Come l’IA Generativa e l’IoT stanno ridefinendo le Operazioni Industriali

Qual è il cambiamento più significativo nell’IoT oggi, e dove l’industria incontra ancora difficoltà?

Il cambiamento più rilevante nell’IoT è l’integrazione dell’IA generativa nei flussi operativi. Siamo passati dal semplice monitoraggio remoto alla manutenzione predittiva e prescrittiva, in cui l’IA analizza dati in tempo reale per prevedere guasti o ottimizzare processi. Tuttavia, l’industria fatica ancora a scalare queste soluzioni. 

Lavorare con dataset di grandi dimensioni introduce rischi come le allucinazioni dell’IA, ovvero la generazione di previsioni inaccurate. Inoltre, l’implementazione dell’IA generativa all’edge, su reti locali con capacità computazionali limitate, aggiunge complessità. Sono necessari framework robusti per garantire affidabilità, soprattutto in ambienti critici come piattaforme offshore o impianti manifatturieri.

Quali tecnologie stanno avendo il maggiore impatto sui tuoi progetti?

Due piattaforme si distinguono: Databricks e Microsoft Fabric. Questi strumenti consentono un’ingestione fluida dei dati in tempo reale, sostituendo i tradizionali processi batch. I clienti possono così passare da report statici a insight dinamici basati sull’IA. 

Ad esempio, utilizziamo agenti operativi come assistenti virtuali basati su IA per monitorare la telemetria ed eseguire azioni predefinite, come inviare notifiche agli ingegneri o regolare parametri. Questi agenti agiscono come “ingegneri junior virtuali”, guidati da playbook per garantire coerenza, riducendo l’intervento manuale mantenendo il controllo operativo. 

Può condividere un progetto recente in cui queste tecnologie hanno risolto una sfida critica? 

Recentemente abbiamo sviluppato un digital twin per un cliente offshore che necessitava di visibilità in tempo reale sulle operazioni delle navi. In precedenza, si basava su email ritardate e report manuali. La nostra soluzione ha aggregato dati live di posizionamento, telemetria delle apparecchiature e dati ambientali in un modello unificato. 

La sfida consisteva nel progettare un motore di regole flessibile capace di adattarsi a cambiamenti imprevedibili, come condizioni meteo avverse o indisponibilità delle apparecchiature. Separando le regole e sfruttando l’edge AI, abbiamo creato un sistema che si aggiorna dinamicamente. Il cliente dispone ora di insight in tempo reale sulla durata delle attività, migliorando pianificazione e allocazione delle risorse. 

Qual è il principale ostacolo che le organizzazioni affrontano nello scaling dell’IA generativa nell’IoT? 

La sfida principale è portare l’IA generativa dal proof-of-concept alla distribuzione a livello aziendale. I progetti pilota funzionano con dataset curati, ma le applicazioni reali coinvolgono dati grezzi e non strutturati su larga scala. Questo introduce rischi come allucinazioni, vulnerabilità di sicurezza e colli di bottiglia prestazionali. 

Per mitigarli, adottiamo:  

• Playbook e Guardrail più solidi per guidare gli agenti IA. 

• Strategie dati ibride che combinano telemetria in tempo reale e dati contestuali. 

• Ottimizzazione edge per garantire prestazioni efficienti su hardware locale. 

Come si è evoluto l’approccio di ALTEN all’IoT negli ultimi cinque anni?

Inizialmente ci concentravamo sul trasferimento dei dati dai dispositivi al cloud, una sfida tecnica che richiedeva competenze in protocolli industriali e integrazione cloud. Oggi il focus è sulla trasformazione della telemetria in insight in tempo reale, utilizzando architetture come il modello medallion. 

Stiamo ora avanzando verso manutenzione predittiva e prescrittiva, supportando i clienti nell’anticipare i guasti prima che si verifichino. Questa evoluzione riflette l’impegno di ALTEN nel colmare il divario tra OT (Operational Technnology) e IT, in modo fluido, consentendo alle industrie di operare in modo più intelligente, più rapido e con maggiore resilienza.