IoT e integrazione di sistemi: come trasformare i dati in valore

IoT e integrazione di sistemi

L’Internet delle Cose (IoT) e l’integrazione dei sistemi sono due concetti fondamentali che si intersecano in modo significativo. L’IoT si riferisce alla rete collettiva di dispositivi connessi e tecnologie che facilitano la comunicazione tra dispositivi e cloud, nonché tra i dispositivi stessi. Questo concetto ha portato oggi a miliardi di dispositivi connessi a Internet, che possono utilizzare sensori per raccogliere dati e per rispondere alle richieste degli utenti.

Nelle aziende, l’Internet delle Cose (IoT) può migliorare significativamente l’efficienza operativa attraverso diversi canali. In primo luogo, l’IoT consente la raccolta e l’analisi di dati in tempo reale, che possono essere utilizzati per monitorare e controllare macchine e processi industriali. Questo può ridurre gli errori umani e migliorare la produttività, poiché i sistemi possono essere automatizzati e ottimizzati in base alle informazioni raccolte.

In secondo luogo, l’IoT può migliorare la manutenzione, consentendo di prevedere e prevenire i guasti e ridurre i tempi di inattività. Questo può essere raggiunto attraverso il monitoraggio costante dei dispositivi e delle apparecchiature in uso, nonché attraverso l’utilizzo di sistemi avanzati di timer e alert o algoritmi di machine learning per analizzare i pattern di comportamento e prevedere eventuali problemi.

In un’ottica 5.0, l’IoT può anche migliorare la gestione dell’energia e dei consumi, riducendo gli sprechi e promuovendo la sostenibilità. Questo può essere raggiunto attraverso il monitoraggio in tempo reale del consumo di energia in produzione e la gestione più efficiente dei sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento (HVAC). Infine, l’IoT può aiutare a migliorare la sicurezza e la gestione degli accessi, consentendo di controllare e monitorare i sistemi di sicurezza in modo più efficace e prevenire eventuali minacce.

L’integrazione dei sistemi, d’altra parte, è il processo di combinazione di tutti i componenti fisici e virtuali del sistema di un’organizzazione, in altre parole ciò che garantisce che tutti i sistemi comunichino tra loro e lavorino insieme per aumentare la produttività e la coerenza dei dati. Questo è fondamentale per le aziende, poiché consente di combinare più sottosistemi o sottocomponenti individuali in un sistema più grande, permettendo alle tecnologie di funzionare insieme.

Tecnologie e strategie per l’integrazione dei dati IoT

La trasformazione dei dati IoT è quell’elemento cruciale che permette l’integrazione tra sistemi. I dati raccolti dai dispositivi IoT devono essere trasformati in un formato utilizzabile per essere integrati con altri sistemi e utilizzati per prendere decisioni informate. Questo processo di trasformazione dei dati può essere semplice o complesso, a seconda del livello di elaborazione a cui devono essere sottoposti i dati prima di arrivare al formato di destinazione. Detto in un altro modo, si tratta di recuperare dati diversi, da un elevato numero di sorgenti, per poi procedere alla loro successiva organizzazione e centralizzazione in un unico repository.

La trasformazione dei dati è un processo che può essere automatizzato, gestito manualmente o completato con una combinazione dei due metodi. Gli strumenti ETL (Extract, Load, Transform), ad esempio, sono progettati per ottimizzare ogni fase del processo ETL, riducendo il tempo necessario per trasformare dati grezzi in informazioni di business fruibili.

Sistemi Message Queuing e Publish/Subscribe come Apache Kafka e RabbitMQ, e protocolli come MQTT, sono utilizzati per garantire la trasmissione efficiente e sicura dei dati tra dispositivi e sistemi IoT. Questi sistemi permettono la comunicazione in tempo reale tra componenti diversi dell’ecosistema IoT.

Un’altra tecnologia da citare in questo contesto sono le API e le RESTful API: interfacce di programmazione di terze parti (APIs) che forniscono protocolli e formati standardizzati per integrare dati da diverse fonti IoT. Queste API definiscono le regole e i formati per richiedere e scambiare dati, facilitando l’integrazione di dati diversi.

Unified Namespace (UNS), infine, resta un’architettura fondamentale per l’integrazione di dispositivi IoT e per l’ottimizzazione delle operazioni industriali. Si tratta di un’architettura di integrazione dei dati che consente di gestire e scambiare informazioni in tempo reale tra diversi dispositivi, sistemi e applicazioni industriali. La standardizzazione di dati eterogenei consente di integrare dispositivi e sistemi di diversi fornitori e tecnologie, riducendo la complessità e aumentando la scalabilità. Uno dei vantaggi più interessanti dell’UNS per i system integrator come Eureka è la possibilità di aggiungere, rimuovere o modificare nel tempo le componenti di un sistema senza influire sulla stabilità del sistema stesso.

Come l’IoT può migliorare l’efficienza operativa nelle aziende

Nel nostro ruolo di System Integrator possiamo affermare che il maggior vantaggio dell’integrazione dei dati IoT è che consente una connessione e interoperabilità fluida tra dispositivi, protocolli e piattaforme diverse.

L’integrazione dei dati IoT consente alle organizzazioni di comprendere complessivamente le loro operazioni, fornendo quelle informazioni tecniche fondamentali per prendere decisioni informate. L’analisi di pattern e trend su dati multipli consente infatti di fare predizioni accurate, identificare opportunità di ottimizzazione e gestire al meglio i rischi.

Mediante l’integrazione di dati da dispositivi, sensori e sistemi diversi, le aziende possono identificare anche le cosiddette aree di inefficienza e ridondanza.

Infine, come già accennato, il monitoraggio in tempo reale dei sistemi IoT fornisce visibilità immediata sullo stato, il funzionamento e la salute degli asset. Ciò consente di rilevare anomalie, deviazioni o potenziali guasti in tempo reale, permettendo interventi proattivi e analisi predittive.

Alcuni trend futuri

Tra i trend futuri pare essere sempre più valorizzato l’Edge Computing, la tecnologia che prevede l’acquisizione dei dati dal campo con parte del calcolo computazionale di analisi svolto vicino al dispositivo stesso o condiviso in una rete di nodi Edge, allo scopo di migliorare la velocità e l’efficienza delle operazioni in tempo reale.

L’integrazione di AI e apprendimento automatico consentirà di automatizzare diversi compiti basilari e fare predizioni intelligenti sui dati raccolti. Ad esempio, in settori come manifattura e trasporto, gli algoritmi di apprendimento automatico saranno integrati nei sistemi IoT per monitorare e analizzare i dati dai sensori embedded nei macchinari e predire potenziali problemi.

Anche la tecnologia Blockchain potrà essere usata per migliorare la sicurezza dei dati IoT, grazie all’uso di registri decentralizzati che garantiscono l’integrità e l’autenticità dei dati.

Nell’industria di oggi l’integrazione di dati IoT eterogenei è essenziale per ottenere il massimo valore dalle tecnologie IoT. Le tecnologie e strategie menzionate sopra sono solo alcuni dei metodi che consentono alle aziende di superare i principali ostacoli tecnici e ottenere benefici operativi e decisionali. In Eureka System crediamo che la comprensione delle tendenze future e l’adozione di soluzioni innovative saranno cruciali per mantenere l’innovazione e il successo negli ambienti manifatturieri.

Se stai cercando una risposta a delle esigenze produttive specifiche, non esitare a contattarci: saremo lieti di aiutarti ad affrontare tecnicamente i tuoi dubbi.