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Come sfruttare i vantaggi dell'ingegneria digitale all'interno di un'azienda
I sistemi cyberfisici colmano il mondo fisico e quello digitale, in cui esiste una connessione e un'interazione profonda tra i sistemi fisici e gli elementi computazionali.
I sistemi cyberfisici coprono ora diversi settori e applicazioni tecnologiche, dai veicoli autonomi (AV) alla tecnologia smart grid, e utilizzano analisi dei dati in tempo reale e algoritmi complessi per controllare le risorse fisiche. Nel complesso, i sistemi cyberfisici integrano un livello di intelligence nei sistemi fisici che consente loro di prendere decisioni autonome, adattarsi agli ambienti in evoluzione e ottimizzare le proprie prestazioni in tempo reale.
Esistono diversi esempi di sistemi cyberfisici utilizzati per controllare le operazioni critiche di sistemi tecnologici avanzati.
Nei veicoli autonomi, numerosi elementi fisici e digitali operano in stretta sinergia. Siamo ancora lontani dalla diffusione di veicoli completamente autonomi (livello 5), per cui i veicoli autonomi richiedono comunque un certo grado di intervento umano per garantire la sicurezza dei passeggeri.
I veicoli autonomi sono dotati di molti sensori, dalle telecamere di imaging e dal radar ai sensori di rilevamento e misurazione della distanza (lidar), che aiutano il veicolo a percepire l'ambiente circostante e a prendere decisioni operative critiche. Ciò può includere il "vedere" la presenza di ostacoli, ad esempio pedoni, altri veicoli oppure oggetti improvvisi sulla carreggiata, nonché i cambiamenti delle condizioni meteorologiche che influiscono sul comportamento del veicolo su strada.
Tuttavia, i veicoli autonomi non funzionerebbero come funzionano basandosi esclusivamente sugli elementi fisici: anche i componenti software sono altrettanto fondamentali. Poiché esistono molti tipi diversi di sensori, il software deve svolgere funzioni di sensor fusion (fusione dei sensori), che omogeneizzano i dati in un unico formato leggibile, analizzabile e utilizzabile. Algoritmi avanzati: una combinazione di algoritmi classici, intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), devono essere impiegati nel caso in cui vi siano discrepanze tra i dati dei sensori. Se sensori diversi "percepiscono" informazioni differenti, questi algoritmi sono responsabili di stabilire quali sensori abbiano fornito dati affidabili e quali invece dati imprecisi.
È poi necessario un ulteriore livello hardware costituito da unità di elaborazione grafica (GPU), in grado di processare gli algoritmi di fusione dei sensori e altri algoritmi di controllo, ad esempio per decidere se l'auto debba frenare o sterzare in presenza di un ostacolo, e quindi per controllare gli elementi fisici del veicolo. Sono già state sviluppate GPU specifiche per il settore automotive da NVIDIA, come la Jetson Xavier, efficienti nel rilevare i pedoni, individuare altri veicoli e interpretare l'ambiente a partire dai dati dei sensori.
Le smart grid sono un esempio chiave di sistemi cyerfisici e automazione nel settore dell'energia. Utilizzano una vasta gamma di asset fisici distribuiti lungo la rete, in particolare sensori, per monitorare numerosi aspetti del funzionamento della rete stessa. Questi asset includono inverter intelligenti, pannelli solari, turbine eoliche, contatori intelligenti, infrastrutture legacy, linee di distribuzione e trasmissione e sistemi di accumulo dell'energia a batteria (BESS). Sebbene alcuni aspetti delle smart grid siano autonomi, gli operatori vengono avvisati di eventuali problemi prima che si verifichino (tramite la manutenzione predittiva) o nel momento in cui emergono, così da poter intervenire rapidamente.
Oltre a tutti questi asset fisici, le smart grid dispongono di livelli gerarchici di architettura software che mettono in comunicazione le utility, i clienti e i gestori dei sistemi di distribuzione (DSO). Questa architettura software utilizza una combinazione di algoritmi classici e machine learning per analizzare, monitorare e ottimizzare i diversi asset della rete. Molte reti attuali includono infrastrutture legacy non progettate per il mondo digitale; tuttavia, anche queste possono essere aggiornate tramite sensori dell'Internet of Things (IoT) per renderle compatibili con architetture digital-ready più moderne. Oltre al monitoraggio degli asset esistenti, le smart grid possono controllare l'integrazione di nuove risorse energetiche distribuite (DER), come i diversi generatori di energia rinnovabile, per garantire che funzionino correttamente una volta connessi alla rete.
I sensori raccolgono dati sull'utilizzo dell'energia in tempo reale, consentendo agli operatori di ottimizzare meglio la distribuzione dell'energia all'interno della rete. Ciò può avvenire in risposta a una serie di fattori ambientali, tra cui:
Senza una rete strettamente integrata di architetture fisiche e digitali interconnesse, le smart grid non sarebbero possibili e il settore energetico dovrebbe continuare a utilizzare reti che richiedono un livello di manutenzione manuale molto più elevato.
Sebbene i sistemi cyberfisici siano strettamente correlati all'Internet of Things (IoT) e talvolta possano essere utilizzati in modo intercambiabile, il consenso generale è che esistano piccole differenze tra le due tipologie di tecnologie. Tuttavia, negli ultimi anni i confini tra ciò che costituisce l'IoT e ciò che rientra nei sistemi cyberfisici si sono progressivamente sfumati, man mano che le due tecnologie sono andate nella stessa direzione.
Permane una certa ambiguità, ma il consenso è che il livello di integrazione tra i processi fisici e gli asset digitali rappresenti il principale elemento di differenziazione. Questa tabella mostra alcuni dei casi specifici in cui l'IoT e i sistemi cyberfisici differiscono:
IoT | Sistema cyberfisico |
Basso livello di integrazione e di controllo degli asset fisici | Profonda integrazione e connettività tra il mondo fisico e gli elementi computazionali |
Orientato allo scambio di dati | Orientato al controllo in tempo reale degli asset fisici |
Controllo limitato dell'ambiente, con focus limitato su raccolta, comunicazione e trasmissione dei dati | Elevato grado di controllo sull'ambiente ed esecuzione di azioni a ciclo chiuso |
Sistemi quasi in tempo reale, a causa di un certo ritardo nella raccolta dei dati e nel processo decisionale | Interazioni in tempo reale tra componenti digitali e fisici |
Sistemi meno complessi, ma spesso utilizzati come parte di una rete CPS, soprattutto in applicazioni di Industrial IoT (IIoT) | Sistemi più complessi rispetto alle reti IoT |
Sostituzione più economica | Sostituzione più costosa |
Esempi: dispositivi indossabili per il fitness, sistemi di monitoraggio ambientale, dispositivi smart domestici | Esempi di utilizzo: smart grid, veicoli autonomi, fabbriche intelligenti e altre infrastrutture smart |
L'architettura dei sistemi cyberfisici comprende una combinazione di componenti hardware fisici e software, che forniscono un comportamento delle macchine intelligente e reattivo. I principali componenti dei sistemi cyberfisici sono:
La natura ibrida di questi sistemi consente di eseguire molte operazioni intelligenti e in tempo reale. Alcune delle principali caratteristiche operative e dei vantaggi dei sistemi ciberfisici includono la loro capacità di:
Uno dei migliori esempi di come il mondo fisico influenzi quello digitale, e viceversa, è rappresentato dai gemelli digitali. Questo ambiente virtuale è influenzato in tempo reale dai dati e dagli asset del mondo reale. Allo stesso tempo, i gemelli digitali possono simulare, ottimizzare e consentire una migliore comprensione di come gli asset fisici possano essere migliorati, simulandone il comportamento in diversi ambienti e scenari. Questa capacità di prototipazione virtuale permette di utilizzare i gemelli digitali per simulare numerose applicazioni dei sistemi cyberfisici.
I dati vengono inizialmente inseriti nel gemello digitale per creare l'ambiente. L'ambiente digitale doppio risultante può essere un sistema di piccole dimensioni, un sistema complesso come un veicolo autonomo o un impianto di produzione completo. Una volta costruito, è possibile eseguire simulazioni su vari aspetti dell'ambiente per osservare come gli asset funzioneranno nel mondo reale.
I gemelli digitali possono inoltre coesistere con gli asset fisici che stanno modellando. L'alimentazione del modello con i dati provenienti dall'asset fisico in tempo reale consente agli ingegneri di testare diversi scenari relativi all'asset stesso. Ciò può includere, ad esempio: l'analisi del comportamento di un veicolo in diversi contesti di guida, la gestione dei flussi di energia in una stazione di ricarica per veicoli elettrici, la simulazione di ambienti di smart city, l'esecuzione di attività di manutenzione predittiva in edifici intelligenti o la modifica dei protocolli produttivi in ambienti di produzione smart.
I gemelli digitali presentano molti livelli architettonici, che includono sia i componenti software sia quelli fisici. Tra cui:
I livelli software sono supportati anche da vari livelli di hardware fisico per eseguire le simulazioni e presentare i dati agli utenti.
Inoltre, i gemelli digitali prevedono un'architettura di comunicazione e rete dati per collegare i sensori alla piattaforma di gestione dei dati.
Con la progressiva integrazione dei sistemi fisici nel mondo digitale, la protezione dei dati contro attacchi informatici malevoli è oggi più importante che mai. Una delle sfide nella realizzazione dei sistemi cyberfisici è la mancanza di standardizzazione dei componenti, che conduce a una debolezza della sicurezza informatica in molti di questi sistemi. Si tratta di un problema cruciale, poiché tali sistemi raccolgono e archiviano grandi quantità di dati, in alcuni casi anche personali, e ciò potrebbe causare gravi violazioni della sicurezza qualora attori malevoli ottenessero accessi non autorizzati. Tuttavia, le sfide che si presentano per i sistemi cyberfisici sono diverse a seconda che si tratti di sistemi fissi o mobili. Le organizzazioni saranno chiamate ad adottare pratiche DevSecOps per garantire che le problematiche di sicurezza vengano affrontate a tutti i livelli.
Nei sistemi dotati di infrastrutture fisse, come le smart grid, l'elevato numero di sensori e dispositivi IoT installati crea numerosi nuovi punti di accesso potenzialmente non sicuri all'interno della rete digitale. In molti casi si tratta di tentativi di integrazione tra tecnologie legacy e tecnologie più recenti. Gran parte di queste soluzioni non è standardizzata e i protocolli di sicurezza informatica non sono sempre sufficientemente robusti, con il risultato di introdurre vulnerabilità.
Nel caso delle smart grid, la natura decentralizzata e interconnessa dei numerosi attori coinvolti nella rete, fornitori di servizi energetici, consumatori e gestori dei sistemi di distribuzione (DSO), fa sì che un attacco a un singolo nodo poco protetto possa potenzialmente compromettere l'intera rete. Ciò può includere l'accesso a dati sensibili dei clienti, poiché le reti contengono informazioni di fatturazione e dati provenienti dai contatori intelligenti, e le smart grid fanno uso di cloud computing e standard a protocollo aperto.
La rete delle smart grid include inoltre una grande quantità di informazioni operative relative alla trasmissione e distribuzione dell'energia, al controllo della generazione, ai veicoli elettrici (EV) e ai dati del mercato elettrico, il che implica che un attacco potrebbe potenzialmente causare il collasso della rete stessa. Uno dei principali rischi derivanti dall'assenza di protocolli IT robusti nelle smart grid è che l'interruzione delle operazioni risulta molto più catastrofica rispetto, ad esempio, alla messa fuori servizio di un sito web: le conseguenze possono essere estremamente gravi per l'area interessata, come nel caso dell'interruzione dell'alimentazione elettrica a ospedali locali e ad altri servizi di emergenza.
La situazione è un po' diversa per i sistemi cyberfisici mobili, come i veicoli autonomi. I veicoli autonomi sono tecnologie relativamente recenti, progettate fin dall'origine con protocolli IT più robusti integrati direttamente nell'architettura del sistema. Inoltre, i veicoli autonomi sono concepiti per funzionare come sistemi chiusi, in cui ogni possibile punto di ingresso per un attacco informatico è isolato, monitorato e reso resiliente.
Tuttavia, in futuro i veicoli autonomi potrebbero affrontare nuove sfide quando la comunicazione veicolo-veicolo (V2V) diventerà una realtà diffusa. A quel punto, sarà molto più facile infiltrarsi nella rete del veicolo e causare problemi, quindi sarà necessario applicare protocolli robusti man mano che queste tecnologie si sviluppano. Ancora una volta, una delle sfide sarà la standardizzazione. Sono in fase di sviluppo diversi protocolli, ma molti risultano o insufficientemente sicuri oppure non vengono adottati dai produttori OEM. Diventerà quindi necessario definire protocolli standard condivisi, che consentano l'aggiornamento e la patch continua del software in risposta alle minacce informatiche emergenti.
La simulazione può aiutare a sviluppare diversi sistemi ciberfisici, i componenti utilizzati e gli ambienti in cui trovano impiego. Ansys, part of Synopsys, dispone di una serie di strumenti che aiutano a simulare l'ampio spettro di sistemi cyberfisici e ad allineare le apparecchiature legacy alle esigenze attuali attraverso l'ingegneria digitale. Questi strumenti includono, a titolo esemplificativo ma non esaustivo:
il software di simulazione dei fluidi Ansys Fluent e il software di analisi degli elementi finiti strutturali Ansys Mechanical. Sfrutta il livello degli asset dei sistemi cyberfisici e svolge un ruolo importante nella progettazione della risorsa stessa.
Il software integrato per la simulazione ottica e dell'illuminazione Ansys Speos e il software per la progettazione e l'analisi di sistemi ottici Ansys Zemax OpticStudio: consentono di progettare i componenti ottici, come lenti e altri elementi, utilizzati nelle fotocamere e nei sensori CCD (charge-coupled device) dei veicoli autonomi. Il software OpticStudio viene utilizzato per lo sviluppo delle lenti, mentre Speos analizza il comportamento complessivo del sensore. Il software Ansys Lumerical FDTD, per la simulazione elettromagnetica avanzata 3D basata sul metodo FDTD (Finite-Difference Time-Domain) può inoltre essere impiegato per studiare effetti ottici su scala microscopica.
Software Ansys AVXcelerate: simula l'ambiente sensoriale dei veicoli autonomi e può essere utilizzato anche nel campo della robotica in generale. Utilizzato principalmente per i test dei veicoli, copre sensori come telecamere, lidar, radar e unità di misura inerziale (IMU). Il software AVXcelerate può inoltre utilizzare i dati provenienti da Speos per analizzare come i diversi sensori interagiscono e collaborano all'interno dei veicoli autonomi.
La piattaforma di gemelli digitali basata su simulazione Ansys Twin Builder e il software di gemelli digitali basato su AI Ansys TwinAI: consentono di creare gemelli digitali e di gestire e monitorare gli asset fisici in tempo reale all'interno di un ambiente virtuale. Possono essere utilizzati anche per la progettazione di nuovi asset fisici.
Il software di analisi della cybersicurezza orientata ai sistemi Ansys Medini Cybersecurity SE: è una soluzione di sicurezza e cybersicurezza integrata e basata su modelli, utilizzata per lo sviluppo, la certificazione e la manutenzione di prodotti cyber-resilienti.
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