Il monitoraggio e la sicurezza sono la spina dorsale dell’IoT e quindi assolutamente cruciali per il successo e la qualità della sua catena del valore. Tale catena riguarda sempre la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati, oltre che la messa in pratica delle conoscenze acquisite alla fine del processo.
Per capire meglio ciò di cui stiamo trattando, diamo prima un’occhiata alle diverse parti di questa catena:
Cattura / Rilevamento dati
La prima parte della catena consiste nel raccogliere tutti i dati. Rilevare i dati ovunque essi siano: macchine, dispositivi, automobili, case, contatori intelligenti eccetera. Infatti, si può connettere qualsiasi “cosa” da cui si vuole ricevere informazioni. I dati possono anche essere ricevuti dagli umani parlando con Alexa o interagendo con uno smartphone.
Elaborazione dei dati
Ottenere visibilità completa significa anche acquisire ed elaborare enormi quantità di dati, che non possono più essere inviati al cloud per l’analisi. Inoltre, l’IoT viene spesso applicato in aree remote e pertanto spesso affronta problemi di latenza.
Analizzare i dati
Per ottenere reali vantaggi da tutti questi dati, è necessario applicare l’Intelligenza Artificiale, per esempio sotto forma di Machine Learning, così da ottenere informazioni dai dati raccolti. Le piattaforme per l’analisi non sono messe a disposizione solo dai fornitori di cloud (per esempio AWS IoT analytics o Azure analytics), ma anche da aziende come Siemens con Mindsphere o C3IoT con la sua piattaforma IoT.
Applicazione dei risultati / Logiche aziendali
I dati raccolti consentono non solo di attivare azioni in tempo reale, ma anche di prevedere il futuro e applicare le misure di conseguenza. Conoscere tutto su una macchina consente, per esempio, una manutenzione predittiva e, di conseguenza, un tempo medio elevato tra i guasti e un tempo medio basso per la riparazione. Inoltre, le fabbriche possono adeguare in modo predittivo le proprie corsie di produzione sulla base dei dati raccolti presso i consumatori. Per essere in grado di adattarsi piuttosto velocemente è necessario un alto grado di automazione, così come devono essere presenti processi altamente agili come il Kanban.
Sicurezza
La maggior parte delle aziende è consapevole dell’importanza della sicurezza. Proteggere la catena del valore dell’IoT significa mettere in sicurezza non solo i dispositivi, ma l’intera catena, comprese le connessioni, i processi, il cloud e le applicazioni. Quello che sicuramente entrerà in gioco per garantire la sicurezza dei dispositivi IoT in futuro è la blockchain attraverso la creazione di reti di dispositivi affidabili che scambiano dati in modo sicuro e attivano azioni automatizzate tramite smart contract. Ciò che va di pari passo con la sicurezza e oltre essa è il monitoraggio della catena del valore dell’IoT.
Monitoraggio
Poiché spesso c’è mancanza di visibilità, il monitoraggio non è cruciale solo per la salute e l’affidabilità dei dati, ma anche per la sicurezza in generale. Un’assenza di visibilità significa anche mancanza di classificazione e di conseguenza non rende possibile la generazione completamente automatica dell’interfaccia, l’integrazione dei driver e la configurazione delle credenziali, il che rende vulnerabili i dispositivi IoT.
Con piattaforme di monitoraggio come quella di Dynatrace, non si otterrà solo visibilità end-to-end, ma anche a livello di codice. Questo è importante per essere sicuri della validità dei dati raccolti e per assicurare il flusso dei dati. Una perdita di dati inosservata può causare dati distorti mentre le interruzioni di lunga durata possono originare una catena di reazioni dovute a decisioni mancanti o ritardate. Dato che i dati sono il nuovo petrolio, è fondamentale costruire il proprio business su questi dati e se questi sono alla base della propria attività, è assolutamente essenziale garantirne la qualità e il flusso.
Per garantire questo, Dynatrace acquisisce tutte le transazioni, tutti gli utenti, in ogni momento (come anche tutte le analisi associate a stack completi). Questo, a sua volta, fornisce dati fedeli al 100% necessari per abilitare il rilevamento delle connessioni in tempo reale e, fondamentalmente, l’Intelligenza Artificiale ad autoapprendimento. La qualità dei dati è fondamentale per ogni algoritmo di AI non solo all’interno di Dynatrace, ma anche per la catena del valore IoT.
