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Criteri per la scelta del software di Data Management industriale

Scritto da Alessandro Bertoli | 9-giu-2025 10.29.39

Individuare il software più adatto per la gestione dei dati industriali significa valutare in modo preciso le esigenze dell’impianto, la complessità delle architetture esistenti e gli obiettivi aziendali.

Le soluzioni disponibili sul mercato rispondono a funzioni diverse: dalla raccolta e archiviazione, alla contestualizzazione, analisi e distribuzione dei dati a livello enterprise. 

Questo articolo fornisce una panoramica sulle principali tipologie di software per il Data Management industriale, approfondendo le caratteristiche chiave e i vantaggi offerti da ciascuna. 

Principali tipologie di software di Data Management 

La classificazione dei software di Data Management in ambito industriale può essere ricondotta a tre categorie principali, ciascuna con un ruolo specifico nella valorizzazione del dato operativo. 

Historian industriale 

Soluzioni progettate per registrare in tempo reale grandi volumi di dati industriali, provenienti da più fonti, e per archiviarli in modo continuo e altamente efficiente.  

Consentono interrogazioni rapide, supportano la compressione dei dati e si integrano con sistemi esterni tramite interfacce standard, come OPC. 

Software di reportistica 

Strumenti pensati per creare automaticamente report di produzione, qualità e performance, integrando dati da diverse fonti aziendali.  

Offrono report standardizzati e personalizzati, accessibili tramite browser web, e supportano esportazioni in vari formati per semplificare la distribuzione delle informazioni. 

Industrial Data Platform 

Piattaforme che permettono di raccogliere, archiviare, modellizzare, analizzare e condividere dati operativi in tempo reale su scala aziendale.  

Forniscono una struttura logica per organizzare e contestualizzare le informazioni, permettendo la condivisione dei dati con persone, sistemi e applicazioni in tutta l’organizzazione. 

Funzioni e caratteristiche da valutare 

Per valutare un sistema historian è fondamentale considerare alcune caratteristiche tecniche che ne determinano l’affidabilità, la facilità d’uso e la compatibilità con l’infrastruttura esistente: 

  • Raccolta dati in tempo reale, utilizzando i driver di comunicazione standard come OPC UA/DA, ODBC, Modbus, MQTT, SNMP, IEC 61870 o 104 
  • Integrazione diretta con i controllori di campo anche attraverso le interfacce proprietarie delle principali famiglie di PLC\DCS 
  • Sistema automatico e ad alte prestazioni per la compressione e l’archiviazione dei dati. 
  • Utilizzo di dati provenienti da sistemi di terze parti, attraverso la raccolta da file CSV in un formato specifico. 
  • Integrazione con Excel per estrarre e analizzare dati in tempo reale, storici o aggregati. 
  • Semplicità di accesso  tramite strumenti self service di visualizzazione e analisi 

Le funzioni di un software di reportistica che lo rendono estremamente performante sono: 

  • Ambiente user friendly per la definizione dei report, basata su chart configurabili senza necessità competenze di programmazione 
  • Chart configurabili per le funzioni di analisi industriale, come: Batch report, Set Point Analysis, Time in State, Alarm Analysis, Energy consumption, Statistic Control 
  • Gestione di più formati come .pdf, excel, XML, web 
  • Motore di generazione di report su richiesta, indicando parametri specifici come periodo o numero di lotto, periodica o automatica su evento 
  • Applicazione della firma elettronica sui report 
  • Sistema di invio report via email o web e acceso a utenti remoti 
  • Integrazione con sorgenti di tipo Historian, Alarm DB, SQL (ODBC, OLE DB), file excel. 

Quando si valuta una piattaforma per la gestione dei dati industriali, è utile considerare le componenti che abilitano un uso avanzato, ad esempio per: 

  • Elevate performance di ingestion di flussi dati real time anche ad alta densità 
  • Archiviazione di lungo periodo, dell’ordine di anni, mantenendo alte prestazioni di accesso 
  • Archiviare previsioni, pronostici e dati con timestamp futuri 
  • Strutturare i dati operativi in modelli logici personalizzati e comprensibili da tutta l’organizzazione 
  • Calcolare automaticamente KPI tramite formule personalizzabili 
  • Calcolare statistiche o applicare analisi real-time contestualmente all’ingestion dei dati 
  • Individuare, classificare e confrontare eventi rilevanti delle operations, come avvii di impianto o deviazioni di processo 
  • Utilizzare i dati legati alle operations in piattaforme di terze parti e applicazioni cloud  
  • Rendere disponibili tutte queste funzionalità senza necessità di programmazione o competenze specialistiche. 

Perché è fondamentale scegliere la giusta soluzione di Data Management 

Scegliere la soluzione di Data Management giusta per la propria azienda significa abilitare una gestione dei dati più solida, reattiva e orientata al miglioramento continuo. 

Per compiere una scelta consapevole è utile chiarire quali sono le reali potenzialità dei dati industriali e in che modo una gestione strutturata possa generare valore in ogni fase del processo.  

La guida che segue offre una panoramica sintetica ed efficace per orientare questa valutazione. Scaricala gratuitamente: 

 

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