Edge e sostenibilità, il parere di Ivano Efficace (Kyndryl)
Un digital twin supportato dall'edge computing consente alle aziende di testare le situazioni e di adattare di conseguenza il loro processo decisionale nella vita reale.
Ivano Efficace, Network & Edge Practice Leader presso Kyndryl, ci spiega come l’evoluzione dell’edge computing può migliorare la sostenibilità delle imprese.
La tecnologia può potenziare gli sforzi ESG delle aziende, ossia nel proprio impegno ambientale, nel rispetto dei valori aziendali e nella governance, aiutandole soprattutto nel loro lungo e complesso processo di evoluzione e riduzione dell’impatto ambientale. Secondo i dati emersi dalla seconda edizione del Global Sustainability Barometer, commissionato da Microsoft e Kyndryl, condotto da Ecosystm, le imprese spesso guardano alla migrazione sul cloud, alle pratiche di smart data e alle capacità di intelligenza artificiale come strumenti in grado di velocizzare e aiutarle nel raggiungere gli obiettivi di sostenibilità.
Sfortunatamente, nonostante il 92% delle organizzazioni riconosca l’importanza strategica del raggiungimento degli obiettivi ambientali, solo il 21% utilizza la tecnologia per ridurre la propria impronta ecologica e definire la propria strategia aziendale orientata alla sostenibilità. Inoltre, l’adozione dell’IA in ambito ESG è rallentata ma piuttosto coscienziosa: se da una parte soltanto il 18% dei leader utilizza attualmente l’IA per migliorare l’efficienza e ridurre l’impatto ambientale, dall’altra ben il 45% delle aziende italiane considera l’impatto energetico dell’IA durante il processo di adozione (rispetto al 35% globale).
Ma c’è un’altra tecnologia che le imprese dovrebbero tenere in considerazione, nell’ambito delle loro strategie ESG: la capitalizzazione dell’edge computing come asset.
Edge computing tra settori e applicativi
L’edge computing, a volte indicato come “fog computing“, è un modello di calcolo distribuito e una architettura di information technology (IT) aperta che prevede l’archiviazione dei dati nella posizione in cui sono necessari e l’elaborazione avviene il più vicino possibile a dove i dati vengono generati, abilitando le tecnologie di mobile computing e IoT (Internet of Things).
L’evoluzione avvenuta nell’edge computing ha sicuramente consentito una maggiore elaborazione dei dati in tempo reale (con vantaggi in termini di latenza di elaborazione, riduzione di traffico dati e maggior resilienza in caso di interruzione nella connessione dati) e, quindi, una più rapida capacità decisionale già in numerosi settori. I leader dei settori fortemente regolamentati dipendono dall’edge computing per migliorare la sicurezza e la protezione dei dati, e beneficiano della minore latenza e dei costi ridotti che derivano dal poter elaborare i dati dove questi vengono generati.
Ivano Efficace, Network & Edge Practice Leader presso Kyndryl
Basti pensare al settore sanitario: grazie ai progressi dell’edge computing, tra cui la capacità di implementare strumenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, gli operatori sanitari possono accedere ai dati dei pazienti in tempo reale. Allo stesso modo, in ambito retail, è possibile utilizzare l’edge computing per ridurre le perdite e favorire la convergenza dell’IT con l’OT (Operation Technology) per una comunicazione continuativa negli ambienti industriali.
È dovere dei fornitori riconoscere il proprio impatto ambientale e la propria responsabilità nel promuovere pratiche sostenibili. Per questo diventa necessario progettare, innovare e fornire servizi di sostenibilità per aiutare i clienti a raggiungere i loro obiettivi ambientali. Pensiamo infatti che le aziende dovrebbero adottare un approccio ponderato all’edge computing che bilanci l’adozione della tecnologia con il consumo energetico associato e che sfrutti l’edge per integrare le fonti di energia rinnovabili. Non è scontato però che le imprese ne riconoscano il valore di sostenibilità allo stesso modo in cui ne riconoscono il valore commerciale (una previsione IDC del marzo 2024 indica che gli investimenti globali nell’edge computing raggiungeranno 232 miliardi di dollari entro la fine di quest’anno e quasi 350 miliardi di dollari nel 2027). L’obiettivo è che le aziende considerino la sostenibilità, l’efficienza operativa e il rispetto ambientale come parti integranti del loro business.
Nel perseguire obiettivi aziendali più ampi, queste aziende possono anche applicare l’edge computing (supportato da innovazioni nell’IA e nell’apprendimento automatico, dalla connettività 5G e dai dispositivi IoT) per ottimizzare l’uso e gli sprechi di energia, identificare pratiche più sostenibili e massimizzare l’utilità di risorse strategiche. Ad esempio, l’edge computing può consentire l’analisi dei dati provenienti dai dispositivi IoT negli impianti di produzione. Tramite l’utilizzo di dashboard, le aziende possono da una parte comprendere meglio la propria efficienza energetica, dall’altra regolare l’assorbimento di energia delle strutture in tempo reale. L’edge computing può supportare gli sforzi di sostenibilità industriale anche attraverso applicazioni di smart grid che ottimizzano l’efficienza e consentono di rispondere rapidamente alle variazioni della domanda di energia.
Ecco tre modi in cui l’edge computing può aiutare le aziende a portare avanti le loro iniziative ambientali, a navigare in un panorama normativo in evoluzione e a creare valore attraverso gli investimenti nella sostenibilità.
Ridurre lo spreco di risorse
L’edge computing può essere uno strumento prezioso per ottimizzare il consumo di risorse, ridurre i rischi e migliorare la logistica. Può svolgere un ruolo chiave nell’ottimizzazione delle risorse nel settore della vendita al dettaglio: i retailer devono gestire l’inventario e la supply chain e devono essere in grado di monitorare e analizzare l’inventario per adattarsi rapidamente alle mutevoli richieste dei consumatori. Grazie alle soluzioni di edge computing, i retailer possono valutare le scorte in tempo reale e mettere in vendita gli articoli di prossima scadenza, riducendo il numero di prodotti invenduti che vengono buttati via. I retailer possono anche applicare l’edge computing e il machine learning per prevedere le tendenze della domanda e ordinare in modo più accurato, meno dispendioso e meno costoso.
Basta pensare che lo spreco alimentare in Italia nel 2022, secondo il Rapporto “Il caso Italia” 2023 di Waste Watcher International Observatory on Food and Sustainability, è stato di oltre 4 milioni di tonnellate di cibo su tutta la filiera, dall’agricoltura (26%), industria (28%) e distribuzione (8%).
In ambito manifatturiero, invece, le aziende possono ridurre gli scarti industriali e massimizzare la longevità di beni e apparecchiature impiegando la manutenzione predittiva per intervenire strategicamente e sostituire i componenti. L’edge computing può anche supportare applicazioni di computer vision alimentate dall’intelligenza artificiale per individuare costosi difetti nella linea di produzione. In questo modo si riduce la produzione di componenti difettosi e quindi si ottimizza tutto il processo produttivo con gli sprechi che ne conseguono ed inoltre si evita che essi finiscono nelle discariche e negli impianti di combustione, producendo emissioni di gas serra.
Migliorare le pratiche sostenibili con la manutenzione predittiva
L’impiego della manutenzione predittiva per risparmiare energia e risorse è uno degli usi più potenti dell’edge computing, che può consentire alle aziende di ottenere informazioni utili da dati non strutturati. La manutenzione predittiva può aiutare le aziende a evitare guasti alle apparecchiature, a mantenere la continuità operativa e a ridurre le emissioni e i costi associati ai servizi di assistenza anche e soprattutto quando le apparecchiature sono in località remote e difficili da raggiungere celermente in caso di necessità.
Ad esempio, è stato dimostrato che la manutenzione predittiva intelligente supportata dall’edge computing migliora la sicurezza e le prestazioni dei parchi eolici di difficile accesso. Dato il ruolo centrale che avranno le energie rinnovabili per limitare l’aumento della temperatura globale e il peggioramento degli impatti climatici, diventa fondamentale e impellente trovare la gestione migliore degli impianti. Le turbine eoliche, ad esempio, sono soggette a incendi, che possono comportare costose riparazioni e aumentare il rischio di incendi boschivi e altri danni ecologici. L’edge computing può aiutare questi impianti unendo la sua capacità a una telecamera termica e a un algoritmo di apprendimento automatico: con questa soluzione, è possibile analizzare le immagini e identificarne le eventuali anomalie delle turbine eoliche, che possono essere monitorate in tempo reale e le cui operazioni possono essere interrotte automaticamente, in sicurezza, senza l’intervento umano.
Un altro esempio è legato al monitoraggio di infrastrutture critche con soluzoni IOT ed Edge computing che permettono di tenere sotto controllo gli elementi più critici delle infrastrutture attraverso sensori ed informazioni geolocalizzate in near real time che consentono di eseguire interventi mirati utilizzando le giuste risorse. Per esempio riducendo i tempi di intervento in loco (in quanto diventa immediata l’identificazione del punto dell’infrastruttura danneggiata) nella manutenzione proattiva, risparmio dei costi ed efficientamento delle operazioni. Inoltre le stesse soluzioni consentono il monitoraggio delle batterie che sostengono i sistemi di edge distribuiti in ambienti non alimentati fornendo utili insight di prediction sul loro esaurimento ed anche relativi alla mancate afficienza delle stesse.
Senza l’edge computing sarebbe difficile elaborare un tale volume di dati e arrivare a una decisione affidabile e immediata, che permetta agli operatori di gestire gli asset in modo proattivo e contribuire a creare un futuro più sostenibile.
Guidare il processo decisionale con i digital twins
Un digital twin supportato dall’edge computing utilizza i dati per creare una versione simulata di un oggetto o di un processo, consentendo alle aziende di testare le situazioni e di adattare di conseguenza il loro processo decisionale nella vita reale. La tecnologia dei digital twin basata sull’edge computing viene già applicata in diversi settori industriali per una vasta gamma di utilizzi, dalla progettazione di prodotti più sostenibili al miglioramento dell’erogazione di servizi da parte dei fornitori di energia.
Gli impianti di trattamento delle acque possono sfruttare i digital twin per ottimizzare e ridurre il consumo energetico e ottenere informazioni di manutenzione predittiva per migliorare le loro operazioni. Queste strutture, infatti, hanno la necessità di monitorare costantemente i loro sistemi tecnici e l’utilizzo di energia: avere informazioni in real-time sulle prestazioni operative e avere la possibilità di analizzare questi insight può rendere gli impianti ancora più efficienti.
Ad esempio, in Kyndryl abbiamo sviluppato delle capacità tecnologiche ad hoc per ottimizzare le operazioni di trattamento delle acque con manutenzione predittiva, un processo di aerazione migliorato e un consumo energetico ridotto. Costruendo un digital twin, gli operatori dell’impianto possono simulare i parametri di qualità dell’acqua, i flussi d’acqua e d’aria e le condizioni relative al processo di aerazione. Possono quindi ottimizzare e ridurre il consumo energetico e ottenere informazioni di manutenzione predittiva per migliorare le loro operazioni.
In qualsiasi modo le aziende scelgano di portare avanti le loro strategie e di considerare come contribuire allo sforzo globale che sarà necessario per affrontare il cambiamento climatico, c’è una certezza: vale la pena portare la sostenibilità in primo piano nelle conversazioni sull’edge computing.
