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Lo schema di Iot

Alleanza IBM Siemens per il manifatturiero

in Industria 4.0/Inside

 Al via la collaborazione tra le società per integrare Watson Analitycs all’interno di MindSphere, il sistema operativo aperto IoT basato su cloud ♦ di Paolo Del Forno

IBM e Siemens hanno intenzione di unire le rispettive competenze in tecnologie di analisi efficiente e nell’automazione e digitalizzazione dell’industria. In questo modo le due società vogliono consolidare la loro posizione sul mercato digitale. Siemens, per la parte digital company, ha generato l’anno scorso un fatturato di oltre un miliardo di euro con i servizi digitali e di circa 3,3 miliardi con le soluzioni software, con un incremento annuale di circa il 12% e con l’obiettivo di una crescita a doppia cifra fino al 2020. E in quest’ambito, MindSphere  è una  leva di crescita.

MindSphere

MindSphere (vedi Industria Italiana ) è il sistema operativo aperto per l’internet delle cose di Siemens, basato su cloud. Rende possibile lo sviluppo e il funzionamento di app e servizi digitali agli utenti di ogni settore, dall’industria ai servizi ferroviari. La grande quantità di dati generata da un impianto di produzione o da un’azienda può essere raccolta, valutata e impiegata – in modo rapido ed efficiente – per migliorare   prestazioni e disponibilità del sistema.

Dalle industrie MindSphere può essere usato come base per i propri servizi digitali, in campi come la manutenzione predittiva, la gestione dei dati energetici o l’ottimizzazione delle risorse. Le aziende che ingegnerizzano macchine e impianti possono – in particolare – usare la piattaforma per monitorare le flotte di macchine distribuite in tutto il mondo per scopi di manutenzione, per ridurre i periodi di stallo e per offrire nuovi modelli di business come la vendita di ore macchina.

mindsphere
La piattaforma MindSphere

IBM: Watson Analytics integrato all’interno di MindSphere

Obiettivo comune di IBM e Siemens è quello di accoppiare le rispettive tecnologie di analisi con le competenze nell’ automazione e digitalizzazione dell’industria per seguire le aziende nel loro percorso verso la digitalizzazione del manifatturiero.
Nei suoi effetti pratici, la collaborazione è finalizzata a semplificare ulteriormente le funzioni di analisi dei dati di MindSphere per gli utenti. Siemens e IBM integreranno Watson Analytics di IBM e altri strumenti di analisi (powered by Cognos Analytics), all’interno di MindSphere. L’integrazione delle tecnologie consentirà agli sviluppatori di app e agli analisti di dati di semplificare ulteriormente l’uso di avanzati strumenti di analisi tramite API (Application Programming Interface).

I vantaggi di Watson Analytics

Watson Analytics e gli altri strumenti di analisi di IBM aiutano gli utenti su tre fronti: migliorano le prestazioni operative e riducono i tempi di inattività rendendo intelligente l’impianto di produzione. Utilizzare i dati provenienti dalle macchine connesse aiuta infatti a predire anomalie, difetti di qualità, guasti di processo e a impostare misure correttive.

IBM's Global Center for Watson IoT in Munich, Germanyjpg
Il Global Center IBM Watson IoT a Monaco in Germania
Accessibilità facilitata a tutti i dati provenienti dai sensori.

Per garantire questi obiettivi, IBM renderà disponibili un’ampia gamma di tecnologie di analisi su MindSphere dalle dashboard, passando per le analisi predittive e prescrittive per arrivare infine alla potenza dell’analisi cognitiva che gioca un ruolo chiave per migliorare le prestazioni operative. Gli utenti potranno accedere e analizzare tutti i tipi di dati provenienti dai sensori, che sono in grado di identificare connessioni nascoste in considerevoli quantità di dati di produzione. Risultato finale, un miglioramento continuo dei processi manifatturieri conseguente alla diagnostica dei problemi e alle conoscenze che ne derivano per il funzionamento. Da parte di IBM la collaborazione tra  le due società si inquadra della strategia annunciata dal CEO di IBM Italia nel corso della presentazione, a fine gennaio, del report “Ripensare il Made in Italy nell’era digitale”:« È fondamentale fare sistema ed essere inclusivi -ha detto Enrico Cereda- raggruppando tecnologie anche di altri ».

Enrico Cereda Ceo IBM Italia
Enrico Cereda Ceo IBM Italia

Per quello che riguarda Siemens la digitalizzazione, assieme a innovazione e sostenibilità, costituiscono le solide basi su cui poggiare le strategie di consolidamento e crescita dei prossimi anni. Si tratta, in sostanza, delle prospettive principali  «lungo le quali disegnare il Rinascimento Digitale, che abbiamo già cominciato ad evocare e costruire per il nostro Paese –  come ha dichiarato  Federico Golla, Presidente e Amministratore delegato di Siemens Italia nel settembre scorso, in sede di presentazione dei risultati di fine esercizio 2016  – in una rinnovata scoperta delle tecnologie digitali quale motore ideale per il rilancio delle piccole e medie imprese italiane, novelle botteghe artigiane ».

Federico Golla
Federico Golla, Ceo Siemens Italia

Gli investimenti in R&S di Siemens in aumento

Per sviluppare ulteriormente l’innovazione, Siemens prevede di aumentare gli investimenti in ricerca e sviluppo nell’anno fiscale 2017 di circa 300 milioni raggiungendo così un totale di circa 5 miliardi di euro. Dal 2014, gli investimenti in R&S della società sono cresciuti del 25%. Una parte significativa di questi fondi aggiuntivi sono destinati all’automazione, alla digitalizzazione, ai sistemi energetici decentralizzati e alla nuova unità next47. L’intensità di ricerca, che equivale al rapporto tra gli investimenti in R&S e il fatturato complessivo, è stata del 5,9% nel 2016 .

Anche nel campo dei brevetti i risultati di Siemens sono rilevanti. Al 30 settembre 2016 – ultimo giorno dell’esercizio fiscale 2016 – sono stati sottoscritti 59.800 brevetti nel mondo. Nel 2015, il totale era di 56.200. Nel FY 2016, i collaboratori Siemens hanno presentato circa 7.500 invenzioni, quasi 30 ogni giorno lavorativo. Il numero di collaboratori attivi in R&S ha toccato quota 33.000 nel 2016, 800 in più rispetto all’anno precedente.

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