Automazione Oggi 454

SPECIALE AUTOMAZIONE OGGI 64 | MAGGIO 2024 AUTOMAZIONE OGGI 454 N el contesto delle applicazioni IIoT, l’evoluzione verso modelli di ri- cavo incentrati su servizi basati sull’intelligenza artificiale (AI) se- gna un punto di svolta per gli OEM intenzionati a valorizzare i loro prodotti attra- verso la servitizzazione. Questo cambiamento si appoggia sulla capacità di estrarre valore dai dati generati dei dispositivi IoT, permettendo, per esempio, la realizzazione di interventi di manutenzione predittiva e l’ottimizzazione dei processi. L’industria sta pertanto incremen- tando gli investimenti in tecnologie avanzate come AI, machine learning (ML) ed Edge Com- puting, per potenziare la competitività miglio- rando efficienza e processi. Affrontare la sfida di accelerare la commercializzazione e ridurre i costi di sviluppo di prodotti as-a-service (PaaS) implica un accesso rapido a dati strutturati. In questo contesto, i middleware giocano un ruo- lo fondamentale, agevolando l’integrazione tra piattaforme IoT eterogenee e permettendo agli sviluppatori di concentrarsi su applicazioni ad alto valore aggiunto. L’evoluzione dell’IIoT Con la nuova generazione di macchinari dotati di sensori e dispositivi IoT, le aziende manifat- turiere possono accedere a vasti insiemi di dati, che offrono insight preziosi sul funzionamento delle attrezzature. Parallelamente, l’avanza- mento tecnologico consente di processare algoritmi complessi, fra questi modelli di AI, direttamente sui dispositivi, spostando il pro- cesso decisionale dal cloud all’edge e minimiz- zando i tempi di risposta. In questo contesto, le applicazioni IoT si stanno orientando verso un approccio sempre più data driven, con gli sviluppatori impegnati nella costruzione di applicazioni che estraggono valore diretto dai dati. Gli OEM, quindi, stanno capitalizzando sull’intelligenza artificiale per sviluppare nuovi servizi da offrire insieme ai propri prodotti, tra- sformando efficacemente i dati in una fonte di ricavo. Tuttavia, l’accelerazione dell’innova- zione porta con sé una sfida: la diversità e la complessità delle architetture IoT, nonostante la disponibilità di standard hardware quali Smarc e COM Express. Questo panorama ri- chiede competenze trasversali per l’integra- zione di piattaforme differenti e per lo sviluppo di soluzioni AI, che spesso si traducono in un aumento dei costi e dei tempi di sviluppo, a causa della necessità di un lavoro di squadra piuttosto che individuale. Di fronte a queste sfide, gli sviluppatori si stanno orientando verso l’utilizzo di middleware. Questi strumenti, fun- gendo da strato intermedio, alleggeriscono il carico di complessità tecnica, consentendo una maggiore concentrazione sullo sviluppo di applicazioni AI innovative. Il middleware facilita l’interoperabilità tra applicazioni, servizi e sor- genti di dati precedentemente incompatibili, Francesco Vaiani Fig. 2 - Clea è composta da tre componenti principali che comunicano per offrire tutti i vantaggi di una soluzione completa, modulare e scalabile Fig. 1 - Le architetture IoT sono estremamente eterogenee Ricavi? Si parte dall’AI Il settore industriale guida l’avanzamento nell’utilizzo dell’AI per incrementare efficienza e competitività. Clea di Seco permette agli sviluppatori il controllo sul flusso dei dati, dalla raccolta all’archiviazione Fonte: IET Research online library Fonte: Seco