Come le aziende moderne utilizzano i dati IoT per favorire l'innovazione

Mani che tengono un tablet, con una macchina di automazione sfocata come sfondo

Autori

Mesh Flinders

Staff Writer

IBM Think

Ian Smalley

Staff Editor

IBM Think

Poche tecnologie moderne hanno catturato l'immaginario collettivo come il recente sviluppo dell'Internet of Things (IoT). Il termine, inventato nel 1999 dall'innovatore Kevin Ashton, descrive un vasto mondo interconnesso di oggetti che condividono informazioni tramite Internet, consentendo ai dispositivi connessi di eseguire attività in modo autonomo.1

Oggi, grazie alla diffusione della tecnologia 5G, i dispositivi IoT sono ovunque. Dai veicoli agli elettrodomestici, dai droni ai satelliti e persino a interi impianti di produzione, i sensori integrati raccolgono e condividono dati su reti velocissime, consentendo lo sviluppo di tecnologie all'avanguardia come intelligenza artificiale (AI) e cloud computing . Secondo Forbes, il numero di dispositivi IoT è più che raddoppiato negli ultimi anni, da 10,3 miliardi nel 2018 a 25 miliardi nel 2025.2

Tuttavia, alla base delle prestazioni di molte applicazioni IoT c'è un oceano di big data che le aziende devono acquisire e memorizzare in modo sicuro affinché le applicazioni funzionino. Dalle strutture di produzione completamente automatizzate, alle città e alle reti energetiche più intelligenti, le aziende non sanno cosa fare con tutti i dati generati dai dispositivi IoT.

È qui che fa il suo ingresso l'edge computing, una tecnologia che offre alle aziende una maggiore flessibilità nell'elaborazione dei dati generati dai dispositivi IoT. L'edge computing è un framework di calcolo distribuito che consente di elaborare i dati più vicino alla fonte, ovvero al confine delle reti veloci attraverso cui i dati viaggiano. Ciò riduce i problemi di latenza e larghezza di banda che sono comuni quando i dati IoT vengono elaborati all'interno di data center centralizzati.

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Le differenze tra dati IoT e big data

Il termine "big data" descrive le informazioni che le aziende raccolgono da varie fonti, tra cui social media, internet e database. Tecnicamente, i dati IoT sono un sottoinsieme dei big data che si occupa solo delle informazioni raccolte da un dispositivo connesso a una rete IoT, come un sensore o un contatore. Tuttavia, i dati IoT sono diversi da altri tipi di dati in tre modi importanti e devono essere gestiti di conseguenza.

Fonte

I dati IoT vengono generati da un dispositivo connesso a Internet. I big data, tuttavia, possono essere generati da diverse fonti, ad esempio la cronologia dei social media degli utenti, le transazioni finanziarie e molto altro. Ciò significa che i dati IoT sono spesso ben strutturati e formattati, vincolati dai limiti dei dispositivi che forniscono le informazioni, come un contatore o un sensore. I big data, tuttavia, sono in genere non strutturati.

I data center progettati per elaborare set di dati di grandi dimensioni e non strutturati spesso non sono all'altezza del compito di elaborare i dati in modo continuo, un requisito fondamentale della maggior parte delle applicazioni IoT, il che può portare a problemi di latenza e precisione.

Volume

Il numero crescente di dispositivi IoT connessi genera una quantità sbalorditiva di dati. Secondo un recente studio, i dispositivi IoT hanno generato 86 petabyte di informazioni nel 2022 e ne genereranno più di 1.100 entro il 2027, con un tasso di crescita superiore al 1.000%.3

I data center tradizionali non sono progettati per questo volume di dati, soprattutto quando vengono trasmessi continuamente nel modo in cui sono progettati i dispositivi IoT. Questa valanga di dati riempie i loro storage e causa problemi.

Velocità

I dati IoT vengono inviati in tempo reale e devono essere elaborati immediatamente affinché le applicazioni che alimentano siano efficaci. Immagina se, prima di poter reagire, un'auto a guida autonoma dovesse aspettare che i dati relativi ai semafori vengano elaborati in un data center e poi rispediti. I big data spesso includono dati storici che possono essere elaborati in batch, nel tempo, senza influire sulle prestazioni delle applicazioni associate.

I dati IoT causano problemi per i data center tradizionali

I data center tradizionali, ovvero strutture fisiche on-premise che ospitano l'infrastruttura IT, sono stati progettati per memorizzare e processare nel tempo grandi volumi di dati non strutturati in batch. Sebbene questa architettura possa essere ottimale per il trattamento dei dati complessi e su larga scala, non è ideale per il volume, la scala e le esigenze in tempo reale dei workload IoT.

Il numero e la complessità delle fonti di dati su cui si basa la tecnologia IoT, insieme alla quantità di dati e alla velocità con cui i dispositivi li trasmettono, spesso travolgono i data center tradizionali. L'edge computing e i cosiddetti "edge data center" memorizzano ed elaborano i dati in modi che li rendono più adeguati.

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Le soluzioni edge aiutano le aziende a utilizzare la potenza dei dati IoT

Le soluzioni edge offrono un'alternativa convincente ai tradizionali modelli di data center per dispositivi IoT. A differenza dei metodi tradizionali di trattamento dei dati, uno dei benefici dell'edge computing è che i dati possono essere trattati e analizzati non appena vengono ricevuti. Sono persino vicini al punto in cui vengono generati, anziché essere inviati al cloud o a un database tradizionale.

Con una soluzione edge, i dati generati da un dispositivo IoT possono essere elaborati e analizzati in tempo reale da un'applicazione di database non relazionale (NoSQL), situata all'edge della rete. Ad esempio, nel caso delle auto senza conducente, l'edge computing è critico nel fornire funzionalità di reazione in tempo reale per evitare una collisione.

Questo approccio viene utilizzato, con lievi differenze di progettazione a seconda del dispositivo, in molte applicazioni IoT, contribuendo a ridurre la congestione della rete e ad abilitare funzionalità di risposta in tempo reale. Tuttavia, anche con queste soluzioni edge avanzate, i dispositivi IoT raccolgono ancora più dati di quanti ne abbiano bisogno per funzionare.

Poiché i dispositivi IoT utilizzano solo una piccola frazione della quantità di dati che generano, alcune aziende decidono di scartare tutti i dati aggiuntivi. In superficie, questa potrebbe sembrare una soluzione relativamente semplice, ma i dati IoT non sono come spazzatura che può essere insaccata e portata via. I dispositivi IoT sono presenti nelle case, nelle automobili e in altri spazi privati e spesso contengono informazioni altamente personali e regolamentate.

Oltre a rilevare la velocità del vento o il colore di un semaforo, ad esempio, un dispositivo IoT può generare volumi di informazioni di identificazione personale (PII). Alcuni esempi sono: la posizione di un individuo, la storia finanziaria, l'utilizzo di Internet e molto altro. Questi dati devono essere raccolti, memorizzati e analizzati in conformità con rigorose leggi sulla sovranità dei dati, le cui violazioni sono molto costose.

Quindi, se i dati raccolti dai dispositivi IoT devono essere memorizzati in modo sicuro, come possono le aziende utilizzarli per generare insight e servire scopi aziendali più ampi?

5 casi d'uso aziendali per i dati IoT raccolti all'edge

I potenziali casi d'uso dei dati generati da dispositivi connessi all'IoT sono sbalorditivi. Secondo un recente rapporto, i dati generati dai dispositivi IoT sono destinati a generare un valore compreso tra 5,5 e 12,6 trilioni di dollari nei prossimi 5 anni.4

Se sono memorizzati ed elaborati in modo sicuro in conformità con tutte le leggi locali pertinenti, i dati generati dai dispositivi IoT possono aiutare le aziende a trovare insight, scoprire tendenze, pianificare prodotti futuri e molto altro. Ecco cinque aree in cui le aziende moderne stanno utilizzando i dati IoT.

Scoprire gli insight del marketing

I dispositivi IoT come frigoriferi intelligenti, automobili autonome e sensori energetici per le abitazioni smart aiutano i clienti ad automatizzare processi che in precedenza richiedevano input manuali. Ma possono anche generare insight preziosi sul comportamento e sulle preferenze dei clienti e persino aiutare le aziende a pianificare nuovi prodotti.

Utilizzando i dati generati da un frigorifero intelligente, ad esempio, un'azienda può apprendere quali prodotti preferisce un cliente e vendere tali informazioni a terzi o utilizzarle per vendere più servizi a questi clienti.

Migliorare le pratiche agricole

L'edge computing offre un enorme potenziale agli agricoltori, aiutandoli a scegliere quali colture piantare, come raccoglierle e come pianificare in base al cambiamento delle condizioni meteorologiche.

Utilizzando le informazioni in tempo reale provenienti da sensori incorporati nel suolo e nelle colture, possono gestire in modo più efficace la crescita e i fertilizzanti e individuare potenziali minacce come le infestazioni. Gli allevatori che gestiscono mandrie di bestiame si stanno rivolgendo all'edge computing per monitorare gli animali da remoto e rilevare i primi segni di malattia.

Ottimizzare i processi industriali

I sistemi intelligenti di monitoraggio negli stabilimenti industriali contengono centinaia di dispositivi IoT con sensori che forniscono informazioni su temperature, efficienza operativa, velocità e molto altro. Sebbene questi sistemi aiutino ad automatizzare processi che in precedenza richiedevano l'intervento umano, generano anche dati che possono essere utilizzati in altri modi.

Nel campo della manutenzione predittiva, ad esempio, le aziende utilizzano i dati IoT per pianificare meglio i tempi di inattività e mantenere operativi alla massima efficienza gli asset più preziosi. Le informazioni provenienti dai sensori delle macchine prevedono con precisione quando determinati componenti si guastano, informando le pratiche di manutenzione e aiutando i responsabili a programmare le riparazioni durante i periodi di minore utilizzo.

Sviluppare nuove soluzioni per il settore sanitario

I dispositivi intelligenti nel settore sanitario, come gli orologi che monitorano la frequenza cardiaca, la glicemia e molto altro, stanno migliorando l'assistenza e gli esiti per i pazienti affetti da vari disturbi. Come in altri settori, i dispositivi raccolgono più informazioni dal paziente di quanto sia necessario per il funzionamento del dispositivo IoT.

Ad esempio, nel caso di un paziente che utilizza un dispositivo indossabile per monitorare la frequenza cardiaca, può scegliere un servizio che utilizza i dati del dispositivo per consigliare integratori alimentari o routine di allenamento basate su altre informazioni raccolte dal dispositivo che indossa.

Proteggere asset e strutture

I dispositivi IoT come telecamere e sensori di movimento collegati a una rete hanno attualmente un impatto notevole sul settore della sicurezza. I nuovi dispositivi IoT riducono il rischio per gli operatori e il personale addetto alla sicurezza e talvolta rendono superflui i pattugliamenti di persona.

Inoltre, le informazioni generate da questi dispositivi stanno portando a miglioramenti nel modo in cui le società di sicurezza forniscono i propri servizi. Le informazioni raccolte da queste telecamere e da altri sensori, ad esempio, possono essere analizzate per prevedere le minacce, identificare modelli e progettare risposte più proattive.

Verso un futuro di innovazione basata sull'IoT

I dispositivi IoT generano più dati di quanti servano alle aziende, ma con la connettività wireless 5G e l'edge computing si stanno iniziando a scoprire nuove applicazioni per questi dati.

Oggi, i dispositivi IoT sono praticamente ovunque e raccolgono informazioni da un'ampia gamma di dispositivi, inclusi elettrodomestici, veicoli senza conducente, satelliti e molti altri. L'elaborazione dei dati all'edge e in tempo reale, anziché trasferendoli ai server come in passato, sta aprendo la strada allo sviluppo di nuove applicazioni rivoluzionarie.  

Dalle fabbriche e le città più intelligenti, alle soluzioni sanitarie basate sull'IoT, fino al monitoraggio remoto di strutture e attrezzature, il numero di applicazioni IoT ed edge computing aziendali sta crescendo rapidamente. Investendo nell'edge computing e nell'IoT, le aziende possono accelerare la trasformazione digitale, scoprire nuovi insight sui processi e agire immediatamente in base ai dati in tempo reale.

Note a piè di pagina

Tutti i link sono esterni a IBM.

1 Kevin Ashton describes the ‘Internet of Things’, Smithsonian Magazine, gennaio 2015

2 Connecting the dots: The future of IoT in the Enterprise, Forbes, luglio 2024

3 Roaming IoT Connections to Generate 1,100 Petabytes Globally by 2027, Juniper Research, agosto 2022

4 IoT Value set to accelerate through 2030, McKinsey, novembre 2021

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