IIOT

Internet of Things (IoT) si riferisce al network di reti che utilizza tecnologie basate su Protocollo Internet (IP) per connettere persone, processi e cose, abilitando nuovi sistemi cyber-fisici.

L’Internet of Things industriale (IIoT) è inteso come il sottoinsieme dell’IoT in cui le persone, i processi e le cose sono principalmente impegnate nella produzione di beni fisici e nella manutenzione degli asset.

Oggi la maggior parte delle aziende si trova a dover gestire sistemi di automazione che sono stati implementati nel corso degli anni, con la maggior parte di questi sistemi basati su un mix di protocolli di comunicazione aperti e proprietari che erano lo standard del settore al momento del loro sviluppo. Questi sistemi non comunicano facilmente tra di loro e con altri sistemi, e questo rende molto utile l’utilizzo dell’IIoT.

La crescente disponibilità di sensori di ogni tipo a costi sempre più bassi rende possibile connettere sistemi e dotare i macchinari con dispositivi per il controllo e la comunicazione da remoto. Questo genera una grande quantità di dati che diventa essenziale organizzare e gestire per trasformarli in informazioni utili per il business. I passi sono quindi:

  • Connessione con sensori a basso costo e a bassa potenza attraverso protocolli di comunicazione standard
  • Storicizzazione in modo efficiente di grandi quantitativi di dati on premise o nel cloud
  • Contestualizzazione dei dati industriali in informazioni specifiche in relazione ai processi e flussi operativi
  • Utilizzo delle informazioni per prendere decisioni di business e implementazione delle decisioni attraverso soluzioni di workflow specifiche per il settore industriale

L’IIoT è un nuovo paradigma che cambierà la definizione di convergenza IT-OT, architettura del sistema di produzione, struttura organizzativa e modelli di business. Lo sviluppo e la diffusione della tecnologia IIoT saranno incrementali e faranno parte di una tendenza a lungo termine, ma l’opportunità può essere colta già oggi.

La necessità di migliorare la visibilità in tempo reale delle Operations per supportare le decisioni critiche deve fare i conti con l’eterogeneità dei sistemi di produzione, vecchi e nuovi, equipaggiati con tecnologie di automazione in alcuni casi proprietarie.

Dismettere o fare revamping delle macchine e degli impianti più vecchi può risultare un investimento estremamente oneroso. L’IIOT e in particolare la crescente disponibilità di sensori di ogni tipo a costi sempre più bassi rappresentano per questo una grande opportunità per connettere e raccogliere dati in tempo reale anche dagli asset più datati.

Raccogliere i dati non significa però governare i processi produttivi.

Resta quindi fondamentale per il responsabile di produzione l’utilizzo di una piattaforma software di più alto livello che consenta di raccogliere e combinare i dati provenienti dalle fonti più tradizionali (PLC, RTU, etc) con quelli provenienti dai sensori IOT, che consenta di contestualizzare i dati in metriche e KPI specifici e che supporti l’implementazione delle decisioni attraverso soluzioni di workflow.

Questa piattaforma può abilitare l’utilizzo di tecnologie cloud, machine learning, advanced analytics cogliendone a pieno il valore in ottica di miglioramento delle performance aziendali.

L’IIOT e la crescente disponibilità di sensori di ogni tipo a costi sempre più bassi rappresentano una grande opportunità per connettere e raccogliere dati in tempo reale anche dagli asset più datati.

Per usufruire a pieno di questa opportunità è importante evitare il proliferare di soluzioni software isolate, legate ai vari sensori e incapaci di scalare verso un’architettura unica e integrata. Al contrario, è auspicabile l’utilizzo di una piattaforma agnostica rispetto all’hardware, flessibile e scalabile, che possa interfacciarsi efficacemente sia con i controllori tradizionali che con i sensori IOT.

Il Total Cost of Ownership (TCO) della piattaforma deve essere contenuto con tempi di sviluppo e ingegneria della soluzione ridotti, bassi rischi implementativi, facilità di utilizzo, garanzia di manutenzione ed evoluzione negli anni.

La piattaforma può abilitare l’utilizzo di tecnologie cloud, machine learning, advanced analytics cogliendone a pieno il valore in ottica di miglioramento delle performance aziendali.

La necessità di migliorare la visibilità in tempo reale delle Operations per supportare le decisioni critiche deve fare i conti con l’eterogeneità degli asset equipaggiati con tecnologie di automazione in alcuni casi obsolete e proprietarie.

L’IIOT e la crescente disponibilità di sensori di ogni tipo a costi sempre più bassi rappresentano una grande opportunità per connettere e raccogliere dati in tempo reale anche da questi asset.

Per usufruire a pieno di questa opportunità è importante evitare il proliferare di soluzioni software isolate, legate ai vari sensori e incapaci di scalare verso un’architettura unica e integrata.

Raccogliere i dati e portarli nel cloud inoltre non equivale a governare i processi. I dati anche in presenza di evoluti strumenti statistici rischiano di non essere utilizzati, di avere un limitato contenuto informativo o di generare decisioni che non possono essere attuate.

L’utilizzo di una piattaforma agnostica rispetto all’hardware, flessibile e scalabile, che si interfaccia sia con i controllori tradizionali che con i sensori IOT, consente invece di contestualizzare i dati in metriche e KPI specifici e supporta l’implementazione delle decisioni attraverso soluzioni di workflow.

Il Total Cost of Ownership (TCO) della piattaforma è contenuto con tempi di sviluppo e ingegneria dell’applicazione ridotti, bassi rischi implementativi, facilità di utilizzo, garanzia di manutenzione ed evoluzione negli anni.

La Cyber Security rappresenta un aspetto fondamentale così come la possibilità di licensing in subscription per ridurre l’investimento iniziale e portarlo da Capex a Opex.

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