"Tutte le cose parlano" è il nome di una piattaforma IoT. Tradurre il linguaggio degli impianti e delle macchine ottenendo intuizioni utili per il business dalle grandi quantità di dati che generano è ciò che riguarda l'Industrial IoT.
La quintessenza dell'Industrial IoT (IIoT) non può essere formulata in modo più preciso della start-up norvegese Arundo Analytics. "Il tuo impianto sta cercando di dirti qualcosa", si legge sulla homepage dell'azienda. "Lasciate che il nostro software faccia la traduzione!" Fondamentalmente, si tratta di capire il linguaggio delle cose. Questo non ha niente a che vedere con l'esoterismo, ma con l'analitica razionale. Raccogliendo, aggregando e valutando continuamente i dati dalle macchine o dai dispositivi, si possono identificare dei modelli che possono essere letti come una scrittura. Le informazioni ottenute in questo modo possono a loro volta essere utilizzate per il funzionamento, il controllo o la manutenzione degli impianti industriali. I benefici possono risiedere in una maggiore produttività, efficienza, sicurezza, un aumento della qualità o la conservazione di materiali e risorse.
Quello che sembra semplice in linea di principio, è complesso nella realizzazione. Le macchine e i dispositivi devono essere dotati di sensori, le cose devono essere collegate in rete, i sistemi di gestione dei dati devono essere impostati e le applicazioni di analisi devono essere implementate. Inoltre, è necessario collegare mondi che non si appartengono di per sé. Per esempio, i sistemi che controllano gli impianti, la tecnologia operativa (OT), di solito lavorano con formati di dati e protocolli proprietari, mentre gli standard sono diventati molto più consolidati nell'IT. Le soluzioni IIoT non sono quindi disponibili off the shelf. Piuttosto, devono essere creati individualmente e richiedono una grande competenza di integrazione da parte dei fornitori di servizi. Nella maggior parte dei casi, i progetti richiedono un così ampio spettro di competenze che vengono coinvolti specialisti di diversi settori.
Nel canale ICT, solo una minoranza si è occupata finora di IIoT. Alcune case di sistema, specialmente quelle più grandi, hanno iniziato a farlo. Ma la maggioranza si sta ancora concentrando su un terreno familiare, e cioè l'ufficio e il centro dati. Tradizionalmente, i rivenditori IT equipaggiano i loro clienti con sistemi per il lavoro e le relative infrastrutture di backend. Nell'industria, invece, incontrano un mondo sconosciuto con tecnologie proprietarie e processi specifici. Anche se c'è molto IT coinvolto nei progetti IoT, vale a dire la tecnologia di rete, i server, lo stoccaggio, il software o i servizi cloud, i fornitori di servizi hanno ancora bisogno di una comprensione della tecnologia di controllo e di automazione utilizzata lì, così come i processi di produzione. Dopo tutto, si tratta essenzialmente di collegare OT e IT.
Più che solo IT
Per tali progetti, non si è "adeguatamente equipaggiati con la sola competenza IT classica", conferma Christian Werner, Managing Director di Logicalis Germania. Bisogna conoscere gli standard industriali, i protocolli dedicati e le API. Inoltre, coloro che sono responsabili dell'OT nelle aziende manifatturiere parlano la loro lingua. Quindi, come fornitore di servizi IT nel business IIoT, si dipende da esperti che "parlano la lingua del cliente". Questo è l'unico modo per comunicare con loro all'altezza degli occhi. Per rafforzarsi in questo senso, Logicalis ha investito in personale specializzato negli ultimi due anni e nell'agosto 2019 ha anche rilevato un team completo dalla Hopf, specialista dell'automazione dell'Assia, che si occupa di Cisco Industrial Networking (vedi anche intervista).
Ma se non costruisci o acquisisci ulteriori competenze di settore come Logicalis, il campo d'affari ti rimane in gran parte chiuso. Il distributore So si è quindi fatto carico di introdurre i partner all'argomento. In primo luogo, si selezionano i candidati adatti che hanno le competenze necessarie. Nella fase successiva, gli esperti IoT dell'azienda lavorano con loro per sviluppare pacchetti di soluzioni per scenari verticali, che possono poi utilizzare per iniziare i loro primi progetti. "Per molti partner, l'IoT è ancora troppo intangibile", osserva Simone Blome-Schwitzki, portavoce della direzione di Also Deutschland. "Il nostro approccio è quindi: concretizzare!"
IoT ha un enorme potenziale di crescita, secondo le aspettative di Also. L'azienda prevede che il volume del mercato in Europa, che comprende dispositivi, applicazioni, piattaforme, connettività, sicurezza e servizi, aumenterà in media del 37% all'anno da 50 miliardi di euro (2019) a 140 miliardi di euro entro il 2024. Con questo potenziale in mente, Also Group ha acquisito un operatore belga di piattaforme IoT nel giugno 2019. L'azienda si chiama Allthingstalk: All Things Talk.
Processi intelligenti
Per capire cosa dicono le cose, però, bisogna avere familiarità con il loro linguaggio. In linea di principio, però, le masse di dati delle macchine sono simili agli scritti antichi, i cui caratteri, il vocabolario e la grammatica sono sconosciuti, così che il significato deve essere minuziosamente dedotto. A causa dell'enorme complessità, i metodi di apprendimento automatico sono spesso utilizzati negli scenari IIoT. Con il loro aiuto, i modelli possono essere riconosciuti nella massa di dati di stato e di processo e anche le più piccole anomalie possono essere identificate al fine di ottenere intuizioni sul funzionamento dei sistemi.
Secondo la società di consulenza IoT Analytics di Amburgo, il caso d'uso più comune per l'AI nell'industria è la manutenzione predittiva. Questo comporta l'analisi dei valori misurati da vari sensori per determinare il momento migliore in cui le macchine dovrebbero essere sottoposte a manutenzione. Per esempio, l'analisi dei dati può essere usata per determinare la durata residua prevista delle parti soggette a usura, in modo da poterle sostituire in tempo. Deutsche Bahn, per esempio, valuta i dati dei sensori degli scambi per prevedere i malfunzionamenti e risolvere il problema prima che causi un guasto. Inoltre, l'IA è utilizzata nell'industria principalmente nel controllo della qualità, nel miglioramento dei processi di produzione e nella gestione della catena di approvvigionamento e dell'inventario. Presi insieme, questi quattro scenari rappresentano quasi il 70 per cento di tutti i casi d'uso, secondo IoT Analytics.
In considerazione della grande importanza dell'AI per IIoT, non è sorprendente che tutte le dieci aziende che gli analisti di Amburgo hanno identificato come "startup più calde" l'anno scorso siano coinvolte in qualche forma di apprendimento automatico o di analisi avanzata. Uno di questi è l'azienda norvegese Arundo menzionata all'inizio. Gli altri nove sono Bright Machines, Dragos, Element Analytics, Foghorn, Iotium, Ready Robotics, Sparkcognition (tutti USA), Iguazio (Israele) e Preferred Networks (Giappone).
Affrontare il problema
L'Internet delle cose ha bisogno di più sicurezza
4,8 miliardi di dispositivi sono ora interconnessi nell'Internet delle cose. Secondo la società di analisi Gartner, questo significa che il loro numero è aumentato del 21,5% l'anno scorso. Con la forte crescita degli endpoint, la situazione della sicurezza si sta deteriorando allo stesso tempo, perché il numero di punti di attacco sta aumentando. Questa è la conclusione di Unit 42, un team di ricerca del fornitore di sicurezza Palo Alto Networks, che ha intervistato circa 1,2 milioni di dispositivi IoT nel 2018 e 2019.
Un problema per la sicurezza degli scenari IoT, secondo gli esperti, è che il traffico di dati nelle reti in cui sono integrati dispositivi e sensori è in gran parte (98%) non criptato. Questo rende relativamente facile per gli hacker attingere ai dati. Inoltre, la maggior parte dei dispositivi medici nel settore sanitario utilizzano sistemi operativi obsoleti. La quota di questi dispositivi è aumentata del 56% all'83% a causa della fine del supporto per Windows 7. Inoltre, le reti IT e IoT nella sanità spesso non sono separate l'una dall'altra, quindi il malware dai PC si diffonde facilmente ai dispositivi IoT vulnerabili.
Non da ultimo, Unit 42 ha osservato un aumento delle minacce che prendono di mira specificamente gli scenari IoT. Gli aggressori stanno sfruttando le vulnerabilità nei protocolli OT vecchi di decenni e utilizzando nuovi modelli di attacco per interrompere le funzioni aziendali critiche. Tuttavia, una gran parte delle minacce potrebbe almeno essere ridotta utilizzando software di crittografia e aggiornando i sistemi operativi obsoleti.
Analytics nel canale IT
La data analytics non è tradizionalmente una delle competenze principali delle case di sistema. Le società di consulenza specializzate e i fornitori indipendenti di software (ISV) sono più a loro agio in questo campo. Questo può essere un altro motivo, insieme alla poca familiarità del mondo industriale, per cui l'IIoT non ha ancora raggiunto l'ampiezza del canale. Tuttavia, ci sono aziende che sono già intensamente coinvolte nell'analisi dei dati. Uno di questi è il gruppo ACP. Dall'inizio di quest'anno, l'azienda, che ha definito l'IIoT come un'area di business strategica per se stessa, ha riunito le sue competenze in big data, machine learning e information design in una business unit, ACP Digital Analytics. La convinzione dietro questo è che la valutazione dei dati con l'aiuto di processi intelligenti è una disciplina digitale chiave.
La system house tedesco-austriaca mira a coprire tutti i campi rilevanti per l'IIoT con la sua esperienza. Allo stesso tempo, i responsabili sono consapevoli che il solo know-how tecnologico non è sufficiente per l'argomento. "Il fattore decisivo è capire il linguaggio del cliente, e questo nel suo core business", sottolinea Günther Schiller, membro del consiglio di amministrazione di ACP (vedi intervista). Un fornitore di servizi deve ascoltare i clienti ed essere in grado di capire i loro processi specifici, dice. Quindi, se vuoi decodificare il linguaggio delle cose, devi prima parlare con le persone coinvolte.