L’IoT è stato adottato costantemente nel mondo aziendale negli ultimi dieci anni. Le aziende sono state create o ottimizzate utilizzando i dispositivi IoT e le loro capacità di raccogliere dati, inaugurando una nuova era della tecnologia aziendale e di consumo. La prossima ondata di IoT è alle porte grazie ai progressi nell’IA e nel machine learning, che hanno portato all’Intelligenza artificiale delle cose o AIoT.

Consumatori, aziende, economie e industrie che adottano e investono in AIoT possono sfruttarne il potere e ottenere vantaggi competitivi. L’IoT raccoglie i dati e l’IA li analizza per simulare comportamenti intelligenti e supportare i processi decisionali con il minimo intervento umano.

Perché l’IoT ha bisogno dell’IA

L’IoT consente ai dispositivi di comunicare tra loro e di agire in base a tali informazioni. Per essere utili al processo decisionale, i dati devono essere raccolti, archiviati, elaborati e analizzati e ciò rappresenta una sfida per le organizzazioni. Con l’aumento dell’adozione dell’IoT, le aziende stanno infatti lottano per elaborare i dati in modo efficiente e utilizzarli per il processo decisionale.

Ciò è dovuto a due problemi: il cloud e il trasporto dei dati. Il cloud non può scalare in modo proporzionale per gestire tutti i dati provenienti dai dispositivi IoT e il trasporto dei dati dai dispositivi IoT al cloud è limitato dalla larghezza di banda. Indipendentemente dalle dimensioni e dalla sofisticatezza della rete di comunicazione, l’enorme volume di dati raccolti dai dispositivi IoT porta inevitabilmente a latenza e congestione.

Diverse applicazioni IoT si basano su processi decisionali rapidi e in tempo reale come le auto a guida autonoma. Per essere efficaci e sicure, le auto a guida autonoma devono elaborare dati e prendere decisioni istantanee proprio come un essere umano. Non possono essere limitate da latenza, connettività inaffidabile e larghezza di banda ridotta.

Le auto a guida autonoma non sono però le uniche applicazioni IoT che si basano su questo rapido processo decisionale. L’industria manifatturiera incorpora già dispositivi IoT e ritardi o latenza potrebbero influire sui processi o limitare le capacità in caso di emergenza.

Nella sicurezza, la biometria viene spesso utilizzata per limitare o consentire l’accesso ad aree specifiche. Senza un’elaborazione rapida dei dati, potrebbero verificarsi ritardi che influiscono sulla velocità e sulle prestazioni, per non parlare dei rischi in situazioni di emergenza. Queste applicazioni richiedono una latenza estremamente bassa e un’elevata sicurezza e la lavorazione deve essere quindi eseguita all’edge della rete. Il trasferimento di dati al cloud e viceversa semplicemente non è fattibile.

Vantaggi dell’AIoT

Ogni giorno, i dispositivi IoT generano circa un miliardo di gigabyte di dati. Entro il 2025, la proiezione globale per i dispositivi connessi all’IoT è di 42 miliardi. Man mano che le reti crescono, crescono anche i dati. Poiché le richieste e le aspettative cambiano, l’IoT non è più sufficiente. I dati stanno aumentando, creando più sfide che opportunità. Gli ostacoli stanno limitando gli insight e le possibilità di tutti quei dati, ma i dispositivi intelligenti possono superare questi limiti e consentire alle organizzazioni di sbloccare il vero potenziale dei loro dati organizzativi.

Con l’intelligenza artificiale, le reti e i dispositivi IoT possono imparare dalle decisioni passate, prevedere attività future e migliorare continuamente le prestazioni e le capacità decisionali. L’intelligenza artificiale consente ai dispositivi di “pensare da soli”, interpretando i dati e prendendo decisioni in tempo reale senza i ritardi e la congestione che si verificano a causa dei trasferimenti di dati. L’AIoT offre un’ampia gamma di vantaggi per le organizzazioni e rappresenta una potente soluzione per l’automazione intelligente.

Evitare i tempi di inattività

Alcuni settori come l’industria petrolifera e del gas offshore sono ostacolati dai tempi di inattività. Un guasto imprevisto delle apparecchiature può infatti costare una fortuna se l’attività si interrompe anche per poco. Per prevenire ciò, l’AIoT può prevedere in anticipo i guasti delle apparecchiature e programmare la manutenzione prima che le apparecchiature subiscano gravi problemi.

Aumentare l’efficienza operativa

L’intelligenza artificiale elabora gli enormi volumi di dati che entrano nei dispositivi IoT e rileva i modelli sottostanti in modo molto più efficiente di quanto possano fare gli esseri umani. L’IA, con l’aiuto del machine learning, può migliorare questa capacità prevedendo le condizioni operative e le modifiche necessarie per ottenere risultati migliori.

Abilitare prodotti e servizi nuovi e migliorati

L’elaborazione del linguaggio naturale è in costante miglioramento, consentendo ai dispositivi e agli esseri umani di comunicare in modo più efficace. L’AIoT può migliorare prodotti e servizi nuovi o esistenti consentendo una migliore elaborazione e analisi dei dati.

sensori iot

Migliorare la gestione del rischio

La gestione del rischio è necessaria per adattarsi a un panorama di mercato in rapida evoluzione. L’intelligenza artificiale con IoT può utilizzare i dati per prevedere i rischi e dare la priorità alla risposta ideale, migliorando la sicurezza dei dipendenti, mitigando le minacce informatiche e riducendo al minimo le perdite finanziarie.

Applicazioni industriali chiave per l’AIoT

L’AIoT sta già rivoluzionando molti settori, tra cui quello manifatturiero, automobilistico e della vendita al dettaglio. Ecco alcune applicazioni comuni per AIoT in diversi settori.

Manifattura

L’industria manifatturiera ha sfruttato fin dall’inizio l’IoT per il monitoraggio delle apparecchiature. Facendo un ulteriore passo avanti, l’AIoT combina le informazioni dettagliate sui dati dei dispositivi IoT con le capacità di intelligenza artificiale per offrire analisi predittive. Con l’AIoT, i produttori possono assumere un ruolo proattivo con l’inventario e la manutenzione del magazzino.

La robotica nella produzione può migliorare significativamente le operazioni. I robot sono abilitati con sensori per la trasmissione dei dati e l’intelligenza artificiale, in modo che possano imparare continuamente dai dati, risparmiare tempo e ridurre i costi nel processo di produzione.

Vendite e marketing

L’analisi della vendita al dettaglio raccoglie dati da telecamere e sensori per tracciare i movimenti dei clienti e prevedere i loro comportamenti in un negozio fisico, come il tempo necessario per raggiungere la fila alla cassa. Questi e altri insight possono essere utilizzati per suggerire i livelli di personale e rendere i cassieri più produttivi, migliorando così la soddisfazione generale del cliente.

I retailer più grandi e importanti possono utilizzare le soluzioni AIoT anche per incrementare le vendite sfruttando le informazioni sui clienti. Dati come quelli derivanti dal comportamento degli utenti e dal rilevamento di prossimità offrono informazioni preziose per creare campagne di marketing personalizzate ai clienti mentre fanno acquisti.

Settore automobilistico

L’AIoT ha numerose applicazioni nell’industria automobilistica, tra cui la manutenzione e i richiami. Può prevedere parti difettose e combinare i dati di richiami e garanzie per vedere quali parti potrebbero dover essere sostituite e fornire controlli di servizio ai clienti. In questo modo i veicoli finiscono per avere una migliore reputazione di affidabilità e il produttore ottiene la fiducia e la fedeltà dei clienti.

Una delle applicazioni più note e forse più interessanti in ambito AIoT sono i veicoli autonomi. Con l’intelligenza artificiale che consente l’intelligence per l’IoT, i veicoli autonomi possono prevedere il comportamento di conducente e pedone in una moltitudine di circostanze per rendere la guida più sicura ed efficiente.

Assistenza sanitaria

Indipendentemente dalle dimensioni e dalla sofisticatezza dei sistemi sanitari, i medici sono sottoposti a crescenti pressioni in termini di tempo e carico di lavoro e trascorrono sempre meno tempo con i pazienti. La sfida per fornire assistenza sanitaria di alta qualità senza soccombere di fronte agli oneri amministrativi è a dir poco ardua.

Le strutture sanitarie producono anche grandi quantità di dati e registrano elevati volumi di informazioni sui pazienti, inclusi imaging e risultati dei test. Queste informazioni sono preziose e necessarie per un’assistenza di qualità ai pazienti, ma solo se le strutture sanitarie possono accedervi rapidamente per prendere decisioni diagnostiche e terapeutiche.

L’IoT combinato con l’IA offre numerosi vantaggi per questi ostacoli, tra cui il miglioramento dell’accuratezza diagnostica, l’abilitazione della telemedicina, l’assistenza a distanza dei pazienti e la riduzione dell’onere amministrativo per il monitoraggio della salute dei pazienti nella struttura. E, cosa forse ancora più importante, l’AIoT può identificare i pazienti critici più velocemente degli esseri umani elaborando le informazioni su di essi in modo più efficace e più rapido.

Preparatevi per un futuro nel segno dell’AIoT

AI e IoT rappresentano un connubio perfetto. L’IA migliora l’IoT attraverso un processo decisionale intelligente e l’IoT facilita la capacità dell’IA attraverso lo scambio di dati. Ecco perché queste due tecnologie combinate apriranno la strada a una nuova era di soluzioni ed esperienze per trasformare le aziende in numerosi settori e creare nuove opportunità.