Gli obiettivi strategici per l’ambito Innovazione nei Servizi

Di seguito la sintesi degli obiettivi strategici così emersi dal Forum Innovazione nei Servizi e che rappresentano una più puntuale declinazione di questa priorità, per la quale in sede di definizione approvazione della S3 non si era provveduta

all’identificazione di specifiche traiettorie tecnologiche. Contrariamente agli altri sistemi prioritari, in questo caso gli obiettivi strategici non sono suddivisi in funzione delle Value Chain nelle quali si articola il Clust-ER Innovazione nei Servizi, in considerazione dell’elevato livello di integrazione e complementarietà degli obiettivi stessi.

1 - Servizi Scalabili e Intelligenti per Scenari Smart Cities La realizzazione di città smart è percepita come motore di crescita per la società e, nel mondo, le città stanno investendo cifre notevoli in azioni su larga scala, allo scopo di ottenere implementazioni reali. Da un punto di vista tecnologico, la gestione di servizi scalabili e intelligenti a supporto della Smart Cities crea nuove opportunità di efficientamento, ma pone al contempo diverse sfide. Ciò richiede l’integrazione di diverse tecnologie allo stato dell’arte, dal cloud computing all’elaborazione continua con vincoli di tipo soft-realtime di grosse moli di dati, o Big Data, dalla raccolta di informazioni da persone, sistemi e cose (Internet of Things) alla gestione sistemi e servizi ICT complessi in un modo scalabile. Si aprono quindi diverse opportunità per le aziende ICT del territorio che si occupano di servizi (i settori vanno da servizi per PA al turismo, e e-Participation) e di tecnologia (da realizzazione APP e servizi a integrazione di sistemi).

2 - IoT e Cybersecurity

L’integrazione dei processi e prodotti convenzionali con sensori e sistemi intelligenti per l’elaborazione dei dati sta rendendo possibili nuove piattaforme per la fornitura di servizi sia in contesti B2C sia in contesti B2B. Un aspetto, su cui esiste già una buona sensibilità, ma per cui non appaiono evidenti soluzioni condivise e generali, è quello della cybersecurity, intesa nella sua accezione più estesa di protezione delle infrastrutture critiche e della filiera Industria 4.0; gestione della privacy dei dati personali, confidenzialità e integrità dell’informazione; IoT e cyber fisico (IoT-CSec nel seguito). Le recenti innovazioni nelle infrastrutture di rete legate all’introduzione di tecnologie della virtualizzazione (quali Software Defined Networking e Network Function Virtualization), il consolidamento delle architetture cloud e l’avvento di soluzioni fog/edge rendono possibili approcci innovativi alla IoT-CSec. Si prevede che, in aggiunta all’integrazione di alcune soluzioni esistenti, nuovi elementi funzionali per la IoT-CSec potranno essere realizzati come moduli software localizzabili ove necessario, attivabili e riconfigurabili al bisogno.

3 - Servizi Innovativi e Big Data per Scenari Smart Industry 4.0

Questo obiettivo strategico si propone di studiare l’uso di big data e la realizzazione di servizi innovativi e scalabili per l’Industria 4.0 (I4.0) in nuovi scenari applicativi di dati intelligenti che possano essere replicati su diverse realtà industriali e domini applicativi. Da un punto di vista gestionale e tecnico, l’idea è consolidare specificità e strategie interne, mettendo insieme non solo aree, ma anche mondi diversi, dalla ricerca di base e universitaria all’R&D industriale. Si vogliono esplorare approcci multidisciplinari volti a promuovere un nuovo modello di servizi innovativi e smart per I4.0, che non si limita al mondo della fabbrica, ma si estende anche alla integrazione e controllo dei prodotti già sul mercato con diverse scale di distribuzione. Si aprono quindi diverse opportunità per le aziende ICT del territorio che potranno affacciarsi su nuovi mercati, fino alla assistenza a singoli consumatori e grazie

ai processi di servitizzazione di prodotti e processi. 4 - Servizi IT smart per le PMI

Le PMI sono spesso trascurate dall’offerta di soluzioni IT avanzate, che restano ancora oggi riservate alle aziende più ricche. Ciò crea un divario digitale che è causa di scarsa competitività nel mercato globale. Occorre perciò studiare e sviluppare soluzioni pensate per le PMI e capaci di coprire un ampio spettro di tematiche, dalla pianificazione delle risorse alla revisione dei processi, dalla dematerializzazione dei documenti all’interoperabilità con i sistemi dei partner. Requisito tecnologico di tali applicazioni è l’erogazione come servizi cloud, con rapidi start-up e costi a consumo, proporzionali all’intensità d’uso del singolo servizio. Per loro natura i servizi IT smart per le PMI interessano, come utilizzatori, le aziende appartenenti a tutti i settori dell’industria e dei servizi, nessuno escluso. Dal lato delle imprese IT, la possibilità di offrire uno spettro ampio di soluzioni non può che favorire la nascita di collaborazioni in rete e, in prospettiva, di fusioni.

5 - E-commerce and last mile delivery in city center La crescita dell’e-commerce sta generando un montante bisogno di efficienza nella distribuzione di ultimo miglio (last-mile delivery). Vi è una esigenza crescente di sviluppo di nuove tecnologie e soluzioni a livello di operatori di ultimo miglio (LOMs - Last mile operators) e di soluzioni innovative per la distribuzione urbana delle merci (IDSs - Innovative Delivery Solutions). Queste vengono ad aggiungersi e in parte a superare passate esperienze di distribuzione urbana delle merci attraverso i cosiddetti CDU, centri di distribuzione urbana delle merci. I modelli stanno profondamente cambiando, tutti accomunati però da una crescente rilevanza dei temi logistico-distributivi legati alle consegne, alla logistica e ai servizi a valore aggiunto collegati. Crescono le soluzioni di fast shipping, ovvero entro l’ora, principalmente nell’alimentare. Per ridurre nel consumatore il timore di fallita consegna molti attori dell’e-commerce si stanno orientando verso lo sviluppo di soluzioni innovative di on demand delivery o di apertura tramite chiavi digitali della porta di casa e del baule dell’auto. Queste soluzioni impongono alle imprese di logistica di recepire e assecondare questi processi, integrando la logistica con le esigenze espresse dalla domanda cliente in termini di servizio, integrazione, connettività, economicità, tempestività e flessibilità.

6 - Tecnologie dirompenti per la logistica delle merci - Technology Disruptive Logistics

I servizi maggiormente richiesti dal territorio in termini di tecnologia devono fare fronte a:

• Consegna smart e omnicanalità (consegna on demand, flessibile, home delivery, postazioni pick&pay, locker). • Tracciamento delle unità di carico con sistemi moderni

o all’avanguardia (basati ad esempio su tecnologie dirompenti come blockchain e cybersecurity da affiancare a quelle più consolidate GPS, RFID, NFC).

• Advanced robotics per la logistica: la movimentazione di magazzino offre spazi rilevanti per l’introduzione di sistemi di movimentazione automatizzati avanzati.

• Sistemi di pagamento digitali sicuri, connessi ai sistemi di fatturazione e dematerializzazione del ciclo fattura. • Sistemi di organizzazione delle flotta, algoritmi di routing

(dinamici), allocazione di risorse e mezzi per il caricamento/ consegna, allocazione di carichi dinamicamente

‘on-demand’.

• Integrazione di piattaforme logistiche: applicazioni per integrare i diversi attori della filiera.

• Servizi on line per raccogliere domanda di trasporto e offrire servizi di logistica adeguata.

• Servizi di customer care con il cliente e gestione dei problemi (resi, danni, ...).

• Logistics app: postino intelligente, calcolo dell’ETA (extended time of arrival) in real time, integrazione con IoT e chat tra driver e back office.

7 - AI e Machine Learning per industria 4.0

Tecnologie abilitanti dell’Artificial Intelligence (AI), sia di tipo tradizionale, sia basati su apprendimento automatico (ML Machine Learning) ed ancor più specificatamente sulle reti neurali profonde (DL Deep Learning) hanno rivoluzionato la gestione, comprensione ed ottimizzazione dei processi produttivi nell’industria. Agli strumenti di analisi di dati elaborati, provenienti da logs di strumenti e di macchinari, da sensori in IoT, impiegati in modelli di predictive analytics, si associano gli strumenti sofisticati di estrazione di conoscenza da immagini e da video, da audio e dal parlato umano, abbracciando tecnologie che spesso vengono chiamate di “Cognitive Computing”. Con queste tecnologie possono essere realizzati servizi intelligenti quali:

• servizi di AI, machine learning e deep learning per il predictive analytics e l’ottimizzazione della produzione • servizi di deep learning, computer vision e neuro-morphing

computing per target recognition, analisi dei prodotti • servizi intelligenti per l’industria in supporto ad applicazioni

mobili

• servizi di analisi, ed interpretazioni di dati sensoriali multimediali e multimodali

• servizi per supporto alla produzione, al magazzino alla vendita e al riconoscimento per il retail.

8 - Piattaforme abilitanti di servizi intelligenti per le aziende ICT

Le aziende dell’Information and Communication Technology stanno assumendo un ruolo rilevante nell’economia regionale; stanno crescendo in numero sia come startup e spin-off sia come aziende di media dimensione; cresce il numero dei loro addetti e la richiesta di capitale umano di alta competenza per realizzare knowledge-intensive services. I prodotti di tali aziende, intrinsecamente software, basati su piattaforme e tools, app e servizi da vendersi sul web ed in cloud, si devono adeguare velocemente sia al mercato finale sia alle nuove tecnologie. In questo caso l’adeguamento tecnologico è molto richiesto in molti ambiti di punta dell’informatica, con nuovi modelli che uniscono i più avanzati paradigmi cloud e di ingegneria del software alle nuove tecnologie di cognitive computing, che spaziano nell’ambito dell’artificial Intelligence (AI) e del machine learning (ML), alla analisi e comprensione di dati eterogenei e multimodali, alle interfacce immersive ed aumentate. L’obiettivo strategico è quello di sviluppare in Emilia-Romagna piattaforme abilitanti ed aperte per la realizzazione di servizi intelligenti a supporto dello sviluppo di applicazioni, software e servizi per le imprese ICT. 9 - Utilizzi cross-industry della tecnologia blockchain La soluzione più nota e di successo di utilizzo della tecnologia blockchain è rappresentata dalle crypto-valute come Bitcoin, ma il suo impiego per altre applicazioni che condividono requisiti di tracciabilità e distribuzione sicura

delle informazioni è attualmente oggetto di grande interesse di ricerca accademica e sperimentazione industriale e può avere ricadute di forte impatto in molti dei settori chiave della Strategia di Specializzazione S3. I numerosi aspetti innovativi scientifici richiedono la stretta collaborazione fra accademia ed industria al fine di comprendere al meglio i reali contributi della tecnologia e massimizzare la sua efficacia nella progettazione e fornitura di servizi innovativi in ambito regionale e nel supporto sicuro delle interazioni che avvengono in una supply chain complessa, con l’obiettivo di ridurre notevolmente i costi dovuti a prestazioni scadenti ed errori degli attuali processi di gestione, spesso affidati parzialmente a operatori umani. Fra gli ambiti promettenti, il monitoraggio e la tracciabilità di complesse filiere di produzione alimentare e sanitaria, la creazione di sistemi anti-contraffazione nel campo della moda, e la stipula di accordi commerciali con aziende internazionali sono di grande interesse per l’attuale scenario industriale regionale.

2.6.4 Fabbisogni formativi e competenze

Obiettivi strategici e cambiamenti attesi

Il Clust-ER Innovazione nei servizi condivide alcuni obiettivi strategici a sostegno:

• sia dei processi aziendali per i quali i prodotti non vengono più venduti da soli, ma erogati in combinazione con uno o più servizi (cosiddetta servitizzazione)

• sia dell’ottimizzazione dei servizi pubblici per attualizzare il concetto di città intelligente

OBIETTIVI STRATEGICI CAMBIAMENTI ATTESI

1. Servizi Scalabili e Intelligenti per Scenari Smart Cities

Verranno sviluppati servizi per la città che hanno bisogno di supporto tecnologico e che presuppongono un’intelligenza collettiva da monitorare, aggregare e utilizzare a supporto dei processi decisionali. Le aree di intervento sono quelle tipiche della smart city: dal trasporto intelligente, alla gestione intelligente dell’energia per l’housing, al citizenship o, più in generale, al coinvolgimento dei cittadini nelle decisioni che riguardano la città.

2. IOT e Cybersecurity

Tutte le tematiche della sicurezza verranno indirizzate in un ambito specifico che è quello dei cyber physical systems e dell’IoT. Quindi non solo sicurezza informatica per sé ma anche estesa a sicurezza sul lavoro con possibilità di avere supporto informatico che cerchi di garantire sicurezza in senso ampio.

3. Servizi Innovativi e Big Data per Scenari Smart Industry 4

La fabbrica si estenderà al di fuori della fabbrica stessa, attraverso i prodotti venduti con nuovi servizi per il consumatore che saranno profilati in funzione della sua esperienza specifica di fruizione dei prodotti stessi.

4. Servizi IT smart per le PMI

Le PMI, solitamente carenti di supporti informatici, potranno disporre una serie di tool a loro vantaggio, facili da usare per migliorare i processi aziendali e accompagnare i percorsi di digitalizzazione interni. Il focus sarà su come rendere la tecnologia facilmente utilizzabile.

5. E-commerce and last mile delivery in city center

Sarà migliorata l’efficienza dell’e-commerce utilizzando le tecnologie (gps, localizzazioni indoor e outdoor) per migliorare, in specifico, l’ultimo miglio.

6. Tecnologie dirompenti per la logistica delle merci

Droni, stampa 3d, robotica, tecnologie indossabili a servizio della logistica, permetteranno di costruire nuovi modelli per trasportare i prodotti da un luogo all’altro migliorando l’efficienza e la sostenibilità.

7. Advanced Intelligence per industria 4.0

E’ la parte verticale di intelligenza artificiale per Smart Industry 4.0: lavorare sui big data per fare business intelligence e per incrementare il proprio vantaggio competitivo.

8. Piattaforme abilitanti per aziende ict

Le aziende ICT devono diventare provider di servizi per le PMI (questo obiettivo è connesso all’obiettivo 4). A questo fine saranno sviluppate tecnologie legate all’intelligenza artificiale (deep learning, machine learning, ecc.) per mettere le aziende ICT in condizione di sviluppare piattaforme a supporto di altri settori.

9. Utilizzi cross industry della tecnologia block chain

Attraverso la diffusione del distributed ledger (registro distribuito) sarà possibile certificare processi e vedere chi ha configurato elementi che diventano parte del processo stesso.

Figure professionali di riferimento

Per quanto riguarda il primo ambito, il trend che nel settore ICT si sta evidenziando, già da qualche tempo, rispetto alle figure professionali è la minore necessità di tecnici con specializzazioni verticali a fronte del bisogno crescente di figure capaci di governare a livello tecnico l’integrazione di sistemi e di processi. Sempre più le figure del manager e del tecnico IT si stanno avvicinando in quanto lo sviluppo delle tecnologie informatiche rende comprensibili in modo veloce anche ai manager aspetti di tipo tecnico e, viceversa, pone problematiche di integrazione di parti del sistema, semiautomatica o anche automatica, anche a livello tecnico. Ciò non vuol dire che i due ruoli di manager e di tecnico si sovrappongano ma che nelle organizzazioni ci sarà un maggiore bisogno di tecnici capaci di avere di una visione d’insieme e di fare da “collante” fra diverse parti piuttosto che di persone specializzate su un solo ambito (ad es. la personalizzazione del sistema contabile o la programmazione del sistema embedded) e che non si pongono il problema di come le diverse parti contribuiscono all’intero sistema. Entrando nel merito dei profili necessari per operare in questo scenario, si rileva l’importanza di alcune figure di tecnico non laureato, che già esistono a livello di mercato del lavoro, ma che vedono il loro profilo modificarsi rispetto ad alcuni aspetti della loro professionalità.

Si fa riferimento, in particolare alle figure di:

• Programmatore di sistemi embedded: è un profilo che trova già riscontro da tempo nei programmi formativi post diploma di scuola secondaria di 2° grado. Quello che cambia è che oggi questi dispositivi diventano sempre più interconnessi con il resto del sistema IT. Se prima erano visti come dispositivi a sé stanti ora diventano parte di una catena di valore a cui partecipano anche loro. E’ lo step che permette di arrivare a industrial IOT e Industry 4.0. • Esperto DEVOPS (Development and Operations): si

occupa della gestione di sistemi informatici di grosse dimensioni. Rispetto al passato oggi non si ragiona più sullo sviluppo del software in modo a sè stante rispetto alla sua distribuzione una volta pronto per la produzione ma sempre di più è necessario operare in un ciclo continuo di sviluppo/test/operation/feedback. Serve la capacità di mettere in opera il programma sviluppato, facendolo girare all’interno di un data center, scoprendo problematiche che non si potevano prevedere in fase di sviluppo e quindi modificando il programma con cicli continui per rispondere ad esigenze nuove. Si tratta di un ciclo continuo fra miglioramento e produzione, anche abilitato dalle tecnologie Cloud.

• Fullstack developer: è la figura di sviluppatore che è in grado di andare su tutta la pila software. Rappresenta l’evoluzione della figura del programmatore di un singolo linguaggio. Ha competenze su IOT, Cloud, diversi linguaggi di programmazione. Lavora, cioè, su tecnologie differenziate, con un grado di approfondimento più basso del Programmatore.

• Tecnico per l’architettura informatica: è una figura funzionale a un altro trend emergente, relativo all’organizzazione dei sistemi con tecnologie più leggere cosiddette a micro servizi. L’accento in questo caso è posto sulla scalabilità del servizio. Se in passato si realizzavano dei servizi con componenti molto grosse che venivano messi su macchine molto potenti, l’avvento del cloud

ha portato allo spostamento su piattaforme orizzontali. Oggi non si opera più con grandi macchine ma con tante macchine piccole che producono il risultato e che assicurano una scalabilità del sistema prima impensabile. Questo impatta su tutta la progettazione dei componenti software in quanto ne richiede un ripensamento. E’ come se facessimo a pezzetti un monolite perché questo ci facilita nello sviluppo di nuove funzionalità e nella scalabilità.

• Esperto di Cybersecurity: Il mondo del lavoro e la società richiedono nuove figure professionali altamente specializzate, flessibili, in grado di affrontare e risolvere sfide sempre più complesse di sicurezza informatica e di protezione della riservatezza dei dati. L’esperto di CyberSecurity conosce e applica le metodologie e gli strumenti più innovativi per progettare, realizzare e testare sistemi informatici sicuri, impianti industriali e prodotti industriali robusti, anche alla luce del soddisfacimento delle norme e degli standard di sicurezza vigenti. La piena operatività della nuova normativa sulla protezione dei dati (GDPR) amplierà lo spettro di competenze richiesto allo specialista. Per quanto riguarda l’ambito Big Data il bisogno che emerge in ambito professionale è quello del Data Scientist o, ancora meglio, di avere team multifunzionali in cui diverse professionalità, con un background formativo accademico diverso, lavorino insieme integrando le conoscenze di cui ciascuno è portatore. In particolare i team richiedono la presenza di:

• Informatici esperti di integrazione di sistemi e di sistemi distribuiti perché le grosse moli di dati devono essere immagazzinate, trasportate e movimentate

• Statistici e/o economisti che abbiano chiaro il modello teorico che si vuole sviluppare attraverso la gestione dei dati

• Designer dei servizi/architetti che intervengano nella fase finale di restituzione e reportistica operando sull’interfaccia utente attraverso modalità di visualizzazione progettate ad hoc per la tipologia di informazioni da estrarre e in modo coerente in termini di User Experience (UX) ecc. C’è inoltre necessità di figure esperte di tecnologie di intelligenza artificiale (machine learning, deep learning) ma al servizio dei Big Data. Tipicamente si tratta di Ingegneri informatici.

Macro aree di competenze e ruolo della

formazione

In coerenza con le modifiche di ruolo di alcune figure di tecnico informatico evidenziate nel paragrafo precedente si rilevano due principali implicazioni dal punto di vista formativo. In primo luogo, visto che alla formazione si richiede sempre di essere in equilibrio fra la risposta ai bisogni del presente e l’anticipazione dei bisogni futuri, va detto che, anche nei percorsi di formazione della Rete Politecnica - che appare il contenitore più idoneo alla formazione dei tecnici specializzati - questa anticipazione deve essere “giocata” prevalentemente su una classe di problemi e non su una singola tecnologia. Quindi la priorità non deve essere, ad esempio, su un linguaggio di programmazione ma su temi più ampi quali:

• governo di sistema, • assessment e risk analysis, • cloud computing.

Ovviamente si tratta di temi affrontati ad un livello di conoscenza di base, rispetto a quanto avviene nei percorsi universitari ma che permettono di affrontare “la sfida educativa” di far comprendere ai tecnici che non è sufficiente fornire la risposta al singolo problema ma che, tutte le volte che si vuole fare innovazione, c’è un tema che in passato si chiamava System Integration e che oggi potremmo definire System Integration 2.0. E’ necessario, in altri termini, formare figure professionali che riescano a fungere da acceleratori di conoscenze perché hanno una visione più ampia che permetterà loro di trovare nuove soluzioni per nuovi bisogni.

Parallelamente c’è un tema legato al ciclo di vita delle tecnologie che è molto accelerato. Oggi si parla di nuove release a un mese o a 3 mesi su quelle nuove, su quelle più