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Persona intenta a utilizzare la tecnologia IoT

Che cos'è l'Internet of Things (IoT)? 

In termini più generali, l'Internet of Things comprende qualsiasi oggetto – o “cosa” – collegabile a una rete Internet, dalle attrezzature di fabbrica alle autovetture, dai dispositivi mobili agli smart watch. Oggi, tuttavia, l'IoT ha assunto il significato più specifico di oggetti connessi provvisti di sensori, software e altre tecnologie che consentono loro di trasmettere e ricevere dati – da e verso altri oggetti. Se tradizionalmente la connettività è stata associata alle reti Wi-Fi, oggi il 5G e altre tipologie di piattaforme di rete si stanno dimostrando sempre più in grado di gestire ampi set di dati in modo rapido e affidabile.

Ovviamente, se si raccolgono dati non è al solo scopo di  averli, ma è per  utilizzarli.  Una volta che i dispositivi IoT hanno raccolto e trasmesso i dati, si tratta di analizzarli e di dare luogo a un'azione informata. Ed è qui che entrano in gioco le tecnologie AI  attraverso il rafforzamento delle reti IoT con la potenza dell'analitica avanzata e del machine learning.

Definizione di Internet of Things: oggetti e dispositivi (le “cose”) connessi e provvisti di sensori, software e altre tecnologie che consentono loro di trasmettere e ricevere dati – da e verso altri oggetti.

I dispositivi IoT generano ogni anno oltre 40 zettabyte di dati – pari a 40 mila miliardi di gigabyte. Sebbene non sia possibile quantificare realmente i dati digitali in termini fisici, possiamo comunque dire che se tutti questi dati fossero copiati in floppy disk degli anni '90 – e questi fossero stesi al suolo a formare un tappeto – coprirebbero oltre la metà della superficie terrestre. L'evoluzione dell'IoT è stata il risultato della convergenza e del concomitante progresso di un insieme specifico di tecnologie. E riproponendo per certi versi il dilemma dell'uovo e della gallina è difficile stabilire quale sviluppo tecnologico abbia preceduto l'altro nell'evoluzione dell'IoT.

  • Connettività: questa enorme crescita nei volumi dei dati di IoT non si sarebbe potuta avere senza una robusta connettività su Internet e in cloud per trasmetterli e inviarli. Allo stato attuale, per numerosi dispositivi IoT la capacità di trasmissione di dati complessi e voluminosi dipende dalla rete Wi-Fi a cui sono agganciati. Occorre tuttavia considerare i prossimi sviluppi del 5G e altre reti cellulari, e al riguardo un recente articolo di McKinsey prefigura l'impatto che ciò potrebbe avere e come potrebbe svincolare i dispositivi IoT dalle reti Wi-Fi.
  • Tecnologia dei sensori: con la costante ascesa della domanda di innovazione nel campo dei sensori IoT, il mercato è passato da pochi e costosi fornitori di nicchia a una produzione industriale di sensori a prezzi competitivi altamente globalizzata. Rispetto al 2004, il prezzo medio dei sensori IoT è sceso di oltre il 70%, parallelamente a una crescita alimentata dalla domanda sul piano della funzionalità e della diversificazione di tali prodotti.
  • Potenza di calcolo: i 40 zettabyte di dati attualmente generati dai dispositivi IoT sono destinati quasi a raddoppiare nei prossimi cinque anni – per poi proseguire esponenzialmente. Per utilizzare e sfruttare al meglio questi dati, le aziende moderne hanno bisogno di sempre più memoria e capacità di elaborazione. La corsa verso questo traguardo è stata veloce e competitiva, e ha giocato a favore dell'IoT in termini di rilevanza e applicabilità.
  • Intelligenza artificiale e machine learning:  queste tecnologie offrono alle aziende la capacità non solo di gestire ed elaborare grandi quantità di dati IoT, ma anche di analizzarli e trarne insegnamento. I Big Data sono l'alimento preferito dell'AI e del machine learning. Quanto più vasti e diversificati saranno i set di dati, tanto più robusti e accurati saranno gli insight e l'intelligenza che l'analisi avanzata supportata dall'AI potrà fornire. L'ascesa dei dispositivi IoT si spiega anche e soprattutto con i passi avanti compiuti dall'intelligenza artificiale e dalla bramosia di quest'ultima per i dati da essi generati.
  • Cloud computing: così come la connettività è stata funzionale allo sviluppo dell'Internet of Things, anche l'affermazione del cloud computing è stata strettamente legata alla sua evoluzione. Grazie alla capacità di erogare potenza di elaborazione ed elevati volumi di archiviazione su richiesta, i servizi IoT sul cloud hanno aperto la strada all'impiego dei dispositivi IoT per raccogliere e trasmettere set di dati sempre più grandi e complessi. Le soluzioni di cloud privato hanno inoltre reso possibile per le aziende gestire maggiori volumi e tipi di dati IoT senza compromettere la sicurezza di un sistema chiuso. 
  • Edge computing: nonostante l'ampia dispersione geografica all'interno di una rete IoT, i dispositivi sono tutti collegati a un unico sistema centrale a cui trasmettono i dati. Man mano che crescono di volume, questi dati rischiano di monopolizzare la larghezza di banda e la capacità del cloud di un'azienda. Inoltre, è un dato di fatto che i dati richiedano tempo per essere acquisiti, trasmessi, elaborati e ricevuti presso la destinazione finale. Questo ritardo – noto come “latenza” – è un ulteriore elemento di inefficienza, specie per le aziende in cui il trattamento dei dati è particolarmente sensibile al fattore tempo. Le soluzioni di edge computing decentralizzano la potenza di calcolo di un sistema avvicinandola alla fonte dei dati. Questo spostamento è accompagnato dall'integrazione dei sistemi informatici localizzati, oltre che dall'incremento delle capacità di elaborazione all'interno degli stessi dispositivi IoT. I dati così processati attivano un'azione immediata in loco e vengono quindi trasmessi periodicamente – in un formato più strutturato e organizzato – al sistema centrale, sede di elaborazioni e analisi più avanzate.

I dati provenienti dai sensori vengono elaborati e visualizzati per migliorare il processo decisionale.

Con IIoT si intende l'utilizzo di macchine, dispositivi e sensori interconnessi nelle applicazioni industriali. Se gestiti tramite un moderno ERP con funzionalità di AI e machine learning, i dati generati dai dispositivi IIoT possono essere analizzati e sfruttati per migliorare efficienza, produttività, visibilità e altro ancora. Le reti IIoT supportano tipicamente la comunicazione da macchina a macchina (M2M) e, oltre alla trasmissione di dati, i dispositivi integrati IIoT ricevono regolarmente anche la programmazione dell'automazione dal sistema centrale.

Definizione di IIoT:

Con IIoT si intende l'utilizzo di macchine, dispositivi e sensori interconnessi nelle applicazioni industriali 

Siamo nel pieno della quarta rivoluzione industriale – anche nota come Industry 4.0. In ciascuno dei casi passati, la “rivoluzione” è stata innescata dall'avvento di tecnologie che hanno sconvolto gli assetti esistenti. Nella prima rivoluzione industriale si è trattato della macchina a vapore, nella seconda è stata la volta della linea di montaggio e della produzione meccanizzata, mentre la terza ha avuto inizio con la nascita del computer. La rivoluzione che ha dato il via all'Industry 4.0 si declina nelle forme della digitalizzazione e dei sistemi ciberfisici, alla cui base ritroviamo l'IoT.

Le differenze risiedono non tanto nel funzionamento quanto nel modo in cui vengono utilizzati. Nella stragrande maggioranza dei casi, le soluzioni di IoT nel mondo vedono ancora il singolo individuo come utente finale, essendo impiegate prevalentemente in applicazioni come elettrodomestici smart, assistenti digitali o geolocalizzatori negli smartphone.

 

L'IIoT è un sottoinsieme dell'IoT e si basa sulle stesse tecnologie di base, ma il suo raggio d'azione specifico si sposta dall'utente isolato per abbracciare l'automazione e l'efficienza di un'intera organizzazione connessa. Nelle reti IIoT, la raccolta e la cura dei dati sono solo il primo passo di un processo più complesso. Per offrire il massimo vantaggio a un'organizzazione, l'intelligenza artificiale e il machine learning devono essere applicati a quei dati per ottenere informazioni accurate e ottimizzare i flussi di lavoro e i compiti automatizzati.

  • Smart Manufacturing: le aziende raccolgono dati dal feedback dei clienti, dalle tendenze dei media e dal mercato globale. I sistemi supportati dall'intelligenza artificiale riescono a mettere assieme questi e altri dati pertinenti per informare lo sviluppo e il controllo qualità dei prodotti. Sulla base di questi insight, una rete IIoT di macchine e dispositivi robotici può essere automatizzata al fine di ottimizzare la realizzazione dei prodotti nelle fabbriche intelligenti.
  • Supply chain resilienti: le reti IIoT – così come i sistemi supportati dall'AI che presiedono al loro funzionamento – permettono ai responsabili delle supply chain di sapere, ad esempio, dove si trovano i loro prodotti, presso quali fornitori e i livelli di scorte in magazzino. Gli stessi dispositivi e le macchine IIoT possono essere programmati all'istante per adattarsi a eventi e interruzioni in tempo reale, offrendo alle aziende una pianificazione di emergenza integrata e un vantaggio competitivo in termini di resilienza .
  • Logistica intelligente:  l'effetto Amazon è l'espressione che descrive quell'atteggiamento diffuso presso i consumatori che ormai si attendono una consegna gratuita ed entro le 24 ore per praticamente qualsiasi bene acquistato. Per competere ed essere all'altezza di queste aspettative, le società di servizi logistici hanno dovuto disperdere geograficamente i loro magazzini e fare appello a partner terzi (3PL). In una rete logistica, le soluzioni IoT permettono ai responsabili di mantenere una visione centralizzata di ciascun veicolo della loro flotta – che si tratti di un drone o di una nave da carico. I dati inviati in tempo reale dai sensori IoT possono favorire il consolidamento dei carichi, riducendo gli sprechi e accelerando le consegne.
  • Settore sanitario: dal punto di vista dei pazienti, i dispositivi indossabili e di monitoraggio possono contribuire a farli sentire più partecipi delle terapie, sempre in collegamento con il medico. Quanto ai professionisti medici, i dati erogati da questi dispositivi possono tracciare un quadro più completo dello stato di salute del paziente. Il risultato è un approccio più consapevole e meticoloso alla diagnostica, al trattamento e al benessere generale.
  • Agricoltura: per le aziende che dipendono dalle condizioni meteorologiche e dalle forze della natura, qualsiasi strumento che concorra a ridurre rischi e vulnerabilità non può che essere accolto favorevolmente. La rivista Forbes sottolinea come il moderno settore agricolo si stia rivolgendo in misura crescente alle soluzioni IoT, aggiungendo che “Sono migliaia i sensori attualmente installati per migliorare la sostenibilità idrica, la raccolta di immagini, la produzione e la lavorabilità dei terreni.”

Scopri come Stara, azienda di macchinari agricoli, utilizza l'IoT per migliorare l'efficacia delle tecniche di coltivazione.

Sfruttando la tecnologia Internet of Things, Exide Technologies assicura un approvvigionamento energetico più affidabile a milioni di famiglie.

Nel 2020, molte aziende hanno ricevuto un brusco avvertimento sull'importanza della resilienza e della visibilità in tutta la loro rete operativa. Le aziende che competono – e si affermano – nell'economia moderna non considerano più la trasformazione digitale come un optional a cui ricorrere in caso di necessità. Le aziende più evolute di oggi adottano senza riserve le moderne soluzioni digitali quali l'IIoT come strumenti indispensabili per centrare i propri obiettivi di successo e crescita.

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