Anche le strategie di trasformazione digitale possono vacillare o naufragare, proprio come fece il Titanic a causa di un iceberg imprevisto. E’ questa la metafora utilizzata da IoT Analytics per mettere in guardia gli utenti sulla industrial digital transformation, un percorso che definisce come “pieno di potenzialità ma anche accompagnato da rischi significativi”.
“Mentre molte aziende salpano per questo viaggio con grandi aspettative, credendo che le loro iniziative digitali siano solide e ben preparate – spiega la ricerca – le sfide impreviste della connettività possono emergere come iceberg”.
Le sfide principali
Secondo la ricerca di IoT Analytics bel il 62% delle organizzazioni si trova ad affrontare sfide gravi e impreviste durante il propri percorso di trasformazione digitale industriale. Le sfide principali, in questo settore, sono la Cybersecurity (per il 58% del campione), la complessità dell’integrazione (48%), la gestione del cambiamento o la resistenza culturale (45%), le carenze di competenze (44%), la conformità normativa (44%), la modernizzazione dei sistemi legacy (43%), l’affidabilità e tempi di attività (40%), la scalabilità di soluzioni o dispositivi (39%*), l’aggiornamento di dispositivi, asset o sistemi per (38%) e la gestione dell’energia e sostenibilità (37%).
La connettività industriale
Tra gli aspetti centrali per il successo di un progetto di trasformazione digitale industriale c’è la connettività, sia all’interno delle fabbriche che sul campo, che in fatto è un filo conduttore per sei delle undici sfide che riguardano il comparto. “La connettività – spiega IoT Analytics – consente alle aziende di raccogliere dati operativi per l’automazione e il processo decisionale”.
Tre tecnologie centrali per il successo
Nell’analisi di IoT Analytics vengono evidenziate tre tecnologie software per la connettività industriale che possono essere fondamentali perché un progetto di trasformazione digitale industriale vada a buon fine. Si tratta dei dataOps industriali, dei convertitori di protocollo e dei broker di messaggi
I dataOps industriali
Si tratta in sostanza del processo di miglioramento della qualità dei dati, per dare un contesto e una struttura alla rappresentazione accurata e logica delle informazioni e garantendone l’usabilità. I DataOps rappresentano un trend in crescita nell’ambito dell’industrial digital transformation, dal momento che questo genere di soluzioni aiutano a integrare tra loro e interpretare le relazioni all’interno dei processi produttivi, mettendo in relazione i dati provenienti da sensori, macchine e sistemi che interagiscono.
I DataOps industriali aiutano a catturare queste intricate relazioni e a ricavare informazioni significative attraverso l’elaborazione, la pulizia e la trasformazione dei dati in formati utilizzabili, rendendo più facile per le applicazioni a valle sfruttare i dati per l’analisi, l’apprendimento automatico e altri scopi. In sostanza, i data ops standardizzano la modellazione degli asset industriali dando un contributo di uniformità.
I convertitori di protocollo
Si tratta in questo caso degli strumenti che svolgono il compito di aiutare sistemi che altrimenti sarebbero incompatibili a comunicare tra loro e comprendersi a vicenda. Questo genere di software servono per “tradurre” i diversi tipi di protocollo utilizzati dalle macchine, in modo di consentire a sistemi operativi diversi come quelli alla base del funzionamento di macchine, sensori e controllori, di comunicare tra loro.
Questi strumenti consentono dunque la comunicazione tra reti diverse, con la possibilità ad esempio di intervenire su sistemi di legacy datati, o più in generale tra sistemi nuovi e sistemi esistenti. In questo contesto, inoltre, i convertitori di protocollo industriali edge-based facilitano il trasferimento istantaneo dei dati e la sincronizzazione delle attività nei sistemi automatizzati.
L’installazione su dispositivi edge su container, spiega IoT Analytics, amplia le loro capacità e consente di installare ed eseguire in modo efficiente applicazioni come la manutenzione predittiva, le ispezioni di qualità automatizzate e i servizi cloud in tempo reale.
I broker di messaggi
Si tratta di strumenti utilizzati per coordinare i messaggi di dati tra i sistemi. “Nelle configurazioni industriali in cui più sistemi devono comunicare, una configurazione strettamente accoppiata può creare rigidità – spiega IoT Analytics – I message broker consentono un’architettura disaccoppiata, facilitando la comunicazione scalabile tra diversi sistemi, applicazioni o servizi, rendendoli ideali per l’adozione nei progetti di trasformazione digitale.
Agiscono come intermediari che instradano, trasformano e gestiscono i messaggi, consentendo ai sistemi di comunicare senza essere direttamente collegati o dipendenti gli uni dagli altri. Questo disaccoppiamento migliora la flessibilità, la scalabilità e la tolleranza ai guasti dell’architettura complessiva del sistema, facilitando la gestione di grandi volumi di dati e l’integrazione di sistemi eterogenei”.
