Industrial Iot: Iot applicato al mondo Industrial

L’Industrial Internet of Things basa il suo funzionamento su dei concetti fondamentali simili a quelli dell’IoT destinato al mercato consumer, seppur con finalità differenti anche l'IIoT sfrutta infatti dei sistemi incentrati su oggetti connessi alla Rete e in grado di interagire tra loro. Tali device sono dotati di sensori che hanno il compito di raccogliere dati attraverso il monitoraggio del contesto produttivo in cui operano, le informazioni così archiviate vengono quindi analizzate ed elaborate contribuendo all'ottimizzazione dei processi di business.

L'IIoT offre un notevole vantaggio competitivo in qualsiasi settore sia possibile applicare un approccio Data Driven alla produttività, dall'agricoltura al Finance passando per il manufacturing. In ambito industriale gli oggetti connessi operano frequentemente da dispositivi periferici ai margini dei network per l’Edge computing, dove le informazioni raccolte vengono preelaborate localmente e producono costantemente Big Data con i quali perfezionare le modalità operative ed elevare la qualità dei prodotti finiti. Nelle configurazioni avanzate, tali dati contribuiscono al training delle Intelligenze Artificiali tramite Machine Learning Models, permettendo di automatizzare e velocizzare le dinamiche di decision making.

Queste particolari tecniche rappresentano un'evoluzione delle architetture centralizzate proprie del Cloud Computing, riducono notevolmente il volume del traffico dati, ne garantiscono l'integrità anche in caso di interruzioni durante l'interscambio e limitano le latenze in fase di elaborazione, tutti benefici che nel medio periodo verranno amplificati grazie alla diffusione di uno standard 5G che, rispetto al 4G, è in grado di garantire una velocità di connessione più elevata (da un limite teorico di 100 Mbps in download a 2 Gbit/s) e una maggiore capacità (da 100 mila device per km² a 1 milione).

IIoT e applicazioni aziendali

Come anticipato, l'ambito applicativo dell'IIoT è particolarmente vasto e coinvolge numerosi comparti produttivi. Uno dei primi esempi di applicazione pratica dell'IoT nell'industria è quello della manutenzione predittiva, modalità che attraverso l'osservazione delle dinamiche di produzione (condition monitoring) consente di definire delle metriche (ad esempio dei valori di soglia) attraverso le quali prevedere il manifestarsi di guasti o di malfunzionamenti a carico di un componente e di intervenire prima che essi si verifichino.

A tal proposito Alasdair Gilchrist, uno dei massimi esperti mondiali nel settore delle applicazioni industriali dell’IoT, cita nel suo studio intitolato “Industry 4.0: The Industrial Internet of Things” il case study della Thames Water, società leader nel settore dell'approvvigionamento idrico pubblico e del trattamento delle acque reflue in buona parte del Regno Unito. L'azienda britannica ha deciso di sfruttare l'IIoT nelle operazioni di manutenzione predittiva e di gestione remota degli asset, è stato così possibile delineare una strategia basata sul monitoraggio tramite sensori, comunicazioni a distanza e Big Data Analytics con cui anticipare eventuali problematiche a danno degli equipaggiamenti e di rispondere rapidamente a qualsiasi criticità dovuta a condizioni meteo sfavorevoli.

L’IIoT trova applicazione sia in comparti produttivi tradizionali che in settori avanzati nei quali vengono utilizzate tecnologie particolarmente innovative. A tal proposito è possibile citare il monitoraggio tramite ROV (Remote Operational Vehicles), basti pensare al caso del controllo di infrastrutture installate dall’industria petrolifera nei fondali marini, o l’impiego degli ELD (Electronic Logging Devices) nei veicoli a guida assistita che consento di raccogliere dati utili alle abitudini di guida, alla prevenzione degli incidenti stradali e all’ottimizzazione dei consumi di carburante, lubrificanti, impianto frenante e di tutte le componenti che possono essere sottoposte a usura.

Sono attualmente in piena fase di sviluppo anche le applicazioni IIoT dedicate all’ Intelligent Edge, quindi all’analisi dei dati e all'implementazione di soluzioni efficaci direttamente nel luogo in cui tali informazioni vengono prodotte, all’identificazione tramite radiofrequenze (RFID), come per esempio il tagging dei prodotti e la lettura delle etichette da remoto con cui sostituire i tradizionali sistemi basati sui codici a barre, e allo sviluppo di Digital twin, cioè di repliche virtuali di asset fisici attraverso cui modellare infrastrutture, sistemi, spazi e dispositivi grazie alla riproduzione digitale di contesti reali.

Le applicazioni basate sull’IIoT forniscono inoltre un contributo fondamentale alla robotizzazione dei processi, le informazioni veicolate dai sensori alimentano infatti modelli grazie ai quali automatizzare le procedure di business più ripetitive, consentendo di indirizzare la forza lavoro verso mansioni più creative.

IIoT e settori industriali

Il precedentemente citato Alasdair Gilchrist propone l’esempio della Sanità per rappresentare uno dei settori in cui l’IIoT sta modificando radicalmente sia le dinamiche operative che la gestione degli asset. L'approccio Data Driven reso ancora più efficiente dagli oggetti connessi ha permesso di riprogettare i dispositivi medici rendendoli multi-funzionali e usabili contenendone, nel contempo, le dimensioni. Nello stesso modo è stato possibile implementare smart drug delivery systems in grado di ottimizzare le procedure di somministrazione dei medicinali ai pazienti, così come sviluppare sistemi di monitoraggio e alert con cui reagire più prontamente alle emergenze o rilevare gli stati di salute che consentono le dimissioni dai reparti ospedalieri.

Nei contesti più squisitamente produttivi l’IIoT è divenuta una soluzione in grado di efficientare il funzionamento della supply chain consentendo di ottimizzare i processi di logistica, di monitorare gli stock rendendo più performante la gestione dei magazzini, di aggiornare automaticamente i cataloghi e di limitare quanto più possibile gli scarti e l’invenduto. I benefici degli oggetti connessi applicati all’industria si estendono inoltre a tutto il processo produttivo, permettendo di operare previsioni di bilancio nonché di individuare e rimuovere inefficienze e latenze che generano colli di bottiglia a carico della catena di distribuzione e influenzano negativamente quella del valore.

A tal proposito è utile segnalare che l’IIoT per la comunicazione multidirezionale tra processi produttivi e prodotti è una delle tecnologie abilitanti (KET, Key Enabling Technologies) individuate dal Piano Nazionale Impresa 4.0. Viene così confermata la rilevanza sistemica dell’IIoT in quanto tecnologia caratterizzata da cicli di innovazione rapidi, da un forte contributo in termini di ricerca e sviluppo, da un’elevata capacità di generare investimenti e di stimolare la richiesta di professionisti altamente qualificati, così come di incrementare il valore commerciale e sociale dei prodotti e dei servizi offerti.