Attraverso la propria tecnologia, e in partnership con i clienti nell’area Emea, Analog Devices punta a guidare la trasformazione digitale: obiettivo trasferire l’elaborazione di segnali e dati, e la potenza di intelligenza artificiale e machine learning, sempre più verso la componente edge della rete. La società ha esposto la propria visione in un evento internazionale nella sede di Limerick, Irlanda
[Articolo originariamente pubblicato su EONews n. 635 - NOVEMBRE 2019 -pag. 18-19]
di Giorgio Fusari
LIMERICK - L’Europa si trova al centro di megatrend globali chiamati Industria 4.0, 5G, elettrificazione dell’auto, guida autonoma, assistenza sanitaria digitale, esperienze digitali immersive per gli utenti consumer: e in un tale contesto, l’attività imprenditoriale di Analog Devices (ADI), e la sua collaborazione e funzione di supporto per i clienti europei, impegnati ad affrontare l’attuale processo di trasformazione del business, rappresenta la “combinazione perfetta per l’innovazione”, ha sottolineato Mike Britchfield, Vice President of Sales di ADI per l’area Emea (Europa, Medio Oriente, Africa). Il suo è solo uno dei vari interventi, tutti preceduti dal discorso introduttivo di Martin Cotter, Senior Vice President Worldwide Sales & Digital Marketing, indirizzato a fornire una panoramica sulla strategia della società, illustrata nel corso di un evento stampa svoltosi in ottobre nella sede ADI di Limerick, Irlanda.
Cotter chiarisce subito che l’obiettivo di ADI è continuare a guidare l’innovazione in tutti i settori chiave indicati, attraverso la propria tecnologia che, come un ponte, permette di connettere e interfacciare il mondo fisico con quello digitale. Più gli oggetti diventano “smart”, maggiore è la precisione di misura dei segnali richiesta, e, ricorda Cotter, con oltre cinquant’anni di storia alle spalle nella conversione dei segnali del mondo reale in informazioni utili a migliorare l’intelligence delle applicazioni, ADI è stata un pioniere in molti progressi tecnologici: ad esempio, nei sistemi airbag per il settore automobilistico.
Symeo e OtoSense, le recenti acquisizioni
Sempre in merito alla strategia d’innovazione, Cotter ricorda anche le numerose acquisizioni operate nel tempo da ADI per completare il proprio know-how, l’offerta di prodotti, e giocare un ruolo chiave nei megatrend precedentemente richiamati: dalle acquisizioni di qualche anno fa, come Hittite Microwave, nel 2014, a quelle più recenti: tra cui Linear Technology, nel 2016; e poi, nel 2018, Symeo, specializzata in hardware e software per dispositivi radar indirizzati a utilizzi industriali, e alle emergenti applicazioni di guida autonoma nel settore automotive; ma anche OtoSense, fornitrice di una piattaforma software di riconoscimento dei suoni basata su deep learning (DL) e applicabile a vari dispositivi di rilevamento (accelerometri, sensori di pressione, microfoni MEMS, sensori di vibrazione), per identificare rumori specifici, e cambiamenti anche lievi in suoni come il rumore del motore o dei freni di un autoveicolo. Una tecnologia di apprendimento automatico, quindi, in grado, col tempo, di trasformare le anomalie, inizialmente identificate, in eventi riconosciuti, e di farlo direttamente a livello locale, come precisa OtoSense, senza richiedere nessuna connessione di rete; inoltre, una volta riconosciuti gli eventi in tempo reale, il sistema è in grado di attivare opportune reazioni immediate.
Elaborazione dati più vicina al mondo fisico
In sostanza, combinando elaborazione dei segnali analogici con tecnologie di rilevamento e algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), l’architettura tecnologica di ADI mira a rafforzare la capacità di elaborazione nella componente “edge” della rete, cioè l’infrastruttura periferica, in prossimità dei sensori, che raccolgono in input i segnali provenienti direttamente dal mondo fisico. “I clienti ci chiedono, con la nostra tecnologia, di eseguire più lavoro di elaborazione vicino al sensore, a livello edge, per ridurre la latenza che si creerebbe inviando sempre i dati verso il cloud” chiarisce Cotter.
Un caso concreto di queste applicazioni, successivamente citato dal Chief Technology Officer Dan Leibholz, è quello della startup britannica Beringar, fondata nel 2016, che si colloca nell’area smart building: Beringar adotta infatti la tecnologia ADI e algoritmi di AI e ML per elaborare i dati a livello edge, e poi fornire ai propri clienti informazioni utili per migliorare l’uso delle risorse e degli spazi negli edifici e uffici aziendali, all’insegna della sostenibilità e della produttività. Ciascun sensore rileva in tempo reale vari dati, tra cui il numero degli occupanti in un dato ufficio, i tempi di permanenza, la qualità dell’aria nella stanza, i livelli di luce e suoni nell’ambiente. Tra i clienti di Beringar c’è, ad esempio, l’NHS (National Health Service), il servizio sanitario inglese, che ha implementato l’applicazione per gestire meglio i letti ospedalieri.
ADI, il peso in Europa
La torta del business globale di ADI, illustra Britchfield, è così composta: dei circa 6,2 miliardi di dollari di ricavi raggiunti nell’anno fscale 2018, attorno all’86% è derivato da attività nei mercati B2B, ossia mondo industriale, comunicazioni, automotive. In termini di settori, il 50% del fatturato proviene dal comparto industriale; il 20% dalle comunicazioni; il 16% dall’automotive e il 14% dal settore consumer. A livello di regioni del globo, gli Stati Uniti contribuiscono al 34% delle entrate, seguiti dall’Europa (24%), dalla Cina (20%), dal Giappone (12%), e dal resto dell’Asia (10%).
Nell’area Emea ADI occupa circa 2mila addetti, dei quali circa la metà lavorano in Irlanda; negli ultimi cinque anni i nuovi occupati sono cresciuti al ritmo di circa 250-370 l’anno, principalmente in Irlanda, Germania, Regno Unito, Spagna,Turchia e Romania. Inoltre, il centro R&D della società situato a Limerick, sul quale negli ultimi quattro anni sono stati investiti 50 milioni di euro, produce oltre cento nuovi prodotti ogni anno per ADI a livello mondiale. L’Europa poi, aggiunge Britchfield, guida i settori della guida autonoma e dell’elettrificazione nel comparto automotive, a livello di semiconduttori e tecnologia per i veicoli di fascia alta. Nello spazio Emea, aggiunge, i costruttori auto di punta si affidano alla competenza di ADI in materia di rilevamento e misura per realizzare sistemi di presa decisionale affidabili e intelligenti, e per fornire soluzioni dotate della precisione e affidabilità necessarie per proteggere la vita delle persone.
Innovazione nei mondi automotive e Industria 4.0
Oggi il programma europeo di valutazione dei nuovi autoveicoli Euro NCAP (European New Car Assessment Programme), spiega Chris Jacobs, Vice President Autonomous Transportation and Automotive Safety, pone l’accento sulla safety come obiettivo primario, indicando nel regolamento nuovi requisiti e funzionalità di prossima generazione, che includono il monitoraggio evoluto dello stato emotivo del guidatore, come anche il rilevamento dello stato interno della vettura (numero di occupanti, bambini, anziani a bordo).
Di conseguenza, OEM e fornitori di primo livello, tradizionalmente concentrati sullo sviluppo di tecnologia di AI per monitorare e comprendere gli eventi in corso nell’ambiente esterno, stanno ora sviluppando telecamere, radar, LIDAR, sensori e sistemi AI evoluti anche per il controllo costante di tutto ciò che succede all’interno dell’abitacolo dell’automobile. In tale ambito, aggiunge Jacobs, ADI dispone di una tecnologia Time of Flight (ToF) 3D, basata sui LIDAR (Light Detection and Ranging) “scannerless”, in grado di catturare ogni scenario d’interesse con alta risoluzione, e collabora con i principali brand del settore (Volkswagen, BMW, Volvo, Audi, Mercedes-Benz, Peugeot, Bosch, Continental, Magneti Marelli) per realizzare sistemi di trasporto autonomo più affidabili e sicuri. Un altro mondo è quello Industria 4.0: qui, spiega Kevin Carlin, Vice President Industrial Automation & Energy, il tema chiave è la convergenza tra IT (information technology) e OT (operational technology), cioè la connessione tra mondo digitale e mondo fisico che consente alle imprese di recuperare flessibilità, efficienza, produttività, e diventare più competitive.
Carlin fa l’esempio di un costruttore auto europeo (non nominato) che, nella valutazione di soluzioni di condition monitoring, ha potuto riscontrare problemi nel sistema di saldatura del telaio e danni alla scatola del cambio, con la possibilità di pianificare in anticipo e completare la riparazione nel tempo di fermo programmato, evitando i downtime imprevisti e risparmiando almeno due milioni di euro.