Una riflessione su come rendere più efficiente e sicuro Il settore produttivo: serve un nuovo approccio software-defined, containerizzato e supportato dall’intelligenza artificiale
Autore: Stefan Bergstein
Usare una chiavetta USB per installare patch di sicurezza? Se nel mondo IT suona come un retaggio del passato, si tratta però di una realtà ancora oggi molto presente negli ambienti OT. Questo perché, per decenni, negli stabilimenti produttivi si è continuato ad aggiungere strati su strati di nuove strutture di sicurezza, rimandando le modifiche strutturali solo a quando strettamente necessario. I cambiamenti sono generalmente considerati un rischio e gli upgrade avvengono, nel migliore dei casi, durante un fermo macchina pianificato. A ciò si aggiunge il fatto che in produzione vengono utilizzati macchinari di fornitori diversi, spesso dotati di protocolli proprietari, e non tutti i pannelli di controllo sono in grado di comunicare tra loro.
L’IT, invece, negli ultimi anni ha vissuto una trasformazione profonda: tecnologie e approcci come lo sviluppo cloud-native, i microservizi, l’automazione e il DevOps sono stati pensati per rendere i sistemi più veloci e flessibili. Il divario tra questi due mondi genera numerosi problemi nella quotidianità della produzione. I dati restano intrappolati nelle macchine invece di confluire in pipeline aziendali integrate. Gli aggiornamenti richiedono interventi manuali, approvazioni locali e coordinamenti specifici. Ogni linea, ogni stabilimento e, talvolta, perfino ogni macchina finisce per costituire un ecosistema a sé, con il proprio hardware, il proprio livello di patching e la propria logica operativa. Il risultato è la convivenza di cicli di vita incompatibili, che rallentano i processi e frenano l’innovazione prima ancora che possa generare un impatto operativo concreto.
Ciò che nell’IT è dato per scontato - standardizzazione, deployment riproducibili e monitoraggio uniforme - nell’OT è possibile solo in misura limitata. L’integrazione e la gestione dei sistemi richiedono un impegno notevole che include adattamenti specifici, configurazioni manuali e soluzioni di interfaccia personalizzate. Allo stesso tempo, però, l’esigenza di modernizzazione si è evoluta negli ultimi anni con l’adozione di sviluppi tecnologici. Applicazioni che un tempo venivano eseguite in modo centralizzato si stanno spostando sempre più vicino alle macchine. Le inferenze AI, per esempio, devono essere eseguite localmente per garantire latenza ridotta e disponibilità. I digital twin richiedono flussi di dati coerenti lungo tutti i livelli dell’infrastruttura. L’intelligenza artificiale generativa, a sua volta, necessita di accesso a conoscenza aziendale documentata, versionata e verificata dal punto di vista qualitativo. È quindi urgente disporre di una piattaforma che colleghi ambiente OT e ambiente IT sia sul piano tecnico sia su quello organizzativo. Questa piattaforma dovrebbe essere software-defined, in modo da consolidare in un cluster le numerose istanze di calcolo presenti lungo una linea produttiva.
Il paragone con l’industria automobilistica mostra in modo molto efficace cosa può produrre la standardizzazione dell’infrastruttura tecnica. In passato, i veicoli disponevano di decine di centraline proprietarie, ciascuna con il proprio hardware, il proprio software e il proprio ciclo di vita. Gli aggiornamenti erano complessi, costosi e rischiosi - una situazione molto simile a quella che oggi si riscontra in molti ambienti produttivi. Le architetture utilizzate nelle auto oggi, invece, seguono un approccio diverso: centraline consolidate, un’unica logica centralizzata e utilizzo di componenti software-defined. Le funzioni non sono più rigidamente incorporate nell’hardware, ma vengono distribuite, aggiornate ed estese via software. In questo modo, l’auto diventa una vera e propria piattaforma, più facilmente scalabile e, quindi, più efficiente.
Anche l’industria può trarre beneficio da questo approccio. Una produzione software-defined disaccoppia i cicli di vita dell’hardware e del software, eliminando la necessità di amministrare e governare singolarmente PC industriali e controller. Allo stesso tempo, questo modello crea anche le basi per l’implementazione di un PLC virtuale (vPLC). Non sono più necessari dispositivi fisici per ogni singola unità: il controllo software gira invece su una soluzione server all’edge. In questo modo, le istanze PLC possono essere gestite e manutenute più facilmente quando la produzione lo richiede.
In un ambiente produttivo di questo tipo, anche manutenzione ed evoluzione risultano molto più efficienti: gli aggiornamenti possono essere distribuiti in modo centralizzato e in larga misura automatizzato sull’intero cluster. La prassi finora comune di applicare patch manuali ai singoli controller - in alcuni casi persino tramite chiavetta USB - viene completamente superata. Allo stesso tempo, si riduce il time-to-value: nuove funzionalità o miglioramenti possono essere erogati come servizi centrali e attivati immediatamente sull’intero cluster. Il consolidamento di PC industriali in precedenza distribuiti consente inoltre di creare un panorama di risorse omogeneo, che riduce la sovracapacità e sfrutta meglio la potenza di calcolo disponibile - un vantaggio rispetto a sistemi frammentati e isolati, spesso sovradimensionati e quindi poco utilizzati. Inoltre, la virtualizzazione apre nuove possibilità sul fronte dell’integrazione di sistema. La logica di controllo disponibile come istanza virtuale può essere collegata più facilmente a sistemi MES, SCADA o di gestione della qualità, poiché le interfacce risultano standardizzate e non più vincolate alle specificità dell’hardware fisico. Ne deriva un ambiente produttivo più flessibile e meglio orchestrabile.
Quando un’azienda manifatturiera adotta un’architettura software-defined, può accedere alle moderne tecnologie container. Attraverso un semplice linguaggio descrittivo è possibile generare immagini container per il sistema operativo e per la piattaforma applicativ che possono poi essere distribuite automaticamente attraverso l’infrastruttura edge. Il vantaggio decisivo risiede nella standardizzazione: le applicazioni possono essere distribuite come immagini definite, gli aggiornamenti avvengono in modo controllato e tracciabile e l’intero lifecycle management - dallo sviluppo ai test fino al rilascio in produzione - diventa un processo ripetibile. In questo modo, la produzione acquisisce quell’agilità che finora era possibile solo negli ambienti IT. Allo stesso tempo, l’MLOps diventa il nuovo standard anche nel manifatturiero. Significa che i modelli di AI possono essere racchiusi in immagini container e distribuiti in modo flessibile su dispositivi edge, gateway o server di produzione. L’innovazione può così arrivare rapidamente e in sicurezza sullo shopfloor, senza mettere ogni volta a rischio la stabilità della produzione.
L’automazione è inoltre fondamentale dal punto di vista della sicurezza. Attraverso framework o approcci come GitOps è possibile definire e applicare centralmente policy di sicurezza. Questo non solo riduce l’errore umano, ma assicura anche che i sistemi restino costantemente aggiornati, evitando la creazione stessa di superfici di attacco. Il rilevamento delle anomalie basato sull’intelligenza artificiale aiuta inoltre a identificare in tempo reale schemi sospetti nei dati di rete o di processo. Le contromisure possono quindi essere attivate automaticamente. Assistenti di AI generativa e co-pilot riducono sensibilmente anche i tempi di troubleshooting, perché i dati delle macchine e i file di log vengono elaborati e contestualizzati.
Containerizzazione, però, non significa automaticamente aggiornamenti sicuri. In realtà, sono necessarie policy granulari: firme digitali, hardware root of trust sui gateway edge, meccanismi di rollback e - aspetto cruciale per la produzione - passaggi di approvazione coordinati che riflettano i requisiti di functional safety. Se vengono impiegati modelli di AI, occorre inoltre implementare guardrail aggiuntivi per prevenire allucinazioni, consentire interventi nella logica di controllo solo tramite interfacce autorizzate e rendere auditabili i percorsi decisionali. In linea generale, i produttori dovrebbero ispirarsi ai principi dello zero trust già affermati nell’IT.
Una piattaforma software-defined, in ogni caso, non rappresenta solo un passo tecnologico, ma un cambiamento strutturale. Trasforma il modo in cui le aziende sviluppano, testano, gestiscono e monitorano i workload. Crea un linguaggio comune tra OT e IT, meccanismi di compliance uniformi e una governance chiara che attraversa ruoli e responsabilità. Allo stesso tempo, consente di continuare a valorizzare gli impianti esistenti invece di sostituirli - un aspetto decisivo in contesti caratterizzati da cicli di investimento lunghi.
Soprattutto, però, risolve il conflitto centrale della digitalizzazione industriale: coniuga stabilità e innovazione. Permette alle aziende manifatturiere di restare fedeli ai propri elevati requisiti di sicurezza e disponibilità, beneficiando al tempo stesso della velocità tipica dello sviluppo software moderno. È così che il reparto produttivo si trasforma in un ecosistema digitale scalabile.
Stefan Bergstein (nella foto di apertura) è Chief Architect Manufacturing di Red Hat