Siemens e IBM lanciano un servizio IoT hybrid cloud per il manifatturiero

Redazione
Siemens e IBM collaborano su MindSphere

Siemens potenzia la partnership con IBM lanciando un servizio IoT hybrid cloud per l’analisi dei dati in tempo reale in fabbrica


Siemens e IBM potenziano la loro alleanza di lunga durata collaborando su MindSphere, servizio Internet of Things (IoT) a marchio Siemens. Nello specifico, Siemens applicherà l’approccio di IBM basato su Red Hat OpenShift per estendere la flessibilità di implementazione di MindSphere e fornire una soluzione aperta e flessibile, che potrà essere eseguita on-premise e in cloud. 

Come si legge in un articolo sul blog ufficiale di Siemens a firma di Raymond Kok, vicepresidente senior di Siemens, l’obiettivo è quello di semplificare la costruzione di applicazioni di edge computing che elaborano e analizzano i dati mentre vengono creati.

I clienti che intraprendono il loro viaggio verso la digitalizzazione e l’IoT possono ora scegliere tra le opzioni di implementazione del cloud pubblico e del cloud privato di MindSphere, la soluzione industriale IoT di Siemens. Siemens prevede di sfruttare le funzionalità di IBM Hybrid Cloud basate su Red Hat OpenShift per la nuova offerta di cloud privato”.

Che cos’è MindSphere, il servizio firmato Siemens

MindSphere viene utilizzato per raccogliere e analizzare i dati provenienti in tempo reale dai sensori che si trovano su prodotti, impianti, sistemi e macchine, consentendo agli utenti di ottimizzare prodotti, risorse e processi di produzione. L’obiettivo di Siemens è inserire quei dati in applicazioni di analisi eseguite localmente invece che nel cloud, eliminando la latenza che si crea quando i dati sono poi trasferiti su una WAN, una Wide Area Network, rete di telecomunicazioni che si estende su una vasta distanza geografica. 

Siemens

Come parte di questo sforzo, Siemens era alla ricerca di una piattaforma di sviluppo di applicazioni basata su Kubernetes “di livello industriale”, che consentisse al conglomerato di creare e distribuire applicazioni basate su una moderna piattaforma di microservizi.

Secondo IBM, un singolo sito di produzione che contiene da 100 a 200 sensori può generare in un mese oltre 2.200 terabyte di dati, la maggior parte dei quali non viene mai analizzata. Anche se non tutti i dati hanno una pregnanza tale da meritare un’analisi profonda, le aziende mirano a massimizzare la produzione manifatturiera, in particolare durante periodi economici incerti. 

Il punto di vista di Siemens è chiaro: “Trasformare i dati in valore è un fattore critico di successo”. Soprattutto nell’era della digitalizzazione, che promette costi inferiori, migliore qualità della produzione, flessibilità ed efficienza, tempi di risposta più brevi alle richieste dei clienti e alle richieste del mercato e apre nuove opportunità di business.

L’apporto del 5G

La raccolta e l’analisi di dati in tempo reale in fabbrica si sta concretizzando grazie all’ampliamento delle reti wireless 5G che sono in grado di fornire la larghezza di banda di rete necessaria, ha osservato Kok. Ma esiste un lieve conflitto: mentre i dispositivi IoT raccolgono dati in tempo reale, le applicazioni di analisi distribuite dai team IT risiedono in data center. Grazie all’ascesa delle reti 5G, secondo Kok, è ora più facile spingere le applicazioni IT all’interno delle fabbriche.

Alcuni dei finanziamenti per questa iniziativa provengono da un IBM Cloud Engagement Fund, parte di un investimento di un miliardo di dollari che ha lo scopo di potenziare il cloud computing ibrido. Non è un caso: uno dei motivi per cui IBM ha speso 34 miliardi di dollari per acquisire Red Hat è promuovere l’adozione di applicazioni di edge computing nei cloud privati ​​che dovranno poi essere integrati con applicazioni che risiedono su più cloud. La definizione di cloud computing ibrido comprende ora un’ampia varietà di piattaforme di edge computing, oltre ai data center locali che devono essere tutti integrati con i servizi cloud di backend.

Spostando la lente sugli ambienti di produzione, Siemens ha intravisto la concreta opportunità di espandere l’ambito dei servizi digitali che fornisce per includere applicazioni IT e di tecnologia operativa (OT) che vengano eseguite in fabbrica.

Anche IBM ha una visione di ampio respiro che guarda all’intelligenza artificiale. Il colosso si aspetta infatti che i dati raccolti in fabbrica vengano utilizzati anche per addestrare modelli di intelligenza artificiale, come ha affermato Pierre-Henri Gabriel, dirigente dell’Industria 4.0 per il settore industriale globale di IBM.

Federico Morgantini Editore
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