L’IoT rappresenta una tecnologia emergente il cui termine è alquanto diffuso ed inflazionato quando si parla di trasformazione digitale. Acronimo di Internet of Things, l’IoT è una disciplina estremamente affascinante, definita da contributi multidisciplinari, che spaziano dal design all’informatica, dalle reti alla sensoristica, contemplando aspetti di ampio respiro come la cybersicurezza e l’analisi dei dati. Proprio quest’ultima riveste un fattore cruciale nel generare valore attraverso l’internet delle cose, a partire dai dati digitali acquisiti grazie a miliardi di dispositivi interconnessi.
Grazie all’IoT possiamo acquisire livelli di conoscenza sui processi altrimenti impensabili e sfruttarli a nostro vantaggio per prendere le migliori decisioni in funzione del business. L’approccio data-driven dell’IoT costituisce una delle principali leve dell’innovazione nel percorso di trasformazione digitale.
Cosa significa IoT, Internet of Things
La Internet of Things (IoT) è un sistema formato da dispositivi informatici univoci e interconnessi, capaci di scambiare dati attraverso la rete in maniera autonoma, sfruttando un protocollo di comunicazione. L’obiettivo di un sistema IoT consiste nell’acquisire informazioni contestuali che, grazie all’analisi dei dati, vengono trasformate in informazioni utili a supportare ed automatizzare i processi decisionali, generando un effettivo valore per il business.
Pur rientrando ampiamente nel contesto delle tecnologie emergenti, l’IoT è già in grado di generare numeri importanti sul mercato. Secondo i risultati recentemente pubblicati dall’Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano, soltanto in Italia le applicazioni IoT enterprise sarebbero in grado di generare un fatturato annuo complessivo stimabile nell’ordine dei 6 miliardi di euro, senza considerare i sistemi cablati e gli RFID passivi utilizzati nell’ambito della logistica.
A livello di consapevolezza, soprattutto nel nostro paese, c’è ancora molta strada da fare, ma i risultati aggiornati alla fine del 2020 dimostrano alcuni confortanti progressi. La survey dell’Osservatorio ha coinvolto in prevalenza l’ambito industriale, quindi la più specifica Industrial Internet of Things (IIoT). Per quanto concerne le grandi industrie, il 94% conosce le tecnologie IoT ed il 68% dichiara di aver già avviato almeno un progetto IoT. Nel caso delle PMI, soltanto il 41% ha dichiarato di essere sul pezzo, mentre il 29% avrebbe intrapreso almeno un’iniziativa pilota.
A prescindere dalla loro natura e dalla loro dimensione, sempre più spesso le organizzazioni utilizzano l’IoT per operare in modo più efficiente, comprendere meglio i clienti e rispondere in maniera più consapevole alle loro richieste. Allo stesso modo l’analisi dei dati acquisiti grazie ai sistemi IoT può consentire un più efficace monitoraggio dei sistemi di produzione e logistica, incrementando l’efficienza generale dei processi coinvolti.
L’IoT è oggi particolarmente diffuso nella Smart Factory, la fabbrica digitale di moderna concezione, indispensabile per abilitare lo Smart Manufacturing, la produzione intelligente. La lista degli ambiti di business che utilizzano sin d’ora l’IoT con successo è davvero ben farcita, in quanto spazia dai sistemi per la mobilità (Smart Mobility), i servizi urbani (Smart City), la domotica (Smart Home), le costruzioni (Smart Building), la logistica (Smart Logistics), l’energia (Smart Energy), così come l’agricoltura, la sanità, la finanza, il retail, la grande distribuzione organizzata, le grandi infrastrutture e moltissimi altri.
La storia e la genesi dell’IoT
L’IoT – Internet of Things trova le sue radici storiche nella RFID (RadioFrequency IDentification), una tecnologia di origine militare per l’identificazione univoca basata sulle frequenze radio. Nella Seconda Guerra Mondiale veniva utilizzata per distinguere gli aerei alleati da quelli nemici, onde evitare il fuoco amico della contraerea. La RFID si è successivamente evoluta ed è stata adottata in vari ambiti applicativi per un uso civile, grazie all’impiego di sensori sempre più avanzati. Tuttavia, possiamo iniziare a parlare di IoT soltanto con l’arrivo della rete internet, che ha abilitato nuove tipologie di comunicazione, in particolare quella basata sul protocollo IP.
Dal punto di vista etimologico, il termine Internet of Things è stato coniato nel 1999 da un ricercatore del MIT, Kevin Ashton, durante la presentazione di un progetto per Procter & Gamble, che prevedeva l’impiego della tecnologia RFID su un progetto di supply chain le cui comunicazioni erano basate sulla rete internet. Nello stesso anno, un altro professore del MIT, Neil Gershenfeld, ha pubblicato il volume “When Things Start to Think”, che non faceva espressamente riferimento al termine Internet of Things, ma ne delineava i concetti nella maniera in cui la intendiamo oggi. La IoT era finalmente entrata nel nostro glossario tecnologico ed avrebbe ben presto trovato spazio tra le nove tecnologie abilitanti della Industry 4.0. Il resto è storia recente.
La prima applicazione che ha previsto la comunicazione tra dispositivi univoci attraverso la rete internet è avvenuta con ogni probabilità nei primi anni Ottanta nei laboratori della Carnegie Mellon University, quando grazie al web, gli sviluppatori sperimentarono la connessione in remoto per verificare lo stato operativo di un frigorifero. Grazie ad un semplice sistema di sensori, era possibile capire a distanza quando le lattine di Coca Cola contenute all’interno del refrigeratore avevano raggiunto la temperatura ottimale per una bella bevuta rinfrescante.
È importante ribadire e sottolineare come la IoT non sia nata come nuova tecnologia dal nulla, ma derivi da una serie di applicazioni già sufficientemente radicate e mature soprattutto in ambito industriale.
Un passaggio precedente, che ha consentito l’evoluzione dei dispositivi interconnessi nell’attuale paradigma della IoT, è stato rappresentato dalla comunicazione machine-to-machine (M2M), che prevedeva la connessione tra due o più macchine senza l’intervento diretto da parte di un operatore umano. Ancora oggi questo modello di comunicazione consente di connettere un dispositivo informatico al cloud, per la gestione e la raccolta dei dati.
La IoT ha utilizzato come base la connettività M2M, espandendo il concetto a reti che possono contare su miliardi di sensori, collocati sui cosiddetti dispositivi IoT, che collegano persone, impianti ed altre applicazioni per raccogliere e condividere dati. Allo stesso modo è facilmente possibile riconoscere nella IoT una estensione naturale della tecnologia SCADA, i cui applicativi consentono di gestire i processi e raccogliere dati in tempo reale dagli impianti, ai fini d monitorare e controllare operativamente i macchinari da remoto. L’evoluzione dei sistemi SCADA è stata in maniera praticamente spontanea nella prima generazione dei sistemi della Industrial Internet of Things (IIoT).
Quali sono le basi dell’IoT: come funziona
La materia prima della Internet of Things sono i dati, che vengono acquisiti tramite i sensori, pre-elaborati grazie alle proprietà computazionali dei dispositivi IoT che operano sulle periferie della rete e messi a disposizione dei sistemi centralizzati per essere oggetto di analisi più complete. Si tratta di un flusso continuo, incessante, che può restituirci un patrimonio informativo enorme su tutto quanto sia connesso, monitorato e gestito attraverso la rete.
La scienza dei dati e le applicazioni informatiche (hardware e software) per gestire i dati stessi, giocano un ruolo fondamentale nel dare vita alle applicazioni basate sulla Internet of Things. Senza un utilizzo efficace e consapevole dei dati, anche la più avanzata infrastruttura IoT risulterebbe sostanzialmente inutile nel generare valore per il business, in quanto le si chiede di informare e rendere più consapevoli le decisioni o di automatizzarle sulle linee di produzione.
La gestione end-to-end dei dati in un processo basato sui sistemi IoT prevede almeno le seguenti fasi fondamentali:
1) Acquisizione dei dati: i sensori dei dispositivi IoT consentono di acquisire i dati da un determinato contesto ambientale. Tali sistemi sono in grado di acquisire un’ampia serie di variabili, in tempo reale, tra cui:
- – Periodo di utilizzo, ora, durata, ecc.
- – Suoni, vibrazioni
- – Video, luci, immagini, colori
- – Temperatura, umidità, pressione
- – Prossimità, presenza, posizione, orientamento, ecc.
- – Posizione, velocità, accelerazione, ecc.
- – Consumi e altri dati relativi al funzionamento di un dispositivo
2) Archiviazione dei dati: i dati acquisiti vengono selezionati direttamente dalle applicazioni presenti sul dispositivo IoT e trasmessi ad un sistema di storage in locale o in cloud, per essere sottoposti a processi di preparazione e analisi dei dati più approfonditi. Per trasmettere i dati vengono utilizzate le reti locali e la rete internet.
3) Elaborazione dei dati (in locale): in molti casi il dato acquisito viene utilizzato in tempo reale dal dispositivo IoT per svolgere una determinata operazione, interagendo, in maniera bidirezionale, con il sistema in cui è stato acquisito. Si pensi all’attivazione di una ventola di aspirazione quando il sensore rileva una presenza di fumi nell’ambiente, oppure al rallentamento di un impianto dopo aver riscontrato temperature di esercizio superiori alla norma.
4) Analisi dei dati: I dati acquisiti ed archiviati dai dispositivi IoT possono essere preparati in maniera opportuna, per ottenere una livello di data quality elevato e funzionale alle analisi. Tale processo viene in genere svolto utilizzando dei sistemi di sintesi dei dati come i database, i data lake o i data warehouse, che rendono disponibili dati strutturati, non strutturati e semistrutturati. L’analisi dei dati consente di ottenere report e insight capaci di estrarre valore informativo dal dato grezzo di partenza, in modo da supportare o automatizzare una determinata decisione, riferita al contesto in cui opera il sistema IoT.
Tali azioni sui dati vengono svolte in maniera ciclica. Se l’implementazione generale del processo può necessitare competenze sui dati di livello specialistico, la gestione ad alto livello, orientata all’utente finale, è ormai resa sempre più semplice ed intuitiva grazie ad applicazioni software in grado di automatizzare la maggior parte delle operazioni previste con logiche e interfacce self-service.
Il successo di una strategia aziendale basata sui dati non si ottiene una tantum, ma grazie ad un’azione basata sul miglioramento continuo, capace di coinvolgere le tecnologie più efficaci per soddisfare le varie esigenze analitiche che vengono richieste per soddisfare gli obiettivi di business dell’azienda.
Cosa sono i dispositivi IoT
Potremmo definire un dispositivo IoT in vari modi, anche in funzione della grande varietà che li contraddistingue. In senso ampio, ci riferiamo ad un dispositivo informatico dotato di sensori, capacità computazionale ed interfacce di connettività che lo rendono capace di acquisire, elaborare e trasmettere i dati che provengono dall’ambiente in cui si colloca.
In base a tale concetto, è possibile dedurre in maniera immediata come oggi esistano miliardi di dispositivi IoT, per il semplice fatto che lo smartphone di cui tutti praticamente disponiamo è un dispositivo IoT, in quanto dotato di sensori (una fotocamera, un contapassi, ecc.), di un’unità di calcolo e di varie tecnologie che gli consentono di connettersi con altri dispositivi (WiFi, NFC, bluetooth, ecc.) e trasmettere via internet i dati verso sistemi in cloud attraverso, utilizzando una rete mobile messa a disposizione da un provider pubblico.
Lo smartphone, così come il tablet, costituisce l’esempio più immediato di dispositivo IoT, in quanto si tratta di un oggetto entrato da tempo a far parte della nostra quotidianità, ma lo stesso potremmo dire di un orologio smart o di una fit band dotata di funzioni di rilevamento biometrico, così come una videocamera di sorveglianza, una lampada, un termostato o un sistema di allarme intelligente, in grado di acquisire ed elaborare i dati per automatizzare determinate operazioni senza richiedere puntualmente l’intervento dell’uomo.
I dispositivi IoT sono anche quei sistemi connessi alla rete negli impianti industriali dotati di una sensoristica più o meno avanzata e da sistemi di controllo OT capaci di interfacciarli con i processi gestionali. Allo stesso modo, un’automobile dotata di connettività e funzioni smart, come l’impiego di un sistema di navigazione automatico, di rilevamento del traffico e di autodiagnosi è definibile come un dispositivo IoT.
I dispositivi IoT non hanno una dimensione o una complessità di riferimento e possiamo ritrovarli nei contesti più disparati. Sulla base di quanto abbiamo sin qui affermato, volendo tentare una classificazione, a puro scopo esemplificativo, potremmo prendere in considerazione i dispositivi connessi alla rete in grado di:
- – Rilevare, riconoscere e comunicare varie tipologie di dati digitali;
- – Trasmettere i dati acquisiti verso altri dispositivi e sistemi informatici;
- – Elaborare i dati a livello locale per effettuare in maniera automatica azioni secondo le istruzioni predisposte;
- – Elaborare i dati a livello locale per selezionare e preparare i più utili ai successivi processi di analisi;
- – Gestire l’azione sui dati attraverso la comunicazione con altri dispositivi IoT connessi alla rete, sulla base delle indicazioni ricevute in tempo reale da una piattaforma IoT
I dispositivi IoT, nelle loro caratteristiche e nella loro azione possono pertanto comprendere in tutto in parte le proprietà appena descritte e collocarsi all’interno di una piattaforma IoT in grado di gestire orchestrare il funzionamento generale del sistema.
Cosa sono le piattaforme IoT
Il concetto e l’applicazione di piattaforma IoT ha ricevuto un notevole impulso dall’Industria 4.0, di cui la Internet of Things è riconosciuta quale una delle nove principali tecnologie abilitanti. Un sistema IoT è composto da una grande varietà di elementi, tra cui:
- – I sensori, che si occupano di acquisire i dati
- – I gateway, che aggregano i dati acquisiti dai sensori per trasmetterli verso altri dispositivi attraverso la rete
- – La rete, che si occupa di connettere e mettere funzionalmente in relazione i vari dispositivi presenti nell’infrastruttura IT, al fine di trasmettere i dati
- – Il software, cui spetta il compito di pulire i dati ed effettuare i processi di analisi resi disponibili sotto forma di report e insight agli utenti finali
- – Le interfacce di gestione, ossia quei sistemi di front-end che fanno largo uso di tecniche di data visualization per rendere comprensibili a più livelli i risultati delle analisi descrittive e predittive svolte dai processi di Business Intelligence e Business Analytics
Questi sono soltanto alcuni degli elementi che caratterizzano un sistema interconnesso in grado di gestire i dati. Nel loro complesso definiscono una piattaforma IoT, che ha dunque il compito di rendere effettive e funzionali le connessioni tra i vari elementi del sistema IoT, orchestrando l’azione di tutte le tecnologie che la caratterizzano.
Un processo di automazione industriale potrebbe ad esempio prevedere un’azione su una linea, capace di rilevare un’anomalia di funzionamento, attivando delle misure di autotutela e risoluzione del problema. Tale processo è composto in genere da molte fasi operative, che coinvolgono più dispositivi IoT collocati all’interno della linea. La loro azione è pertanto coordinata da una piattaforma IoT, che mette in relazione il sensore che ha rilevato l’anomalia con il sistema gestionale in grado di capire di cosa si tratta, definire l’intervento da effettuare e trasmettere la decisione ai dispositivi IoT collocati in prossimità dell’impianto in questione.
Le piattaforme IoT sono dunque sistemi informatici hardware/software che possono assumere varie configurazioni, capaci di gestire pochi dispositivi a livello domestico, così come un numero incredibilmente elevato in un sistema industriale o in una città intelligente, giusto per citare alcuni tra i casi più ricorrenti.
L’importanza dei dati nell’IoT
Le piattaforme IoT consentono di gestire i dati a più livelli, mettendo in relazione una grande varietà e quantità di dispositivi. La loro azione consente di aggregare i dati raccolti, elaborarli in locale o in cloud per estrarre informazioni utili a supportare i processi in cui sono coinvolti. Il ruolo delle piattaforme IoT è dunque essenziale nell’analisi dei dati e più in generale come potente abilitatore della trasformazione digitale. Per consentire ai dati di assolvere la loro condizione rilevante nei processi aziendali, vengono abitualmente coinvolte in ottica data-driven vari sistemi e discipline tecnologico-informatiche:
- – Cloud Computing
- – Edge Computing
- – Configurazione architetture IT
- – Sviluppo software e piattaforme applicative
- – Sistemi di data analytics
- – Sistemi di gestione ERP e CRM
- – Sistemi di sicurezza informatica
- – Sistemi di protezione e trattamento dei dati
- – Sistemi di backup e ripristino dei dati
- – Sistemi di collaborazione, contenuti e mobilità (CCM)
I dati costituiscono la materia prima con cui mettere in funzione questa grande varietà tecnologica, ai fini di ottenere i seguenti vantaggi:
- – Tempi di esecuzione più rapidi di tutte le operazioni effettuate con processi tradizionali;
- – Riduzione dei costi di sviluppo e gestione dei processi;
- – Gestione end-to-end dei dati, con totale visibilità in merito alla protezione e alla sicurezza;
- – Elevata scalabilità in funzione della variazione dei carichi di lavoro previsti;
- – Elevata capacità di innovazione con la possibilità di utilizzare i dati per effettuare simulazioni e processi sperimentali a livello R&D
- – Integrazione end-to-end di tutte le fasi che caratterizzano i processi aziendali, grazie all’impiego delle piattaforme IoT
L’edge pilastro dell’IoT
L’Edge Computing costituisce l’architettura IT della Internet of Things, ossia tutti gli elementi e le configurazioni hardware e software necessarie per garantire il corretto funzionamento dei sistemi IoT.
Rispetto al Cloud Computing, che mette a disposizione molte risorse da una condizione remota, le architetture Edge si distinguono per il fatto di essere posizionate in prossimità dei dati, garantendo una potenza elaborativa certamente più contenuta rispetto al cloud, a fronte di latenze di esercizio sensibilmente inferiori. È la ragione per cui l’Edge Computing e il Cloud Computing si completano alla perfezione nel garantire un completo funzionamento di un sistema IoT.
Le architetture Edge consentono dunque di architettare infrastrutture di rete cablate e wireless per connettere i vari dispositivi IoT, sfruttando la capacità elaborativa di cui dispongono per gestire i dati acquisiti grazie ai loro sensori.
Secondo i dati dell’Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano, in Italia sono attualmente attive circa 93 milioni di connessioni IoT, di cui 34 milioni sarebbero da associare alla connettività delle reti mobile, mentre 59 milioni ad altre tecnologie, tra i vari standard IoT infatti ritroviamo:
- – IPv6 over Low-Power Wireless Personal Area Networks (6LoWPAN), uno standard open source definite dalla Internet Engineering Task Force (IETF), basato su una tecnologia radio a basso consumo per comunicare attraverso la rete internet e utilizzando soluzioni standard come IEEE 804.15.4, Bluetooth Low Energy (BLE) e Z-Wave, quest’ultima particolarmente diffusa nei sistemi di domotica.
- – Zigbee, rete wireless a basso consumo utilizzata soprattutto negli ambienti industriali. Si basa sullo standard IEEE 802.15.4. Zigbee è nota anche per aver creato Dotdot, un linguaggio universale per l’IoT, concepito per garantire l’interoperabilità tra sistemi basati su tecnologie differenti;
- – Constrained Application Protocol (CoAP), protocollo progettato dall’IETF per dispositivi a basso consumo e potenza limitata, specifici per sistemi IoT;
- – Long Range Wide Area Network (LoRaWAN), protocollo per WAN (Wide Area Network) progettato appositamente per supportare un numero molto elevato di dispositivi IoT, il che lo rende particolarmente indicato per la Smart City, dove grazie alla sua ampia copertura riesce a garantire la connettività di milioni di device a basso consumo;
- – LiteOS, sistema operativo su base Unix-like per reti di sensori wireless. LiteOS è impiegato per la connettività su smartphone, dispositivi wearable, prodotti Smart Home e Smart Vehicles. Il sistema operativo viene utilizzato anche per lo sviluppo di applicazioni IoT avviabili nel suo ambiente di esecuzione;
- – OneM2M, service layer machine-to-machine, supportato da OneM2M, organizzazione che si occupa di sviluppare standard open per consentire la comunicazione di applicazioni IoT sviluppate in diversi verticali.
I vantaggi dell’IoT per le aziende
L’IoT – Internet of Things consente di estrarre un enorme valore informativo dai dati relativi ai processi, per garantire alle aziende una serie di benefici in buona parte generici, in altri casi specifici per un singolo ambito di business.
Il principale beneficio che deriva dall’introduzione dell’IoT è la spinta all’innovazione, dovuta al fatto di ripensare profondamente l’approccio al business. Un obiettivo che si concretizza utilizzando nuovi ed evoluti strumenti di data management.
In senso ampio, i vantaggi che possono derivare dall’implementazione dell’IoT nei processi aziendali sono sostanzialmente i seguenti:
- – Elevata visibilità per tutti i processi che coinvolgono dispositivi interconnessi;
- – Capacità di acquisire e pre-elaborare enormi quantità di dati grazie ai sistemi di sensoristica;
- – Riduzione del time-to-market e dei costi generali di sviluppo;
- – Possibilità di accedere ai dati da remoto, utilizzando qualsiasi dispositivo;
- – Incremento dell’automatizzazione dei processi con riduzione dell’errore umano;
- – Incremento progressivo della cultura dei dati aziendale;
- – Incremento generale della produttività dei dipendenti;
- – Miglior supporto decisionale, con effetti positivi per tutti i processi coinvolti;
- – Maggior visibilità sulle operazioni delle varie linee di business, con conseguente miglioramento della comunicazione interna e delle sinergie attivabili tra le varie linee di business aziendali;
- – Miglioramento della digital experience degli utenti;
- – Modernizzazione delle applicazioni gestionali dei processi aziendali
Non bisogna tuttavia sottovalutare alcune possibilità difficoltà che potrebbero presentarsi a livello di processi quando si implementano i sistemi IoT, sia per aver sottovalutato una serie di aspetti durante le attività di analisi, sia per una serie di criticità oggettive, tipiche della tecnologia:
- – L’elevato numero di nodi ed endpoint presenti nella rete consente agli hacker una vasta superficie in cui individuare le vulnerabilità da sfruttare per i loro attacchi;
- – Gestire migliaia di dispositivi connessi alla rete può risultare complesso, sia a livello di visibilità che per quanto riguarda gli aspetti IT oggetto di manutenzione, come l’aggiornamento dei software di sistema e delle applicazioni installate sui dispositivi IoT;
- – Le tecnologie IoT disponibili sul mercato sono moltissime, ma non sono ancora stati definiti molti standard a livello internazionale, il che rende naturalmente complessa l’interoperabilità tra i dati delle varie applicazioni. Un limite non da poco, per una tecnologia che ha tra i principali punti di forza la connettività tra una grande quantità di dispositivi;
- – Difficoltà di mantenere un’infrastruttura IT/OT, dove i sistemi di controllo degli impianti possono essere oggetto di una obsolescenza di supporto che precede nettamente l’obsolescenza funzionale.
Tali criticità devono essere mitigate e superate soprattutto grazie ad un’architettura IT ben progettata, in grado di garantire la miglior visibilità possibile dello stato di efficienza di tutti i dispositivi connessi alla rete. I vari sistemi IoT presenti all’interno di un’infrastruttura aziendale, oltre a dover garantire un corretto funzionamento a livello operazionale, non devono diventare dei pericolosi cavalli di troia per le minacce provenienti dall’esterno o dall’interno del perimetro di sicurezza aziendale.
La cybersicurezza costituisce un aspetto fondamentale per evitare la perdita di dati (data breach) e/o la compromissione degli stessi (attacchi ransomware) e mettere al sicuro il business da ingenti perdite economiche (richieste di riscatto), violazioni normative (GDPR, NIS) e danni reputazionali molto difficili da recuperare. Dal momento che il principale valore dell’IoT è costituito dai dati, è necessario fare ogni sforzo possibile per garantire la loro sicurezza e renderli inaccessibili ai cybercriminali.
L’importanza dell’analisi dei dati ed i suoi vantaggi
Grazie alla digitalizzazione dei processi, la Internet of Things consente alle persone di vivere e alle aziende di lavorare in modo più intelligente. Affinché ciò avvenga è necessario sfruttare la principale risorsa di cui qualsiasi sistema digitale dispone: i dati. I sensori dei sistemi IoT sono in grado di acquisire enormi quantità di dati in tempo reale, ma il fatto di avere un archivio molto consistente non comporta automaticamente una strategia digitale di successo. L’IoT sposa quindi la sua azione con altre tecnologie emergenti, come i Big Data e l’Intelligenza Artificiale.
Affinché il dato digitale generi valore informativo è infatti necessario analizzarlo a fondo, impiegando le tecniche di Business Intelligence e Business Analytics, disponibili in misura sempre più ampia grazie alle soluzioni cloud native. Queste consentono di avvalersi delle risorse del cloud computing per soddisfare le notevoli esigenze computazionali di cui i sistemi di machine learning necessitano per processare enormi le quantità di dati provenienti dai sistemi IoT.
I software di Business Intelligence e Business Analytics sono sempre più potenti a livello di tool disponibili e sempre più semplici e veloci da utilizzare, grazie a dashboard che consentono di svolgere in maniera self-service una quantità molto elevata di azioni. Le analisi descrittive e predittive che vengono effettuate sui dati consentono di acquisire conoscenza utile a supportare i processi decisionali, generando quindi un valore effettivo per il business.
Un ulteriore vantaggio generato dall’analisi dei dati è comportato dalla pipeline che un’azienda implementa per supportare al suo interno i processi data-driven. Tale approccio coinvolge i propri dipendenti e genera una vera e propria cultura dei dati condivisa ed implementata dalle varie linee di business attive all’interno dell’azienda.
Per trarre benefici concreti non è auspicabile lasciarsi trascinare a priori dalla tecnologia, ma sarebbe tanto più opportuno concentrare la propria attenzione sui dati che i sistemi IoT possono gestire. In concreto, ciò si ottiene grazie ad una solida attività di data governance e data protection, a sua volta indispensabile per garantire la conformità ai disposti normativi in vigore e tutelare la principale risorsa di cui l’azienda digitale oggi dispone: i dati.
Esempi ed applicazioni dell’Internet of Things
A livello globale, McKinsey ha valutato che l’impatto economico della Internet of Things, entro la fine del 2025, potrebbe essere valutabile dai 4.000 agli 11.000 miliardi di dollari. Per quanto la forbice estimativa sia decisamente ampia, si tratta di numeri estremamente importanti, non soltanto dal punto di vista puramente economico, ma per comprendere la portata di un fenomeno capace di coinvolgere un’incredibile varietà di contesti, sia a livello enterprise che a livello consumer.
Le applicazioni IoT offrono un valore pratico e strategico fondamentale, generato dai dati e dalle infrastrutture tecnologiche che consentono di acquisirli e analizzarli in enormi quantità e in tempo reale. Vediamo una rassegna di alcuni tra i principali contesti applicativi che vedono la Internet of Things quale abilitatore fondamentale a livello tecnologico.
Smart Manufacturing (Industria 4.0)
La manifattura intelligente rappresenta un contesto privilegiato per i sistemi IoT, che sono entrati ormai da tempo nelle linee di produzione, anche in termini di evoluzione rispetto ai sistemi M2M e SCADA. Mentre alcuni ambiti hanno avuto un’implementazione recente della Internet of Things, quando il suo paradigma era ormai delineato, in ambito industriale i concetti su cui si basa l’IoT sono radicati ormai da molti anni.
L’IoT industriale è frequentemente nominato IIoT (Industrial Internet of Things) in quanto rappresenta un po’ un mondo a parte, fortemente integrato con tecnologie come Big Data Analytics, Intelligenza artificiale, Robotica e Realtà Aumentata, con applicazioni in cloud e integrazioni con diverse tecnologie impiegate per garantire la cybersicurezza delle piattaforme IIoT.
L’IIoT è stato coniato quasi in contemporanea dall’Industrie 4.0 tedesco e dalla Smart Factory americana, prima di diffondersi a macchia d’olio dell’industria manifatturiera di tutto il mondo.
Smart City
Le città intelligenti sono il risultato di una pianificazione urbanistica conscia del ruolo che le tecnologie digitali possono assumere nel modernizzare e rendere molto più efficienti i processi urbani, ai fini di migliorare la qualità diffusa dei luoghi, dei servizi e soprattutto della vita dei cittadini, in modo da soddisfare in maniera puntuale le loro esigenze.
La gamma di soluzioni IoT che connettono una Smart City è assolutamente eterogenea e permettere di stabilire una relazione effettiva tra un servizio e il cittadino che lo utilizza. Tra i vari esempi ritroviamo la gestione intelligente dei rifiuti e delle risorse idriche, il controllo dei consumi energetici, sistemi di irrigazione automatica, semafori, parcheggi e sistemi di illuminazione intelligenti.
La governance di una Smart City comporta un onere non indifferente, in quanto al di là degli effetti positivi in termini di benefici per i cittadini, è necessario garantire quelle condizioni di interoperabilità indispensabili per poter aggiungere servizi sulla base di quelli già esistenti. A tal fine le pubbliche amministrazioni stanno cercando di adottare il più possibile risorse come gli Open Data, che non sono vincolati da una tecnologia specifica, ma possono essere utilizzati e condivisi tra varie applicazioni. Gli Open Data consentono inoltre di agevolare la trasparenza e la competizione nelle procedure di pubblico appalto dei servizi IoT.
Smart Building
Passando dalla scala urbana alla scala dell’edificio, ritroviamo le applicazioni Smart Building, alla base dei cosiddetti edifici intelligenti, capaci di gestire e ottimizzare i propri sistemi grazie alla costante azione dei sensori che ne garantiscono il monitoraggio e la regolazione. È il caso del controllo intelligente dei sistemi di illuminazione, di erogazione dell’energia elettrica e di sistemi speciali come gli impianti fotovoltaici e altre forme di energie rinnovabili.
Gli Smart Building, al pari delle infrastrutture civili, oltre alla sensoristica tradizionale, possono utilizzare gli Smart Material, materiali intelligenti in quanto dotati di particolari proprietà chimiche e fisiche in grado di interagire con l’ambiente circostante.
Grazie a sistemi intelligenti di facciata è ad esempio possibile effettuare dei rilevamenti biometrici delle persone presenti all’interno, così come i materiali stessi possono contenere dei reagenti in grado di autoripararli nel caso in cui si verificassero fessurazioni o altre microlesioni.
Si tratta di scenari ancora poco diffusi, che potrebbero tuttavia avere una rapida implementazione nel corso dei prossimi anni, quando queste tecnologie diventeranno certamente più accessibili a livello economico ed entreranno stabilmente in produzione.
Smart Home
Anche se potrebbero apparire quali sinonimi, Smart Building e Smart Home si riferiscono a contesti applicativi piuttosto differenti. Mentre il primo, come abbiamo visto, si riferisce all’intero sistema edificio e alla sua connessione con il sistema urbano in cui si contestualizza, la Smart Home, o casa intelligente, considera soprattutto gli aspetti legati alle funzionalità smart di cui una singola abitazione attualmente può disporre.
Le applicazioni domotiche sono da anni alla base di un’industria tecnologica in continua crescita e rappresentano l’ambito più consumer e B2C del mondo Internet of Things. Sistemi come le prese controllate, gli antifurti, le videocamere, i termostati, le lampade ed altri piccoli e grandi elettrodomestici intelligenti sono ormai molto diffusi, ed è possibile controllarli tramite app proprietarie o grazie all’integrazione con gli ecosistemi Alexa di Amazon e Nest di Google, che consentono di gestire attraverso un’unica piattaforma software un’ampia gamma di dispositivi interconnessi.
Uno dei vantaggi principali della Smart Home è che per garantire la connettività dei sistemi IoT è sufficiente un semplice router Wi-Fi domestico connesso ad internet. Per contro si tratta di sistemi piuttosto vulnerabili in termini di sicurezza, anche se la loro scarsa rilevanza strategica li rende meno interessanti di altri contesti agli occhi dei cybercriminali.
In ogni caso, è opportuno non sottovalutare il problema, perché un hacker malintenzionato potrebbe ad esempio penetrare nella rete domestica attraverso una debolezza di un dispositivo IoT (es. login di default, password prevedibile, ecc.) ed intercettare dati sensibili, come gli accessi ai servizi finanziari che utilizziamo connettendoci via internet dai device casalinghi.
Smart Mobility
Il tema della mobilità è uno dei pilastri fondamentali dell’innovazione, come viene puntualmente ribadito dai programmi UE, che consentono di ottenere importanti finanziamenti per attivare progetti basati sulla mobilità sostenibile e sulla mobilità intelligente, due dimensioni che molto spesso tendono a coincidere.
La smart mobility interessa moltissimi ambiti industriali, che vanno dalla guida autonoma, che dota i veicoli di moltissimi sistemi IoT, attirando nella propria orbita investimenti molto consistenti, fino al controllo del traffico urbano, che si connette con i dispositivi della Smart City. Interessanti anche gli ambiti legati alla sicurezza delle infrastrutture destinate alla viabilità (ponti, viadotti, ecc.), grazie ai sensori che consentono di monitorare in tempo reale lo stato di sicurezza delle strutture interessate.
La Smart Mobility non si limita al traffico stradale e alle automobili, ma si applica alla perfezione su qualsiasi tipologia di veicolo (Smart Vehicles) con interessanti applicazioni in ambito ferroviario e marittimo.
Smart Agricolture
Un mondo incredibilmente esteso ed affascinante in cui la Internet of Things può sprigionare tutto il suo potenziale è rappresentato dalla Smart Agricolture, altrimenti nota come agricoltura di precisione. Si intende in buona sostanza tutta la gamma di servizi e soluzioni che consente di digitalizzare i processi utilizzati nella produzione agricola, grazie a sensori e applicazioni che consentono di razionalizzare e ridurre gli sprechi nel consumo di acqua, elettricità, concimi, agrofarmaci, fertilizzanti ed altre risorse necessarie per sostenere le coltivazioni.
La sensoristica ambientale consente di monitorare spazi molto estesi, ad esempio avvalendosi dell’ausilio dei droni, ed in generale contribuisce a rendere più efficiente e sostenibile l’intera filiera di produzione agricola, in quello che viene genericamente assoggettato sotto il titolo di Agrifood.
App Economy (acquisti In-Thing)
Chiaramente ispirata al modello di business degli acquisiti in-app delle applicazioni gaming e mobile, l’IoT dispone di una versione che sfrutta i sistemi IoT più diffusi per generare business offrendo una serie di funzionalità aggiuntive, cui è possibile accedere soltanto a pagamento.
Il nuovo modello di business è ad esempio molto utilizzato nei sistemi di videosorveglianza. Acquistando i kit base di videocamere è possibile accedere alle principali funzionalità in locale, ma se scegliamo di avvalerci dei servizi aggiuntivi, disponibili a pagamento, potremo ad esempio abilitare la registrazione dei flussi video in cloud e molte altre operazioni che in locale non sarebbe possibile svolgere. Lo stesso concetto vale naturalmente anche gli antifurti ed altri sistemi IoT.
Categoria: ANALYTICS
Churn rate: cos’è, come si calcola e come gestirlo
Customer churn rate, tecniche e strumenti per capire quali sono le cause che portano un cliente a cercare alternative Leggi tutto
Change Data Capture (CDC): i vantaggi e come funziona
Il data management è una disciplina incredibilmente varia e complessa, che si compone di varie componenti, come la data replication.… Leggi tutto
Data warehouse vs database: differenze e come scegliere
Database e data warehouse sono indubbiamente tra i sistemi di gestione dei dati più popolari e diffusi in ambito aziendale.… Leggi tutto