di Paolo Del Forno ♦ Le strategie di Big Blue per accompagnare la manifattura italiana verso la Digital Transformation: la fabbrica deve mettere al centro i dati, per trasformarli in informazioni real-time da applicare a tutta la catena del valore. Le soluzioni Cloud Bluemix e il ruolo di Watson IoT
C’è una domanda che dovremmo porci oggi, nel nostro Paese, di fronte alla Digital transformation: esiste una “via italiana all’Industria 4.0”? Sarebbe facile rispondere sì, alla luce del piano Calenda. In realtà il Made in Italy 4.0 è ancora solo una tendenza – declinata prevalentemente sul versante dello svecchiamento di impianti produttivi che hanno un’età media di 13 anni (Fonte Ucimu) – più che una visione integrata fatta propria dall’intero mondo imprenditoriale e soprattutto dalla società e dalla politica nel suo insieme.
IBM crede nel Made in Italy 4.0
Avviare un confronto su una via italiana alla digitalizzazione significa muoversi su uno scenario costituito da un tessuto imprenditoriale di media e piccola dimensione, dalla presenza di comparti produttivi specializzati (automation e machinery, in testa) e leader di mercato, da una conoscenza dettagliata dei gusti e delle esigenze dei clienti che permette di creare nuove soluzioni insieme alla committenza. In sintesi, l’Italia è il Paese in cui, più che altrove nel mondo, intelligenza e creatività (ma pochi capitali) fanno industria.
A IBM – il colosso informatico statunitense che offre hardware, software, servizi e che è leader nelle soluzioni cognitive e nelle piattaforme Cloud – intelligenza e creatività appaiono come il vantaggio italiano sul mondo. Vantaggio su cui Big Blue (noto soprannome della società) scommette, mettendo a disposizione del piano Calenda la sua visione: ovvero, la fabbrica deve porre al centro i dati, per trasformarli in informazioni real-time da applicare a tutta la catena del valore, sino e compreso il cliente finale.
I dati al centro
La Quarta Rivoluzione industriale, secondo IBM, non può fare a meno di una architettura logica e sicura che si incardini sulla potenza e la forza del dato, sulla capacità di analisi di molteplici fonti di Big data, sulla gestione in tempo reale delle informazioni con i Real-time analytics e soprattutto sullo sviluppo di capacità predittive che arrivano dal Cognitive Computing (sia applicato al comportamento dei prodotti sia al comportamento dei clienti). Una strategia non casuale quella di IBM, giacché essa si rifà alla via statunitense all’Industry 4.0, che ha, sin dal 2011 (anno del suo lancio) puntato sulla Fabbrica digitale che fa leva sulla flessibilità del Cloud Manufacturing e del Cognitive Computing (su questo, vedi riquadro fondo pagina) .
Porre i dati al centro significa avviare una trasformazione digitale che secondo quanto dice a Industria Italiana Maurizio Venturi (Executive IT Architect – Internet of Things & Industria 4.0 di IBM Italia) vede IBM mettere: «a disposizione un ecosistema, fornendo competenze e soluzioni, infrastrutture e servizi. Non ci limitiamo a introdurre solo nuove tecnologie produttive, ma ci assumiamo l’impegno a efficientare e ottimizzare la catena del valore tramite connettività, comunicazione, gestione e analisi dei dati in tempo reale. Il nostro team dedicato all’Industria 4.0 può supportare l’azienda a ridisegnare processi, organizzazione e competenze. Ci spingiamo a disegnare soluzioni anche in aree che apparentemente non sembrano legate all’Industry 4.0 come quella dei modelli di vendita, ma che è importante perché essa attiene alle ottimizzazioni, al risparmio di danaro, la questione dei costi».
Le aree di azione della società guidata in Italia da Enrico Cereda
Il concetto che ispira Big Blue è “Think big, Start small, Scale fast”, ovvero utilizzare un approccio prototipale e agile. Approccio che sembrerebbe tagliato su misura per quel tessuto imprenditoriale italiano il cui ordito sono le PMI. E infatti per Venturi, l’asso nella manica dell’azienda sono: «Le soluzioni cognitive applicabili a Industria 4.0. Perché? Perché sono suddivise in piccoli tasselli resi disponibili a tutti. Questo è un valore importante. Le capacità di tipo cognitivo di questi strumenti, oggi sono resi disponibili come servizi all’interno di un Cloud. Chiunque abbia competenze informatiche si può collegare, guardare, usare, trovare. Anche perché queste funzionalità, sino a una certa soglia, sono disponibili a livello gratuito. Le start-up, le piccole società, sono incentivate a intraprendere la strada del cognitivo e dello sviluppo di applicazioni nel Cloud perché c’è la possibilità di sviluppare applicazioni di prova, o semi-produzione, a costi minimi o addirittura gratuitamente».
Bluemix, al centro della strategia IBM
Per sviluppare la sua strategia cognitiva IBM punta anche sul Cloud con Bluemix che oltre a permettere lo sviluppo, il test e l’esecuzione di applicazioni Cloud native, garantisce la migrazione delle applicazioni pre-esistenti di ogni cliente. Inoltre Bluemix mette a disposizione oltre 150 servizi all’interno di un catalogo che include oltre funzionalità IBM, anche quello di terze parti e Open Source. «Bluemix supera il concetto del solo Cloud computing – dice Venturi -, che non è una prerogativa IBM, in quanto offre una modalità di crescita (scaling) chiara e veloce unita a un set di servizi unico. Per esempio dopo una prova gratuita di 30 giorni sono disponibili pagamenti a consumo (pay as you go, ndr.). Insomma, se io mi collego a Bluemix ho un canone mensile in base ai servizi che uso, alla quantità di dati che raccolgo e analizzo, al numero di dispositivi collegati e alla modalità di utilizzo».
In particolare, le modalità di impiego sono tre: Public, ovvero ambiente pubblico e condiviso su data center IBM gestiti dall’azienda; Dedicated, ambiente privato su data center e hardware IBM, gestiti da Big Blue; Local, ambiente privato installabile su infrastrutture del cliente all’interno del suo data center e gestito da Ibm. Da cui deriva il pagamento pay as you go per ogni servizio nella modalità pubblica o a canone fisso per le altre modalità.
Watson Internet of Things
I servizi Bluemix e i prodotti IBM destinati all’Industria 4.0 sono parte della divisione e delle soluzioni Watson IoT. Ma facciamo un passo indietro insieme a Maurizio Venturi per capire cosa sia il Sistema Watson. «Watson è un sistema cognitivo, cioè in grado di capire il linguaggio naturale, “ragionare e imparare”: dove ragionare vuol dire mettere in correlazione i dati che raccoglie, anche attraverso il linguaggio naturale, suggerendo delle risposte. Watson e l’uomo, insomma, avviano una conversazione: l’uomo chiede, il sistema analizza il suo immenso archivio e suggerisce un percorso di soluzioni. Facciamo un esempio molto semplice: un telefonino ha un’anomalia, l’utente descrive il dispositivo, le applicazioni installate e il problema riscontrato e Watson suggerirà che l’anomalia dipende da un’app non compatibile o dalla necessità dell’aggiornamento del software. La soluzione sarà più veloce e efficace».
Watson modellato e implementato dall’uomo
Entrando ancor più nella “mente” di Watson si scopre che rispetto ai sistemi software classici non ha bisogno della programmazione tradizionale. Venturi spiega così il funzionamento della relazione uomo-Watson: «Il primo fornisce dati al secondo, lo aiuta a capire quale sia la risposta giusta a fronte di una domanda o quale sia la correlazione fra dati diversi. Insomma, l’uomo come personal trainer della macchina. Ancora un esempio ci aiuta a capire: la foto di una tigre immessa per la prima volta potrebbe essere scambiata da Watson per quella di un gatto. L’uomo gli indica l’errore e la macchina non lo commetterà più».
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L’IoT e l’Industrial IoT sono aree strategiche per IBM che vi ha investito 3 miliardi di dollari a livello globale, di cui 200 milioni dedicati al Watson IoT Center di Monaco. Si tratta della più grande scommessa di Big Blue in Europa. L’obiettivo è quello di costruire qui centri di collaborazione IoT cognitivi in cui clienti e partner potranno lavorare con esperti di business e industria, ricercatori e ingegneri nel segno della innovazione collaborativa, soprattutto nel manufacturing. L’esempio lo ha dato BMW Group che utilizza il cognitive nella personalizzazione dell’esperienza di guida e nella creazione dei sistemi di assistenza.
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Watson per la fabbrica intelligente
La declinazione di Watson in favore della Fabbrica interconnessa (Watson IoT) provvede alla registrazione dei “dispositivi e sensori” che sono in grado di fornire qualsivoglia indicazione-dato sull’andamento della produzione. Di lì è possibile costruire modelli di analytics basati sui dati ricevuti sul campo, creare dashboard per visualizzare, sviluppare applicazioni mobile. Insomma l’obiettivo è creare applicazioni intelligenti, come per esempio quelle destinate alla manutenzione predittiva.
Venturi entra nei dettagli: «Una Fabbrica intelligente è, secondo IBM, una fabbrica in grado di raccogliere attraverso dispositivi e sensori tre famiglie di dati: interni all’azienda, quelli del cliente e quelli esterni all’azienda (ovvero non di proprietà dell’azienda: da quelli provenienti dai distributori a quelle relative alle abitudini dei consumatori, da quelli attinenti al meteo o al traffico a quelli di natura statistica). In questa architettura gli strumenti di tipo cognitivo sono in grado di rispondere a pressoché ogni domanda. Un esempio ci aiuterà a capire: l’operatore, responsabile della supply chain, chiede al sistema – in chat o a viva voce – quale probabilità di fermo potrà subire una determinata macchina nelle successive 12 ore, ebbene Watson risponderà».
Venturi sottolinea: «Il sistema cognitivo però, applicato all’Industry 4.0, è un punto di arrivo». Il passaggio abilitante precedente infatti, soprattutto per quelle aziende che hanno già una produzione avviata con dispositivi e sensori che utilizzano protocolli di comunicazione industriale, sarà quello di raccogliere dati dal mondo dell’Operation Technology (OT) e riportarlo nel mondo Information technology (IT). Insomma si tratta di un’operazione di vera e propria traduzione/conversione che IBM affronta con il suo ecosistema, ovvero in collaborazione di partner nazionali e internazionali.
Gli ambiti su cui agisce Watson IoT
Watson ha convinto a livello globale 6mila clienti. «Molti progetti in corso su Watson sono ancora riservati».- dice Venturi che continua:- «e in Italia ne abbiamo molti in diversi settori di industria, di conseguenza abbiamo moltissime occasioni per mostrare ai clienti le potenzialità della nostra piattaforma».
IBM risponde con Watson IoT alle esigenze industriali in quattro ambiti molto specifici; Connect (fornendo servizi che consentono di collezionare e organizzare i sensori, il device management, la visualizzazione e la sicurezza del collegamento verso il campo); Information management (occupandosi dell’archiviazione, reporting, analisi delle informazioni e della gestione dei dati non strutturati: audio, video, immagini); Analytics (fornendo servizi real-time di tipo predittivo e cognitivo); Risk Management (proteggendo i dati, occupandosi della auditing, della gestione dei certificati digitali e degli aggiornamenti del firmware). Dal punto di vista più ampio le soluzioni si occupano di gestione degli asset industriali, della manutenzione predittiva della supply chain, della qualità del prodotto finale ed altre ancora.
( alla stesura dell’ articolo ha collaborato Donatella Lopez )
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Cloud Manufacturing e Cognitive Computing
Il Cloud Manufacturing è un metodo che abilita, grazie alla rete, l’accesso delle risorse dedicate alla manifattura e alla produzione. Il Cloud Manufacturing prevede l’erogazione di servizi e il passaggio verso una nuova interpretazione della manifattura come Manufacturing as a Service. Il Cloud manufacturing si declina in diverse forme di produzione come il Collaborative Manufacturing o il Virtual Manufacturing. La gestione delle risorse produttive è interno al Cloud. Il Cloud Manufacturing permette di erogare servizi on demand.
Il Cognitive Computing è la capacità di alcune soluzioni software di affrontare situazioni complesse caratterizzate da una grande quantità di dati non strutturati, incerti, contrastanti e soggetti a cambiamenti frequenti e rapidi. L’obiettivo, passando da un approccio programmatico a un approccio probabilistico è quello di aggregare e organizzare i dati per permettere alle macchine e alle persone di lavorare insieme in modalità semplici e intuitive così da trasformare dati in informazioni.
Il Cognitive Computing è associato agli sviluppi di alcuni ambiti dell’ Intelligenza artificiale come l’Apprendimento automatico (Machine Learning); Elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing); la capacità di un sistema informatico di interpretare i dati in un modo simile al modo in cui gli esseri umani utilizzano i loro sensi per relazionarsi con il mondo che li circonda (Machine perception); Visione artificiale (Computer vision); Riconoscimento vocale (Speech recognition).
