Sviluppo software per macchinari industriali 4.0

Sviluppo di una soluzione software per manutenzione predittiva in ambito industria 4.0

La piattaforma BOX-IO è stata configurata come OPC-UA Client in grado di acquisire i dati dalle piegatrici industriali (OPC-UA Server) archiviarli e renderli disponibili all’ERP tramite API.

Su loro server è stato quindi installato un sistema OPC-UA client , i dati sono stati elaborati nel nostro database e scambiati con il loro ERP. Per la visualizzazione dei dati è stata sviluppata una web dashboard multi utente in cui poter esportare e analizzare tutti i dati raccolti.
Tutto il software è stato sviluppato all’interno di un container docker e installato presso il Cliente con modalità on-premises.

Progettazione

Abbiamo collaborato con il Cliente per comprendere le esigenze specifiche e definire un’architettura tecnologica che integrasse dispositivi IoT, piattaforme cloud e applicazioni utente.

Sviluppo

Abbiamo sviluppato i componenti della piattaforma, utilizzando tecnologie all’avanguardia per realizzare un’infrastruttura cloud scalabile, sicura e adatta all'operatività sul campo

Mantenimento

Una volta implementata, la soluzione è stata sottoposta a un processo di mantenimento continuo per garantire efficienza e sicurezza nel tempo con aggiornamenti OTA.

Fase 1

Fase 2

Fase 3

Sviluppo software per macchinari industriali 4.0

Abbiamo realizzato una soluzione software per macchinari industriali 4.0 finalizzata al monitoraggio e alla manutenzione predittiva delle linee di produzione in un contesto di carpenteria metallica per il taglio di lamiere. La piattaforma BOX-IO è stata configurata come OPC-UA Client, abilitata all’acquisizione continua dei dati operativi dalle piegatrici industriali, esposte come OPC-UA Server. I dati raccolti vengono archiviati in un database proprietario, elaborati e successivamente resi disponibili al sistema gestionale del Cliente tramite API integrate con l’ERP. Per la visualizzazione e l’analisi dei dati è stata sviluppata una dashboard web multiutente, accessibile da browser, che consente l’esportazione e lo studio dei parametri rilevati, supportando la valutazione delle performance e l’identificazione di segnali precoci di malfunzionamento. L’intera soluzione software è stata containerizzata in ambiente Docker e installata on-premises presso il server del Cliente, garantendo piena autonomia, sicurezza dei dati e compatibilità con le infrastrutture esistenti. Questo progetto rappresenta un caso concreto di digitalizzazione industriale e transizione verso modelli produttivi smart, in linea con i principi dell’Industria 4.0.

Funzionalità software per il monitoraggio dei macchinari

Il software che abbiamo realizzato per il Cliente, attivo nel settore della carpenteria metallica, è stato progettato per il monitoraggio continuo dei macchinari e l’abilitazione di strategie di manutenzione predittiva. La piattaforma acquisisce in tempo reale i dati operativi dalle macchine, tra cui piegatrici e sistemi di taglio lamiera, attraverso un sistema OPC-UA integrato. Le informazioni raccolte — come numero di cicli, tempi di lavoro, stato operativo e avanzamento delle lavorazioni — vengono elaborate dal sistema e rese disponibili all’interno di una dashboard web multiutente.

Il software analizza costantemente questi dati, confrontandoli con soglie operative e comportamenti attesi, per identificare in anticipo anomalie o derive funzionali che potrebbero anticipare un guasto. In questo modo è possibile pianificare gli interventi di manutenzione in modo mirato, evitando fermi macchina imprevisti e ottimizzando l’utilizzo delle risorse tecniche.

Attraverso interfacce intuitive, l’operatore può visualizzare lo stato aggiornato di ogni macchinario, analizzare le performance, esportare report di produzione e ricevere notifiche automatiche in caso di superamento dei parametri critici. Il sistema si integra infine con l’ERP aziendale, permettendo una gestione centralizzata e coordinata delle attività di manutenzione e produzione, nel pieno rispetto dei principi dell’Industria 4.0.

Fasi di progetto per realizzare la piattaforma IoT

Il progetto di sviluppo del software per il monitoraggio e la manutenzione predittiva dei macchinari industriali, realizzato per un’azienda operante nella carpenteria metallica, si è articolato in diverse fasi, ciascuna orientata a garantire una perfetta aderenza alle esigenze operative del Cliente e un’integrazione efficace con l’infrastruttura esistente.

1. Analisi dei requisiti e progettazione dell’architettura

La fase iniziale ha previsto una raccolta approfondita dei requisiti attraverso incontri con i referenti tecnici e operativi del Cliente. L’obiettivo era comprendere nel dettaglio:

la struttura delle linee di produzione,
i flussi informativi esistenti,
i vincoli tecnologici imposti dai macchinari,
le reali esigenze in termini di monitoraggio, manutenzione e integrazione ERP.

Sulla base di queste informazioni, è stata definita l’architettura del sistema, composta da:

un client OPC-UA per l’acquisizione dei dati dai macchinari (OPC-UA Server),
un database per la gestione dei dati storici,
una web dashboard responsive multiutente,
un sistema di interfaccia API per l’integrazione con l’ERP del Cliente.

2. Sviluppo del sistema di acquisizione dati

In questa fase, abbiamo implementato la connessione diretta ai macchinari, configurando la piattaforma BOX-IO come client OPC-UA per raccogliere dati in tempo reale dalle piegatrici e dagli impianti di taglio.
Sono stati mappati e decodificati i parametri chiave per la manutenzione e l’analisi produttiva: numero di cicli eseguiti, tempi macchina, programmi attivi, stato operativo e contatori di usura.

Per garantire l’affidabilità del sistema anche in ambienti industriali, è stata curata la gestione delle riconnessioni, dei timeout e della validazione dei dati, evitando perdite di informazioni critiche.

3. Progettazione e sviluppo dell’interfaccia web

Abbiamo realizzato un’applicazione web accessibile da browser che consente di:

visualizzare lo stato operativo di ogni macchinario,
monitorare i cicli eseguiti e i tempi medi di lavorazione,
consultare lo storico dei dati e i trend temporali,
ricevere alert e notifiche in caso di comportamenti anomali.

La dashboard è stata progettata per essere utilizzabile sia in officina che in ufficio tecnico, con livelli di accesso differenziati per utenti operatori, manutentori e responsabili di produzione.

4. Integrazione con l’ERP aziendale

Una parte fondamentale del progetto è stata l’integrazione del software con il sistema ERP in uso presso il Cliente.
Tramite un set di API REST, i dati acquisiti vengono sincronizzati con l’ERP per:

aggiornare in tempo reale gli stati di avanzamento delle lavorazioni,
pianificare gli interventi di manutenzione in base ai cicli reali effettuati,
generare report e consuntivi per le attività produttive e manutentive.

Questa integrazione ha permesso una digitalizzazione completa del flusso dati, eliminando operazioni manuali e aumentando la precisione delle informazioni gestite a livello gestionale.

5. Collaudo, formazione e messa in produzione

Il sistema è stato installato on-premises su server del Cliente, utilizzando container Docker per facilitare la manutenzione e l’aggiornabilità del software.
Sono seguiti:

il collaudo in campo con dati reali,
la validazione delle soglie di allarme,
la formazione del personale su uso e interpretazione dei dati.

Una volta approvato, il sistema è entrato in produzione, monitorando attivamente tutte le postazioni di lavoro e generando informazioni strategiche per il miglioramento continuo.

Risultati ottenuti dalla soluzione software

Il progetto ha permesso al Cliente di:

automatizzare il controllo dei macchinari, migliorando l’efficienza e la continuità operativa;
anticipare guasti e anomalie, grazie alla logica di manutenzione predittiva basata sui dati reali;
ottimizzare la pianificazione produttiva, integrando dati operativi e gestionali in un unico ecosistema.
Il tutto in conformità con i principi dell’Industria 4.0, in un’ottica di evoluzione digitale del processo produttivo.