Come l'intelligenza artificiale sta cambiando l'IoT

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.

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.

Una nuova ricerca dell’Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano sul mercato IoT in Italia nel 2021 delinea un quadro più che positivo, grazie a una crescita del 22% rispetto al 2020 per un valore di 7,3 miliardi di euro, ben al di sopra dei livelli pre-Covid (valeva 6,2 miliardi di euro nel 2019). In parallelo evolve l’offerta di soluzioni IoT con nuovi servizi di valore, grazie alle grandi quantità di dati raccolti da oggetti connessi: non a caso, il valore dei servizi raggiunge quota 3 miliardi di euro, circa il 40% del mercato IoT complessivo (+25% rispetto al 2020).

Gli oggetti connessi in Italia sono 110 milioni

Gli oggetti connessi attivi in Italia sono 110 milioni, poco più di 1,8 per abitante. A fine 2021 si contano 37 milioni di connessioni IoT cellulari (+9% rispetto al 2020) e 74 milioni di connessioni abilitate da altre tecnologie di comunicazione (+25%). Tra queste una spinta significativa arriva dalle reti LPWA (Low Power Wide Area) che raddoppiano in un solo anno, passando da 1 a 2 milioni di connessioni. La spinta maggiore sul mercato viene data proprio delle applicazioni che utilizzano tecnologie di comunicazione non cellulari (3,9 miliardi di euro, +30% sul 2020). Crescita più contenuta invece (+6% a 3,4 miliardi di euro) per le applicazioni che sfruttano la connettività cellulare.

Ma grandi opportunità per l’Internet of Things si aprono ora con il PNRR. Molti degli investimenti previsti all’interno del Piano (dalla Smart Factory alla Smart City, passando per lo Smart Building e l’Assisted Living) riguardano ambiti in cui l’Internet of Things può giocare un ruolo chiave per 30 miliardi di euro di risorse complessive.

“Il mercato dell’Internet of Things si trova in una fase di grande sviluppo” afferma Giulio Salvadori, Direttore dell’Osservatorio IoT. “Aziende, Pubbliche Amministrazioni e consumatori sono sempre più interessati a gestire da remoto asset e dispositivi smart, attivandone servizi e funzionalità avanzate. Si assiste poi al lancio di nuove strategie e modelli di business basati sulla servitizzazione e a un generale incremento delle aspettative per il futuro”.

PNRR, quasi 30 miliardi per l’Internet of Things

In totale le risorse all’interno del PNRR che potranno interessare il settore dell’Internet of Things ammontano a 29,78 miliardi di euro. Di questi, 14 miliardi sono stanziati per ambiti che riguardano la Smart Factory, 4 miliardi per l’Assisted Living, in particolare per quanto riguarda la telemedicina. Il tema Smart City è toccato all’interno di varie Missioni, con 2,5 miliardi di euro in Rigenerazione Urbana (Missione 5), altri 2,5 miliardi per la Gestione del rischio di alluvione e del rischio idrogeologico (Missione 2) e 900 milioni per una Rete idrica più digitale, con l’obiettivo di ridurre le perdite e ottimizzare i consumi.

Anche l’ambito Smart Building è presente in maniera trasversale: i temi toccati sono l’efficienza energetica e la sostenibilità. E sempre all’interno di questo ambito rientra parte degli investimenti destinati alle Smart Grid: 3,6 miliardi per migliorare l’efficienza della rete e aumentarne la capacità così da favorire, ad esempio, il passaggio a riscaldamento e raffrescamento con pompe di calore e, in generale, una migliore gestione della produzione distribuita di energia elettrica.

Accanto a questi ambiti principali, ulteriori interventi sono legati indirettamente alle tecnologie Internet of Things per consolidarne l’infrastruttura abilitante, come i quasi 7 miliardi di euro previsti per le reti ultraveloci (banda ultra-larga e 5G), gli 8,4 miliardi destinati al rinnovo di mezzi di trasporto quali treni, autobus e navi e i 4,8 miliardi per la digitalizzazione della logistica.

Investimenti, il solito divario tra gradi imprese e PMI

Dall’indagine, che ha coinvolto 95 grandi imprese e 302 PMI italiane in ambito Industrial IoT, emerge inoltre che ben l’80% delle grandi aziende ha attivato servizi a valore aggiunto basati sull’Internet of Things (+4% rispetto al 2020). “In 2 aziende su 3 il contesto legato al Covid ha avuto ripercussioni sulle decisioni di investimento in nuovi progetti di Industrial IoT. Il 36% delle grandi imprese e il 40% delle PMI ha deciso di aumentare gli investimenti. Una percentuale più bassa, rispettivamente il 31% e il 23%, ha invece ridotto il budget destinato a questi progetti. Il fatto che sia maggiore il numero delle imprese che ha deciso di investire costituisce un segnale incoraggiante, che può essere in parte attribuito anche agli ingenti investimenti previsti dal Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza in area Industria 4.0” evidenzia Giovanni Miragliotta, Responsabile scientifico dell’Osservatorio Internet of Things.

Tuttavia, se da un lato le grandi aziende hanno ben chiare le potenzialità di tali misure (il 70% ritiene che il PNRR porterà grandi opportunità per investire in tecnologie IoT), dall’altro le PMI non sanno fornire un parere in relazione a tale tematica (28% del campione), dimostrando ancora una certa distanza rispetto al tema. La dimensione aziendale determina anche il livello di conoscenza delle applicazioni di Industrial IoT.

Se infatti il 96% delle grandi aziende che hanno partecipato all’indagine dichiara di conoscere le soluzioni IoT per l’Industria 4.0, solo il 46% delle PMI ne ha sentito parlare. Il 69% delle grandi aziende ha avviato almeno un progetto, mentre solo il 27% delle PMI ha fatto altrettanto. Rispetto al 2020 si registra una lieve riduzione del gap esistente tra grandi imprese e PMI in termini di conoscenza (-3%) e a un lieve aumento per quanto riguarda la diffusione dei progetti (+3%), segnali che evidenziano come le PMI non riescano ancora a dare una svolta decisiva verso l’innovazione in ottica 4.0.

Le tecnologie abilitanti

Le tecnologie Low Power Wide Area (LPWA) in banda non-licenziata sono sempre più adottate per lo sviluppo di soluzioni IoT in virtù di una maturità tecnologica che si sta consolidando e di una diffusione sempre più ampia. “Il 2021 è stato un anno rilevante per le tecnologie LoRaWAN e SigFox” spiega Antonio Capone, Responsabile scientifico dell’Osservatorio Internet of Things. “LoRaWAN è stato formalmente riconosciuto come standard dall’International Telecommunication Union (ITU-T), il principale ente di standardizzazione delle tecnologie di comunicazione, mentre SigFox ha lavorato per consolidare la sua presenza sul mercato e sul dispiegamento di nuove reti”.

Sul fronte dell’interoperabilità, prosegue infine l’evoluzione delle tecnologie abilitanti e il rafforzamento degli ecosistemi. In particolare, nel corso del 2021 si è consolidato lo sforzo delle aziende membri della Connectivity Standard Alliance (CSA) verso la stesura delle specifiche di Matter, il nuovo protocollo per l’interoperabilità della Smart Home, seppur in ritardo sulla timeline definita nel 2020. Le prime dimostrazioni, presentate al CES di Las Vegas a inizio 2022, testimoniano il buon livello di avanzamento delle specifiche definite ad oggi e la crescente maturità della tecnologia a supporto degli standard presenti sul mercato.

Redazione DigitalWorld Italia