Exploring the role of industrial edge computing in simulated environments using drivesim engineer and PLCSim advanced

In the context of the Fourth Industrial Revolution, known as Industry 4.0, digital transformation of industrial practices has become a priority for companies aiming to remain competitive and innovative. Among emerging technologies, predictive maintenance stands out as an essential strategy for optimizing maintenance operations, reducing unplanned downtime, and increasing tool lifetime. This thesis explores the combined use of Siemens Industrial Edge, an advanced platform for industrial automation, in conjunction with DRIVESIM Engineer, a drive simulation tool developed by Siemens, and PLCSim Advanced to simulate the controller. It analyses the benefits, challenges, and practical implications of this integration for predictive maintenance. Case studies and experimental results will be presented to demonstrate the effectiveness of the proposed solution and provide guidelines for its implementation in the Industrial context. The goal is to show how the integration of advanced technologies can improve the reliability and performance of industrial systems, supporting the development of more resilient and efficient production processes.

Nel contesto della Quarta Rivoluzione Industriale, nota come Industria 4.0, la trasformazione digitale delle pratiche industriali è diventata una priorità per le aziende che mirano a rimanere competitive e innovative. Tra le tecnologie emergenti, la manutenzione predittiva si distingue come una strategia essenziale per ottimizzare le operazioni di manutenzione, ridurre i tempi di inattività non pianificati e aumentare la durata degli strumenti. Questa tesi esplora l'uso combinato di Siemens Industrial Edge, una piattaforma avanzata per l'automazione industriale, in combinazione con DRIVESIM Engineer, uno strumento di simulazione di azionamenti sviluppato da Siemens, e PLCSim Advanced per simulare il controllore. Analizza i benefici, le sfide e le implicazioni pratiche di questa integrazione per la manutenzione predittiva. Verranno presentati studi di caso e risultati sperimentali per dimostrare l'efficacia della soluzione proposta e fornire linee guida per la sua implementazione nel contesto industriale. L'obiettivo è mostrare come l'integrazione di tecnologie avanzate possa migliorare l'affidabilità e le prestazioni dei sistemi industriali, supportando lo sviluppo di processi produttivi più resilienti ed efficienti.