso vengono installate reti separate per i rispettivi scopi. Il vantaggio della separazione è che, in linea di principio, la comunicazione informatica non può influire ne- gativamente sulla capacità di tempo reale. D’al- tra parte, esistono degli svantaggi, come i lavori e i costi di installazione, di manutenzione e di messa in funzione di sistemi separati per bus di campo, IT e la sincronizzazione. Inoltre, futuri ampliamenti o modifiche, come la successiva in- stallazione di nuovi dispositivi, non sono realiz- zabili o lo sono solo con implicando costi onerosi. Dall’esempio riportato è facile capire come nella combinazione di tutte le funzioni necessarie in un’unica rete risieda un notevole potenziale di miglioramento. In genere si parla di rete ‘conver- gente’ (si veda figura 3). In questo contesto, si rivela particolarmente importante garantire che le discipline del mondo IT e OT non si influenzino