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La digitalizzazione dei processi industriali si configura come leva strategica per migliorare l’efficienza operativa e ridurre sprechi e impatti ambientali. L’impianto oggetto di studio è la stazione di scambio termico primaria di una rete di teleriscaldamento alimentata da fonte geotermica, non presidiata e monitorata da remoto. L’obiettivo del lavoro è stato progettare e sviluppare il software di automazione per il controllo e la supervisione dell’impianto, analizzandone le potenzialità come strumento di supporto alle decisioni manageriali.
Il progetto è stato realizzato presso ELETTROMAR s.p.a., azienda italiana specializzata in sistemi integrati di automazione industriale. La commessa si articola in diverse macrofasi: progettazione hardware, progettazione software, produzione, montaggio, commissioning e manualistica. Il lavoro si è concentrato sulla progettazione software, seguendo un approccio basato sull’analisi della documentazione tecnica fornita dal cliente e realizzata internamente.
Il software di controllo PLC è stato sviluppato in ambiente Siemens TIA Portal V20, utilizzando principalmente il linguaggio Ladder e, in parte, SCL per funzioni di calcolo, mentre per la supervisione, sono state progettate le interfacce HMI in WinCC Professional per consentire monitoraggio e controllo dell’impianto.
Dalla simulazione del software, è stato possibile estrarre dei dati storici in formato .csv per analisi successive in termini di data log Allarmi e Trend dello scambiatore. I dati esportati sono stati elaborati tramite notebook Python in ambiente Visual Studio Code, utilizzando librerie necessarie per data mining e calcolare i KPI operativi, di processo e gestionali. Questi indicatori, raccolti in una Dashboard, consentono di valutare efficienza, affidabilità e sostenibilità dell’impianto, supportando decisioni strategiche su manutenzione predittiva e ottimizzazione energetica.
Il progetto ha permesso di sviluppare un sistema di automazione, integrando logiche di controllo, interfacce e acquisizione dati. La simulazione ha permesso il collaudo virtuale del software, riducendo rischi e tempi di avviamento. L’analisi dei dati storici e la definizione di KPI hanno evidenziato il potenziale del sistema come strumento di supporto decisionale, in linea con le esigenze di digitalizzazione.
In prospettiva, l’integrazione con modelli predittivi e tecniche di manutenzione predittiva potrà migliorare ulteriormente le performance e la continuità operativa, contribuendo anche agli obiettivi di efficienza energetica e riduzione dell’impatto ambientale.

The digitalization of industrial processes stands as a strategic lever to improve operational efficiency and reduce waste and environmental impacts. The facility under study is the primary heat exchange station of a geothermal-powered district heating network, which is unmanned and remotely monitored. The objective of this work was to design and develop the automation software for plant control and supervision, analyzing its potential as a tool for managerial decision support.
The project was carried out at ELETTROMAR s.p.a., an Italian company specializing in integrated industrial automation systems. The contract was divided into several macro-phases: hardware design, software design, production, assembly, commissioning, and manual drafting. The work focused on software design, following an approach based on the analysis of technical documentation provided by the client and developed internally.
The PLC control software was developed in the Siemens TIA Portal V20 environment, primarily using Ladder logic and, partially, SCL for calculation functions. For supervision, HMI interfaces were designed in WinCC Professional to enable plant monitoring and control.
From the software simulation, it was possible to extract historical data in .csv format for subsequent analysis regarding alarm data logs and heat exchanger trends. The exported data were processed using Python notebooks in the Visual Studio Code environment, utilizing libraries necessary for data mining and calculating operational, process, and management KPIs. These indicators, collected in a Dashboard, allow for the evaluation of plant efficiency, reliability, and sustainability, supporting strategic decisions on predictive maintenance and energy optimization.
The project led to the development of an automation system integrating control logic, interfaces, and data acquisition. The simulation allowed for virtual testing of the software, reducing risks and commissioning times. The analysis of historical data and the definition of KPIs highlighted the system's potential as a decision-support tool, in line with digitalization requirements.
Looking ahead, integration with predictive models and predictive maintenance techniques could further improve performance and operational continuity, also contributing to energy efficiency goals and the reduction of environmental impact.