di Piero Macrì ♦︎ Tour nei laboratori di innovazione dell’azienda della famiglia Rizzante. Dal software per smart home Hi Connect al sensore Rfid di ultima generazione, fino alle tecnologie per veicoli connessi e autonomi
IoT come generatore di nuovi modelli di business. Nell’automotive, nell’industria, nella domotica. Reply – società quotata al Ftse Star, oltre 2 miliardi di capitalizzazione e un fatturato superiore al miliardo di euro – apre le porte ai laboratori di ricerca sull’internet degli oggetti di Torino per illustrare le opportunità che stanno nascendo nell’ambito dei prodotti connessi. Uno scenario dove intelligenza artificiale e suoi sottoinsiemi – nello specifico machine learning e deep learning – diventano le tecnologie che ridefiniscono le modalità di approccio al mercato. In primo piano l’auto e i veicoli autonomi dotati di centraline evolute che si interfacciano con sensori e permettono di realizzare soluzioni vehicle to everything, vechicle to vehicle o vechicle to infrastructure.
Il percorso IoT di Reply si snoda attraverso ben sei diversi laboratori la cui ricerca spazia dalla smart car alla diagnosi predittiva, dall’analisi del controllo vocale ai sensori di immagini, dall’industria alla domotica. In evidenza soluzioni con sensori a fibra ottica e Rfid che permettono di semplificare e risolvere il problema dell’alimentazione nel punto di acquisizione delle misure fisiche. «L’IoT ha una connessione imprescindibile con l’oggetto fisico», spiega Luigi Cicchese, il partner di Reply che ci ha guidato nella visita ai Lab. «Sviluppare soluzioni in questo ambito significa mettere insieme competenze hardware e software con capacità di elaborazione dati edge e cloud. Servizi di nuova generazione devono prevedere operatività real time ed elaborazione di grandi quantità di dati in cloud per soddisfare servizi di manutenzione predittiva».
Sensori, edge e cloud. A ciascuno il proprio framework applicativo
«Siamo oggi nella condizione di integrare algoritmi all’interno del sistema IoT di riferimento, sia esso un auto o una linea di produzione industriale. Tutti i fornitori di tecnologia di processore – da Arm a Intel – stanno cercando di integrare nel silicio una sempre maggiore capacità elaborativa e questo aiuta a implementare sistemi sempre più performanti», afferma Cicchese. Tutto ciò pone le premesse per un’autonomia funzionale avanzata. L’IoT prevede infatti capacità di reazione immediata che può essere soddisfatta facendo ricorso a intelligenza software. Edge o cloud? «Il discrimine è innanzitutto determinato da fattori temporali. Il ricorso a una o all’altra risorsa computazionale va però valutato sia in termini funzionali sia in termini di price/performance». La fabbrica digitale deve quindi bilanciare i dati che vengono inviati in cloud con quelli che vengono trattenuti nel perimetro di produzione. Efficienza e riduzione dei costi sono le linee guida che permettono di capire come configurare il corretto framework computazionale. L’oggetto connesso presuppone inoltre continui e frequenti aggiornamenti software che devono essere supportati da metodi di sviluppo devops e codice micro-container per assicurare ottimizzazione e stabilità del servizio associato alla specifica applicazione.
La mobilità connessa. Un ecosistema di dati in espansione
Veicoli industriali, automobili, macchine movimento terra, trattori, droni. Ogni sorta di sistema a guida autonoma ha “on board” una sensoristica sempre più evoluta e pervasiva per abilitare livelli di automazione avanzati. «Attualmente le macchine vengono fornite con un livello di automazione compreso tra 1 e 2. Nel giro di pochi anni si arriverà al 3 mentre il 5 si pensa che possa essere raggiunto in un futuro non troppo lontano». Le scatole telematiche connesse alla rete recuperano le informazioni, che vengono elaborate on site oppure inviate in cloud dove si fa data storage e data analytics. Secondo quanto spiegato dagli esperti di Reply, sono dati che in massima parte vengono ancora utilizzati esclusivamente dal produttore del veicolo ma che progressivamente potranno anche essere resi disponibili a terzi, si pensi al settore assicurativo, permettendo l’erogazione di una molteplicità di servizi data driven. Molto è già cambiato. L’aggiornamento del software nelle centraline, il cosiddetto firmware, viene oggi effettuato in real time mentre una volta si doveva andare in officina. La disponibilità di dati rilevati da sensori sulle differenti componenti presenti nel veicolo danno oggi l’opportunità di fare predictive maintenance così come ottimizzare e rendere più sicura la guida dell’auto.
Il lab per l’automazione del test
Una struttura dedicata per l’automazione del test di prodotto o di servizio che permette di verificare la correttezza del funzionamento, delle prestazioni e dell’affidabilità di oggetti connessi. In questo lab si può analizzare tutta la catena completa del dato, da quando viene acquisto dal sensore fino a quando arriva ai sistemi di backend per poi essere fruito dall’utente attraverso i più svariati touchpoint digitali, siano essi smartphone, tablet, smartv o altro. Buona parte delle attività sono dedicate alla quality experience, volta a misurare la qualità dell’utilizzo percepita. «Un servizio può funzionare bene ma avere una percezione utente bassa», spiegano i tecnici di Reply. A volte l’interfaccia grafica disegnata male può dare dei tempi di attesa lunghi con conseguente percezione negativa del brand. Stesso discorso vale per la qualità dei processi. Le nostre attività aiutano il fornitore ad avere indicazioni su come migliorare il prodotto/servizio prima che venga rilasciato sul mercato».
Industrial IoT per la fabbrica digitale
Nel manifatturiero si devono analizzare dati in modo continuo e dettagliato. Sono troppi e troppo veloci per essere analizzati dall’uomo. Si deve quindi disporre di sistemi di analisi che permettano di prendere in carico decisioni che possano regolare e ottimizzare la produzione supportando l’operatività e manutenzione della fabbrica. Significa lavorare per scongiurare fermi macchine e di produzione. Dispositivi e sensori devono generare impulsi per realizzare un ambiente smart, reattivo, adattativo e flessibile. L’edge gateway è il componente su cui convergno tutti i dati dal field ed esegue attività di coordinamento del traffico: può fare una elaborazione di prossimità e assicurare la generazione di allarmi e informazioni on field, oppure inviare i dati in cloud dove questi ultimi vengono opportunamente trattati con tecniche di intelligenza artificiale per garantire servizi di predictive maintenance o di efficientamento del processo produttivo.
Sensori in fibra ottica evitano la necessità di dotare i sensori di propria alimentazione o batterie
Come risolvere il problema dell’alimentazione dei sensori in ambienti dove non ci si può permettere di avere batterie che devono essere sostituite nel tempo? Reply risolve questo problema collegando i sensori in fibra ottica. Quest’ultima non richiede alimentazione elettrica nel punto di acquisizione, è immune alle interferenze elettromagnetiche, sopporta alte temperature e ambienti corrosivi. Nel laboratorio la fibra viene utilizzata per monitorare il funzionamento del cuscinetto di un tornio. Il sensore rileva le frequenze associate alle vibrazioni segnalando eventuali anomalie. La campionatura di grandezze fisiche su fibra può essere effettuata fino a distanze di venti km, permettendo di individuare eventuali criticità con una approssimazione non superiore al metro. Si pensi quanto questo può essere utile nel caso in cui si debba monitorare una rete idrica o un gasdotto. In questo caso si dà infatti agli operatori la possibilità di intervenire con la massima efficienza nel punto di maggiore criticità. In ambito industriale la fibra ottica dà inoltre la possibilità di gestire al meglio il controllo e la gestione di dispositivi robotici che hanno necessità di disporre di un alto numero di sensori per migliorare l’articolazione dei movimenti. Può essere per esempio installata sul braccio robotico prevedendo una serie di nodi che possano essere monitorati e al tempo stesso gestiti.
Il sensore Rfid che elimina la necessità di batterie dedicate
Altro caso su cui ha lavorato Reply è quello di un cliente che produce macchine refrigeratrici. L’esigenza era quella di capire il profilo di temperatura nel condotto dell’aria fredda che viene inviata in più punti. Due i vincoli di cui si doveva tenere conto: non utilizzare cavi e non applicare batterie al sensore. Ebbene Reply è riuscita a progettare un sensore wireless passivo le cui informazioni – in questo caso la temperatura – vengono acquisti con una tecnologia simile a Rfid: il valore viene infatti restituito ogni volta che il sensore – provvisto di antenna – viene illuminato da un’onda elettromagnetica. È una soluzione che permette di non avere alimentazione poiché l’energia irradiata per ottenere la misura è sufficiente per attivare il sensore. Nessun bisogno di batterie, possibilità di eseguire campionature in qualsiasi momento. Questi sensori, dotati di antenna Rfid, potranno un domani misurare grandezze fisiche le più diverse in strutture che sono presenti in luoghi remoti o difficilmente accessibili.
Riconoscimento vocale e smart home
Il centro IoT di Reply effettua analisi qualitative di sistemi IoT basati su riconoscimento vocale nei più diversi contesti applicativi. Può essere l’abitacolo di un veicolo, piuttosto che l’ambiente domestico. I test vengono effettuati in camera anecoica che permette di valutare la bontà della comunicazione vocale. Un manichino può parlare e ascoltare; come una persona reale può pronunciare frasi con diverse intonazioni. «Possiamo generare rumori che simulano l’ambiente in cui il dispositivo deve essere installato permettendo di ottimizzare le prestazioni e i comandi che vengono impartiti ad Alexa, Siri, Google home e altri», affermano gli esperti di Reply. Per quanto riguarda la smart home – forni, lavatrici, frigoriferi – anche qui vale il prodotto connesso, che può essere gestito da touchpoint digitali i più diversi: smartphone, tablet, ma anche smart tv o dispositivi vocali come Alexa con il software Hi Connect di Reply che prevede un’interfaccia unica attraverso i differenti dispositivi.
Riconoscimento di immagini
Sistemi dotati di videocamere miniaturizzate o sensori d’immagine che vedono l’ambiente e riescono a riconoscerlo e interpretarlo secondo pattern predefiniti e che – grazie a tecniche di machine learning – autoapprendono acquisendo nel tempo una memoria visiva sempre più ampia. Una tecnologia già ampiamente utilizzata per il parcheggio assistito ma che progressivamente potrà essere utilizzata nei più diversi contesti. In ambito medicale, per interventi assisti da remoto con sensori che possono essere posizionati nella parte in cui si deve intervenire chirurgicamente con strumenti mossi in maniera micrometrica da robot dedicati. In ambito industriale per eseguire controllo qualità automatizzando operazioni che oggi vengono fatte manualmente. Altro caso che ha visto Reply protagonista, un drone dotato di sensori di immagini per eseguire indagini strutturali e di conservazione del patrimonio artistico dove normalmente si dovrebbe ricorrere a impalcature. Si pensi alla necessità di verificare lo stato di affreschi in chiese e pazzi storici. In questo caso il drone può eseguire accertamenti sofisticati – presenze di muffe, degrado conservativo – senza che si debba ricorrere all’elevazione di particolari impalcature.
Universo Reply
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