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EMBEDDED 82 • NOVEMBRE • 2021 63 AI&MV | SOFTWARE Fig. 3 – L’approccio di Lynx combina i flussi di lavoro a criticitàmista eseguiti su un unico processoremulticore, le risorse e le prestazioni of- ferte dalla piattaforma hardware e la capacità dei componenti software Poiché questi sistemi sono essenziali per i processi di pro- duzione, è indispensabile proteggerli da potenziali attac- chi di hacker e dall’eventuale malfunzionamento di un altro programma che utilizza lo stesso hardware. Grazie alla collaborazione con Lynx, Bosch VHIT ha perfezio- nato il concetto di feedback digitale, che partendo dalla cattura di immagini di qualità e dall’analisi dei dati, con- sente di mettere in atto l’azione più indicata in tempo re- ale. LYNX MOSA.ic for Industrial è una piattaforma per prodotti industriali che consente al programma di gestire più funzioni su un unico SoC, senza per questo compro- mettere prestazioni, protezione o sicurezza. “Mentre continuiamo a sviluppare sempre nuove applica- zioni tecnologiche all’avanguardia destinate all’automa- zione industriale, la collaborazione con Lynx ci consentirà di accelerare l’ingresso sul mercato di un nuovo sistema di qualità sicuro basato su IIoT,” ha dichiarato Riccardo Sesini, Digital Transformation Manager, Bosch VHIT. “A fronte di ambienti di produzione sempre più connessi, gli operatori devono poter contare su soluzioni sicure, versa- tili e in grado di ottimizzare il consumo delle risorse. Lynx, che vanta una solida reputazione di sistemi safety-critical resistenti e ad elevata disponibilità, per noi è stata la scelta più ovvia, in quanto può aiutarci a portare a termine que- sto nuovo programma in modo sicuro e scalabile.” Tutela della nuova infrastruttura Fondamentali per la riuscita di entrambe le installazioni sono la raccolta e l’elaborazione dei dati relativi a un pro- cesso mission-critical direttamente sull’edge (ovvero sulla linea di produzione) anziché nel cloud, con la possibilità quindi di apportare rettifiche al processo in tempo rea- le. Per questi nuovi sistemi di qualità per gli ambienti di produzione, l’approccio di LYNX MOSA.ic for Industrial è mirato a garantire la massima sicurezza, riducendo al minimo eventuali tempi di fermo delle apparecchiature, che potrebbero compromettere la produttività. Fornisce una piattaforma software sulla quale è possibile utilizzare allo stesso tempo un motore inferenziale e le funzionalità di controllo, verificando che queste applicazioni vengano isolate e protette adeguatamente nonché abbinate alle au- torizzazioni hardware appropriate per svolgere le mansio- ni previste (e nulla di più). Se una videocamera evidenzia un problema, un soft PLC può connettersi alla linea ap- portando lemigliorie necessarie ai processi. Noi definiamo questa struttura “mission-critical edge” (Fig. 2). L’approccio di Lynx combina i flussi di lavoro a criticità mista eseguiti su un unico processore multicore, le risorse e le prestazioni offerte dalla piattaforma hardware e la ca- pacità dei componenti software (Fig. 3). Allo stesso tempo, isola completamente le applicazioni critiche dai carichi di lavoro non critici, così da garantire alle prime livelli eleva- ti di immunità dagli attacchi informatici. Inoltre, questa struttura snellisce notevolmente l’architettura, abbatte i costi e riduce il numero di punti deboli – un aspetto essen- ziale ai fini della resilienza dei sistemi aziendali. Molti produttori stanno quindi esplorando nuovi metodi per migliorare la qualità in modo proattivo e continuati- vo. Sebbene questi approcci possano dare origine ad al- cuni casi di falsi positivi, è un’eventualità indubbiamente preferibile rispetto al rischio di consegnare ai clienti dei componenti difettosi. Via via che gli algoritmi migliora- no, il livello di incidenza di questi casi isolati è destinato a diminuire. L’associazione tra intelligenza artificiale (AI) e machine vision (MV) è notevolmente più efficace del- le prove per lotto, utilizzate per risalire manualmente e retrospettivamente fino all’ambiente di produzione e agli operatori che hanno dato origine al problema, allo scopo di individuare le cause e apportare le necessarie modifi- che ai processi. Tuttavia, è importante sottolineare come questo approccio sia possibile grazie alla disponibilità di soluzioni sofisticate e robuste per il sistema di qualità connesso, basato su telecamere, che consentiranno di ef- fettuare interventi in tempo reale per rispondere a deter- minati eventi, pur garantendo il funzionamento affidabile e sicuro delle applicazioni critiche e di altre funzioni che operano sul server/gateway dell’hardware.