EON-609

EON

EWS

609

GIUGNO

2017

vioural analytics, si posso-

no progettare nuovi prodotti

connessi e nuovi servizi. In-

fine è possibile aumentare la

qualità del prodotto creato e

garantirne la sicurezza me-

diante la valutazione di ciò

che è stato scartato.

DE ROSA:

Le PMI che co-

stituiscono il 99% del tessu-

to economico italiano, sono

molto ben predisposte a in-

traprendere progetti di Indu-

stry 4.0. Non temono l’auto-

mazione, anzi, considerano

le nuove tecnologie un alle-

ato per liberarsi da operazio-

ni routinarie e dedicare più

tempo all’espressione della

propria creatività, come con-

fermato da uno studio Micro-

soft-Ipsos Mori (46% ottimisti

VS 27% pessimisti). Per

“natura”, il settore del Manu-

facturing è quello più incline

all’applicazione dell’IoT e

dei Big Data ed è quello più

attivo sul fronte IoT a livello

mondiale. La convergenza

tra analytics e IoT è sempre

più preponderante ed è favo-

rita da un utilizzo maggiore

di sistemi di machine lear-

ning per estrarre sempre più

valore dalla grande quantità

di dati a disposizione. Que-

ste tecnologie combinate

consentono di ottenere un

vantaggio competitivo ridu-

cendo i costi delle operazio-

ni, massimizzando il valore

della produzione e consen-

tendo di inventare nuovi mo-

delli di business, prodotti e

servizi. Microsoft ha rivisitato

e ampliato la sua offerta in-

tegrando nuove funzionalità

per raccogliere, organizzare

ed analizzare le nuove fon-

ti dati, secondo un modello

Cloud ibrido, lasciando all’u-

tente finale di decidere circa

tempi, modi e costi per trarre

beneficio da questa opportu-

nità.

EONEWS:

Quali sono i

temi “caldi” nell’imple-

mentazione dei Big Data in

una produzione industria-

le che utilizza IoT?

CRIPPA:

L’analisi dei dati è

dunque un tema caldo, dal

quale deriva però un interro-

gativo: è necessario essere

proprietari di questi dati o è

sufficiente potervi accedere?

La risposta non è univoca,

essendo necessario consi-

derare temi come quelli della

sicurezza, della proprietà in-

tellettuale, nonché questioni

più “tecniche” come il luogo

ove questi dati vengono pro-

cessati – quindi intelligent

Edge o Core Analytics. Tut-

te questioni che variano da

azienda ad azienda, a se-

conda degli obiettivi strategi-

ci e di business.

EFFICACE:

I temi più im-

portanti da indirizzare in una

implementazione di Big Data

in ambito Industria 4.0 pos-

sono essere suddivisi in due

categorie. La prima riguarda

la necessità di comprende-

re, con approccio consu-

lenziale, le esigenze dello

specifico settore d’azienda.

È indispensabile capire nel

dettaglio i processi di busi-

ness di ogni singolo cliente

e i relativi use case che ne

possono elevare la produzio-

ne. In questo ambito è anche

importante indirizzare la forte

resistenza al cambiamento

che si può verificare all’in-

terno dell’organizzazione del

cliente, temendo la inevitabi-

le ripianificazione delle com-

petenze interne all’azienda.

Per questo è indispensabile

far comprendere il valore

che il dato generato dalle

macchine può portare in par-

ticolare all’automazione dei

processi industriali.

La seconda è di carattere

“tecnologico”, ossia come

faccio a portare le informazio-

ni della sensoristica ai sistemi

di analytics e quali punti devo

indirizzare? I temi sicuramen-

te “caldi” sono la gestione

della disomogeneità dei dati

(formati, mimiche e sintassi

diversificate), la quantità dei

dati (oggetti che fino a ieri

non generavano dati o che

venivano storicizzati local-

mente), la frequenza (i dati

prodotti dalle macchine indu-

striali sono generati in conti-

nuazione e in continuazione

vengono inviati) e il valore

che effettivamente questi dati

possono portare.

Gli elementi sopra descritti

aprono scenari verso ulterio-

ri aspetti di tipo architettura-

le. Per esempio: come faccio

a garantire l’invio dei dati?,

che tipo di collegamento fi-

sico devo considerare (Wire-

less, Wired, con quale throu-

ghput, con quale latenza, in

cloud o no?) Devo prevede-

re un punto di raccolta loca-

le? Devo applicare dei “filtri”

locali o meglio ancora delle

correlazioni e automatismi

per indirizzare eventuali pro-

blematiche? Quali use case

devo scegliere (predictive

maintenance, prescriptive

maintenance, tracking degli

oggetti)? Posso pensare a

soluzioni di edge compu-

ting? Quali esposizioni di si-

curezza?

DE ROSA:

L’Internet degli

oggetti pone numerose sfi-

de in termini di sicurezza,

privacy e conformità per le

aziende di tutto il mondo. Per

proteggere le soluzioni IoT, è

necessario garantire il provi-

sioning sicuro dei dispositivi,

la connettività protetta tra

questi dispositivi e il cloud

e la protezione dei dati nel

cloud durante l’elaborazione

e l’archiviazione. Una sfida

che il sistema italiano deve

affrontare è la piena presa di

conoscenza della grande si-

curezza e affidabilità offerta

dalle soluzioni IoT che si ba-

sano sulle potenzialità cloud

più avanzate, le quali garan-

tiscono livelli di sicurezza e

privacy, proteggendo i dati

chiave dei clienti, in modo

ormai superiore a qualsiasi

approccio tradizionale. La

sicurezza è una tematica

trasversale che in alcuni casi

i Big Data enfatizzano. C’è

bisogno di maggiore con-

sapevolezza in chi produce

e consuma informazioni e

c’è bisogno di trasparenza

sulle procedure e gli stan-

dard di trattamento dei dati

in modo che sia chiaro quali

possano essere i potenziali

rischi cosicché se ne pos-

sano valutare gli effetti e le

conseguenti azioni. La nota

positiva è che le aziende

percepiscono sempre più le

potenzialità del cloud come

risposta ideale al bisogno di

sicurezza, in quanto questa

architettura è in grado di pre-

vedere eventuali criticità e di

rimanere in servizio in caso

di malfunzionamenti.

EONEWS:

Quali consi-

gli date alle aziende per

approcciare al meglio il

percorso IoT-Big Data e

rispondere ai grandi temi

che avete illustrato?

CRIPPA:

La realizzazione

di un processo di digitalizza-

zione richiede pragmatismo

e consapevolezza. Bisogna

affrontare le tematiche con

un approccio a ecosistema,

l’unico in grado di garantire

il successo della trasforma-

zione digitale. Il tema della

sicurezza è fondamentale e

significa non soltanto tenere

i propri dati al sicuro da furti,

Ivano

Efficace

senior IT

Architect di

IBM Italia

segue da pag.8

EPORT