Un glossario per il digitale

IoT, big data, cloud e cyber security: cosa sono e come funzionano? Per sapersi districare in un’Industria 4.0 è fondamentale comprendere quali sono le tecnologie in gioco e quali le loro potenzialità.

Il mondo del manifatturiero si sta trasformando sempre di più verso il digitale, con l’introduzione di tecnologie nuove per questo contesto. Le cosiddette operations si stanno fondendo sempre di più con le infrastrutture digitali. Diventa pertanto importante sapersi districare in questo contesto, cercando di comprendere quali sono le tecnologie in gioco e quali le loro potenzialità. Ma non è una cosa sempre semplice, perché la confusione di termini è grande.

Cloud, Big Data e Analytics non sono sinonimi

Per prima cosa è fondamentale osservare che quando si parla di “cloud” per il mondo industriale e non solo ci si riferisce all’insieme di tecnologie rivolte all’archiviazione, all’elaborazione e alla trasmissione di dati, ma anche di applicativi e di software pervasivi per ottenere informazioni utili ai fini del processo e del controllo distribuito. In altre parole molto spesso si confondono i tre termini cloud, big data e analytics che caratterizzano tre aspetti molto diversi tra loro. Il punto di partenza è la grande mole di dati che vengono generati dalla digitalizzazione dei dati stessi proveniente dalle varie attività legate agli oggetti e ai macchinari. Questi dati per complessità, variabilità e volume vanno organizzati, strutturati, raggruppati e filtrati in modo da poter essere maneggiati al fine di ricercare correlazioni ed estrarre informazioni utili, costituendo quello che viene classificato come big data. I big data non sono semplici dati raccolti in grande quantità, ma devono avere delle caratteristiche ben precise. La mole è sicuramente una di queste, ma non la principale. I dati devono essere complessi e strutturati in modo da dare luogo a informazioni utili ai fini delle analisi, e nello stesso tempo devono essere variabili e vari al fine di potere descrivere un fenomeno da tanti punti di vista. E a questo fine concorrono non solo i dati che si possono ottenere da una delle misure su macchinari o processi, ma anche dati indiretti e apparentemente scorrelati, che invece si possono rivelare utili per mettere in evidenza fenomeni o problemi mai osservati in precedenza.

In pratica si definisce sotto il termine big data sia la mole di dati che supera il limite fisico dei database tradizionali, sia l’insieme delle tecniche di analisi di quantità incredibilmente grandi di informazioni attraverso tecnologie e metodi analitici specifici. L’analisi avanzata di questi dati ha come obiettivo principale l’estrapolazione di informazioni aggiuntive rispetto a quelle ottenibili dalle sole serie di dati raccolte dal singolo dispositivi: i sistemi IoT (Internet of Things) raccolgono informazioni dagli oggetti a cui poi si aggiungono i dati ricavati da fonti diverse non strutturate come motori di ricerca, blog, social network o altri strumenti di analisi aziendale. In tutto questo il cloud rappresenta il contenitore non solo dei dati, ma anche delle applicazioni che permettono l’analisi e la visualizzazione delle informazioni, diventando la tecnologia di riferimento per quella che viene chiamata integrazione cyberfisica dei sistemi. Tutte queste tecnologie (IoT, cloud, big data analytics) concorrono di fatto alla creazione di quello che è il modello matematico del processo fisico in grado di descrivere il processo, il prodotto o il servizio in modo preciso per poter realizzare delle analisi e applicare delle strategie che sono di fatto una codificazione di quella che va sotto il nome di intelligenza artificiale.

E la cyber security?

I sistemi industriali e i relativi macchinari sono sempre più dotati di tecnologie che acquisiscono in tempo reale dati dettagliati di funzionamento e li condividono con altri sistemi informatici in rete, in particolare Internet ma anche altre tipologie di reti. In questo il tema della cyber security è molto importante, in quanto sono molti gli elementi da proteggere, dai sistemi embedded alle reti di comunicazione, ai sistemi informatici che analizzano e immagazzinano tali dati (per esempio cloud). Da un lato il paradigma dell’Industria 4.0 richiede un’apertura verso il mondo, al fine di abilitare l’integrazione tra sistemi diversi, dall’altro è fondamentale chiudersi per proteggersi da attacchi e usi impropri dei dati generati e condivisi. Una recente analisi di SANS (Sans 2016 State of ICS Security Survey) sullo stato della security dei sistemi di controllo industriale o ICS (Industrial Control Systems) indica che il 42% delle minacce ai sistemi arriva dall’interno delle organizzazioni. Qualunque sia la causa è evidente che con il diffondersi dell’IoT, molto spesso derivato dal mondo consumer, ogni dispositivo, sensore, server, client di visualizzazione o periferica è un potenziale punto di accesso. Ma non è sempre facile riconoscere le minacce. Ci si aspetta gruppi di hacker in procinto di entrare nelle nostre aree digitali, ma ci si dimentica dell’operatore di linea che condivide le password con il suo collega non autorizzato ad accedere a procedure o dati sensibili. La sicurezza digitale è fatta indubbiamente di tecnologie ma anche di una nuova cultura da diffondere tra gli operatori. La trasformazione digitale è solo agli inizi, ma è fondamentale padroneggiare le tecniche per avere in una chiara visione delle architetture da implementare per un manifatturiero di successo.

Cosa sono i sistemi cyberfisici

I sistemi cyberfisici (CPS) si possono definire come uno stormo di uccelli, dove ogni individuo è autonomo in grado di controllare se stesso, ma quando si mette in relazione con un gruppo è in grado di perseguire un obiettivo comune senza la presenza di leader o di comandi dall’esterno. In ambito industriale ci riferiamo a sistemi cyberfisici quando parliamo di una complessa rete di intelligenza distribuita dove le macchine industriali autonome sono in grado di decidere in modo locale quali scelte effettuare e quali informazioni inviare al mondo esterno.

Giambattista Gruosso è docente presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano

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è professore presso il Dipartimento di elettronica informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano
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A proposito di Giambattista Gruosso

è professore presso il Dipartimento di elettronica informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano