MISURE E FIDATEZZA
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Rubrica a cura di L. Cristaldi, (loredana.cristaldi@polimi.it), M. Catelani, M. Lazzaroni, L. Ciani
Il ruolo della metrologia: dai laboratori al campo Le applicazioni possibili dei risultati della ricerca THE ROLE OF METROLOGY: FROM LABS TO THE FIELD Paradigms such as Industry 4.0, Digital Twins, IoT are now a pervasive reality that goes far beyond the niches with high technological and functional content. In this scenario, metrology is a discipline that can no longer be seen as a matter to be lived within the walls of a laboratory: now more than ever, it claims a no longer negligible role in the chain of decision-making processes.
RIASSUNTO Paradigmi quali Industry 4.0, Gemelli Digitali, IoT (e quanto a loro collegato) sono ormai una realtà pervasiva che va ben oltre le piccole nicchie ad elevato contenuto tecnologico. In questo scenario la metrologia è una disciplina che non può più essere vista come una questione da vivere tra le mura di un laboratorio: ora più che mai essa reclama un ruolo che non può essere disatteso nella catena dei processi decisionali. INTRODUZIONE
In questo articolo cercheremo di focalizzare il ruolo delle misure alla luce della complessità e delle problematiche legate ai nuovi paradigmi tecnologici che stanno caratterizzando questo millennio. L’Industry 4.0, ad esempio, impone alle aziende la ricerca di nuove strategie competitive nell’ottica della soddisfazione del cliente e della sua sempre maggiore interazione nelle diverse fasi di definizione di prodotti e servizi. Nascono, quindi, nuovi modelli di business quali, ad esempio, i productservice systems (PSS): volti a determinare le esigenze dei clienti e suggerire soluzioni per soddisfarli sulla base delle risorse, conoscenze e competenze esistenti. Come già indicato in diversi contributi pubblicati dalla rivista, l’Industry 4.0, ha messo in evidenza la necessità di soluzioni specifiche nella gestione dei dati di misura acquisiti da sistemi distribuiti. La complessità e, allo stesso tempo, la grande disponibilità di dati fanno sì
che l’attenzione si concentri sul “come” elaborare l’informazione, con il rischio di perdere di vista il “modo” con cui tali informazioni sono state raccolte sul campo e, quindi, validate. È questo un passaggio che, per la sua “ovvietà”, è forse spesso sottovalutato, dal momento che l’attenzione si concentra sulla parte finale del processo. Basare decisioni critiche e complesse solo sull’uso acritico dei dati può avere conseguenze disastrose: è questo il “lato oscuro dei dati”, come è stato ben messo in evidenza in [1]. Quando si considerano sistemi complessi, gli strumenti di misura o, più in generale, i dispositivi di rilevamento che forniscono alla parte decisionale del sistema i dati raccolti dal campo, rappresentano spesso un collo di bottiglia. A seconda del ruolo del risultato di misura nel processo decisionale, l’intero sistema può ritrovarsi nello stato di guasto se un sensore (o la catena di misura dove il sensore è inserito) non riesce a fornire correttamente i dati necessari. Questo è un passaggio estremamente delicato, in quanto “fornire correttamente i dati” prevede una
condizione di funzionamento che si declina nel rispetto delle caratteristiche funzionali e metrologiche nominali. Quest’ultima considerazione mette in evidenza che chi ha il compito di “decidere” non può non conoscere i fondamenti della metrologia, in quanto i fondamenti consentono di quantificare il livello di fiducia assegnabile ai dati e ai modelli del mondo reale a cui essi fanno riferimento. L’ultima considerazione nasce dal fatto che la condizione sensore/strumento di misura “guasto” non rappresenta l’unica condizione di criticità, in quanto un modo di guasto che caratterizza i componenti della catena di misura è rappresentato dalla perdita della riferibilità. Un sensore le cui prestazioni si discostano dalle condizioni nominali, se non individuato, definisce un modo di guasto che appartiene alla categoria dei guasti pericolosi non rilevabili, in quanto non consente l’esecuzione della funzione richiesta [2]. Per quanto detto precedentemente, ricollegandoci ai nuovi modelli di business, un modello PSS è efficace se opportunamente corredato da un processo di trattamento delle informazioni, che tiene conto delle diverse fasi in cui il dato viene impiegato e, nel caso delle misure, metrologicamente validato. LE NUOVE FRONTIERE DEI SISTEMI DI MISURA
Già in [2] si era analizzato il guasto dei sensori, valutandone il contributo nei Safety Related System. Attraverso alcuni esempi, era stato evidenziato come tarare uno strumento, o un sensore, non sia sufficiente per garantire la correttezza del valore misurato. Il guasto, infatti, non riguarda solo il dispositivo, inteso come indisponibilità a fornire il dato richiesto [2]. T_M
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