In tutti i settori stiamo assistendo a una profonda trasformazione dell’Internet of Things (IoT) tradizionale. Grazie all’intelligenza artificiale, i dati raccolti in prima linea e le soluzioni di acquisizione dati stanno generando nuovo valore e nuove capacità decisionali per le organizzazioni.
Sebbene alcuni possano definirlo “IoT basato sull’intelligenza artificiale”, ritengo che un termine più appropriato sia intelligenza ambientale. Se l’IoT basato sull’intelligenza artificiale rappresenta il “come”, l’intelligenza ambientale rappresenta il “cosa”, ovvero il valore aggiunto che gli operatori in prima linea possono ottenere nel proprio lavoro.
Indice degli argomenti
Cosa si intende per intelligenza ambientale: una definizione
Ma cosa intendiamo per “intelligenza ambientale”? In parole semplici, si tratta di digitalizzare gli ambienti fisici, i flussi di lavoro, le risorse e le scorte, trasformando questi dati in insight, trend, previsioni, alert e raccomandazioni a supporto degli operatori in prima linea e delle attività.
L’intelligenza ambientale mette insieme il livello fisico, l’analisi dei dati basata sull’AI e il livello di esecuzione, con il giusto grado di automazione. Si comporta come un sistema dinamico, in grado di riflettere in tempo reale ciò che accade sul campo.
Grazie all’integrazione di dati provenienti da più sensori e all’intelligenza artificiale è possibile ottenere un quadro adattivo e in tempo reale delle attività. Questo consente agli operatori e ai sistemi di comprendere meglio il contesto operativo, migliorando visibilità, coordinamento e capacità decisionale.
L’approccio permette di collegare la prima linea all’intero ecosistema operativo, garantendo visibilità su ogni asset e supportare l’automazione intelligente in numerosi contesti industriali.
L’elemento abilitante: l’intelligenza distribuita all’edge
A rendere possibile l’intelligenza ambientale sono sistemi di rilevamento, software, capacità di elaborazione edge in tempo reale e intelligenza artificiale.
Gli ambienti fisici alimentano i modelli di AI con dati di input diversificati. Questo approccio si basa sull’integrazione di varie tecnologie di rilevamento per costruire una comprensione dinamica dell’ambiente e dei flussi di lavoro, sintetizzata da moderne piattaforme software.
Tra queste rientrano le tecnologie RFID, dove le soluzioni avanzate di localizzazione in tempo reale (RTLS) utilizzano infrastrutture fisse e flessibili per fornire informazioni di posizione estremamente precise. A queste si aggiungono sistemi di machine vision 2D e 3D, comandi vocali basati sull’IA, dati di utilizzo dei dispositivi, geolocalizzazione e codici a barre per l’acquisizione dei dati identificativi fondamentali.
Proliferano i sensori
Con la proliferazione dei sensori cresce in modo esponenziale la quantità di dati relativi a immagini, suoni, prestazioni e posizione. I modelli di IA multimodale sfruttano questa ricchezza informativa per comprendere l’ambiente e supportare l’automazione dei flussi di lavoro.
L’elaborazione dei dati all’edge colma il divario tra ambiente fisico, dati ed esecuzione, consentendo flussi di lavoro a latenza zero, indispensabili in ambienti industriali ad alta velocità e in contesti dove la connettività può essere irregolare.
Inoltre, grazie ai moderni mobile computer e ai sistemi di machine vision dotati di Neural Processing Unit (NPU), i dati vengono elaborati localmente per garantire un’inferenza rapida, riducendo i costi di elaborazione cloud e garantendo sicurezza e privacy affidabili.
Gli operatori in prima linea dotati di questi dispositivi ricevono informazioni utili direttamente sugli schermi o nelle cuffie nel momento esatto in cui ne hanno bisogno.
Uno sguardo al futuro: l’intelligenza collettiva aumentata (ACI)
Pur riconoscendo che l’IoT si sta evolvendo insieme all’AI verso l’intelligenza ambientale, dobbiamo anche riconoscere che la stessa AI si sta sviluppando. Alla Machine Vision e al Deep Learning si affiancano ora agenti o lavoratori digitali che opereranno all’interno di ambienti intelligenti.
Questa combinazione di operatori e agenti potrebbe essere descritta come «intelligenza collettiva aumentata (ACI)», dove l’intelligenza ambientale costituisce il carburante fondamentale all’interno del quale operano gli agenti. Ciò potenzia notevolmente l’operatore in prima linea e garantisce operazioni autonome che aumentano la produttività e i margini.
Cosa è l’ACI
Possiamo concepire l’ACI come una rete distribuita di dispositivi o uno sciame di agenti connessi e dedicati, anziché come un unico modello centralizzato in grado di controllare tutte le attività.
In secondo luogo, l’ACI combina diversi approcci all’IA, dagli algoritmi generativi a quelli più tradizionali, per affrontare attività complesse. Resta però fondamentale il contributo degli operatori, che apportano competenze ed esperienza specifiche, mentre l’IA amplifica queste capacità attraverso strumenti di supporto alle decisioni.
I vantaggi dell’intelligenza ambientale
A livello tecnico, l’intelligenza ambientale consente di trasformare i dati grezzi provenienti da più sensori in un contesto operativo in tempo reale attraverso la combinazione di connettività adeguata, sensori multimodali e intelligenza artificiale.
A livello settoriale, l’intelligenza ambientale sostiene una visione in cui le operazioni autonome in prima linea, in tempo reale, ovunque, siano digitalizzate, automatizzate e intelligenti.
A livello umano, invece, si tratta di creare ambienti in cui i lavoratori in prima linea dispongano della lungimiranza e della chiarezza necessarie per migliorare il proprio lavoro ogni giorno.
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