Internet delle cose

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Internet delle cose: „smart is the new green“
Internet delle cose: che cos’è; tecnologie correlate; sfide; ambiti di applicazione e use case; come cambia la documentazione tecnica e di prodotto
Sommario
Che cos’è l’internet delle cose ........................................................................................................................... 2
Web 3.0: panoramica sulle tecnologie correlate all’internet delle cose ........................................................... 2
Ambiti di applicazione e obiettivi dell’internet delle cose ................................................................................ 3
Sfide dell’internet delle cose ............................................................................................................................. 3
Fattori pro e contro l’internet delle cose .......................................................................................................... 5
Use case ............................................................................................................................................................. 5
Industria ......................................................................................................................................................... 5
Produzione ................................................................................................................................................. 6
Manutenzione predittiva ........................................................................................................................... 6
Formazione e informazione ....................................................................................................................... 6
Supply chain management ............................................................................................................................ 6
Logistica ......................................................................................................................................................... 7
Retail .............................................................................................................................................................. 7
Partecipatory sensing, community knowledge e crowdsourcing di dati ....................................................... 8
Internet delle cose: come cambia la documentazione tecnica e di prodotto ................................................... 8
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Internet delle cose – Settembre 2014

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Che cos’è l’internet delle cose
Adrian McEwen e Hakin Cassimally ne L’internet delle cose (Apogeo, Milano, 2014) specificano che per internet delle cose, internet of things (IoT) e sistemi cyber-fisici (cyber-physic systems – CPS) va inteso il connubio fra:
• Oggetto fisico
• Sensori e attuatori inseriti nell’oggetto
• Connessione via internet dell’oggetto a un servizio web ed eventualmente ad altri oggetti e/o utenti.
Attraverso i sensori gli oggetti raccolgono dati in base a rilevazioni condotte su grandezze misurabili, per esempio: movimento, luce, temperatura, umidità, suoni, vibrazioni, ecc. Gli attuatori permettono invece all’oggetto di agire sul mondo esterno.
Internet aggiunge all’oggetto la dimensione della comunicazione e dell’”intelligenza”. “La rete consente al device di informare voi e altri in merito alla presenza di eventi oppure di raccogliere dati e consentirvi di agire in tempo reale, e permette di unire informazioni che provengono da località diverse e da diversi tipi di sensori” (McEwen e Cassimally). Il servizio web dialoga con i sensori in input, raccogliendone i dati; elabora i dati raccolti, trasformandoli in informazioni; dialoga con gli attuatori in output, per far agire l’oggetto e/o per farlo interagire con gli utenti, fornendo istruzioni, supporto decisionale, ecc.
In modo suggestivo McEwen e Cassimally sottolineano che “l’internet delle cose conferisce funzionalità seminascoste a oggetti quotidiani” trasformandoli in “oggetti incantati”: come “gli oggetti citati nei racconti e nelle fiabe popolari”, anche gli oggetti dell’internet delle cose “non vogliono altro che realizzare fantasie e desideri più profondi”, desideri di protezione, salute, onniscienza, legame fra persone, mobilità, espressione creativa, ecc.
Web 3.0: panoramica sulle tecnologie correlate all’internet delle cose
L’internet delle cose vive all’interno di un ecosistema di tecnologie. Eccone una panoramica:
• Risparmio energetico e produzione di energia da fonti rinnovabili: non si tratta di una tecnologia Web 3.0, ma di una tecnologia abilitante. Lo sviluppo di sistemi a basso consumo energetico e di sistemi in grado di produrre energia dall'ambiente (per esempio da vibrazioni o calore) è cruciale per garantire l’”esistenza in vita” degli smart objects e la possibilità di collegarli in modo persistente a internet
• Networking: per poter individuare e raggiungere un numero sempre crescente di oggetti via internet è necessario lo sviluppo di protocolli, come l’IPv6, che permettano la gestione di un numero elevatissimo di IP pubblici, nonché lo sviluppo di protocolli di comunicazione e di tecnologie in grado di rendere interoperabili reti diverse (per esempio wireless e mobile)
• Internet mobile e Cloud Computing sono tecnologie abilitanti del Web 3.0. Connessione persistente (always-on) e disponibile in mobilità sono la precondizione del dialogo fra oggetti, servizi / informazioni e utenti. Il Cloud Computing è l’infrastruttura che permette: la gestione centralizzata dei servizi, lo spostamento del peso del servizio sull’azienda che lo eroga, l’alleggerimento dei dispositivi e la loro concentrazione sull’esperienza dell’utente, il passaggio dalla logica della proprietà a quella di uso, la fidelizzazione dell’utente 2

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• I Big Data sono il carburante del Web 3.0. Tutto ciò che è digitale e online contribuisce ad alimentare i Big Data: l’internet delle cose, le tracce digitali degli utenti (ricerche online, uso di dispositivi mobili e GPS, operazioni su conti correnti e transazioni con carta di credito, ecc.), i contenuti prodotti dagli utenti, ecc. I Big Data sono collezioni di dati caratterizzati da frequenza di aggiornamento, volume, eterogeneità (strutturati e destrutturati) e complessità tali da richiedere un’enorme potenza di calcolo per renderli produttivi, cioè per svolgere attività di analisi, comprensione, predizione e deduzione in grado di supportare le azioni dell’utente
• Web semantico, intelligenza artificiale e linguistica computazionale sono alcune delle discipline su cui di basa lo sviluppo di sistemi esperti e, più in generale, di applicazioni capaci di comprendere il senso delle ricerche degli utenti e di dedurre le risposte e/o di formulare previsioni analizzando dati e Big Data secondo approcci statistici o semantici
• Robotica, internet delle cose, Weareable Technology, Realtà Aumentata e nanotecnologie fanno sì che le applicazioni tendano a diventare onnipresenti e invisibili per l’utente. Nell’internet delle cose - che rientra a pieno titolo nell’ambito della robotica - gli oggetti (elettrodomestici, veicoli, infrastrutture cittadine, ecc.) si collegano a internet, interagiscono fra loro in rete e accedono a dati e Big Data per svolgere compiti complessi in modo sempre più autonomo. Weareable Technology e Realtà Aumentata portano avanti questa ibridazione fra reale e digitale, proponendosi non già di sostituire la realtà (come i “vecchi” ambienti 3D immersivi), ma di arricchirla con uno strato di contenuti digitali contestuali e personalizzati.
Le osservazioni sono tratte principalmente dal libro di Rudy Bandiera, Rischi e opportunità del Web 3.0 e delle tecnologie che lo compongono (Dario Flaccovio Editore, Palermo, 2014).
Ambiti di applicazione e obiettivi dell’internet delle cose
Gli ambiti di applicazione dell’internet delle cose spaziano da smart cities, building automation e domotica, a gestione della supply chain (catena della fornitura), industria (produzione, manutenzione, formazione), logistica e retail (attività sul punto vendita).
A livello europeo, obiettivi dichiarati dell’internet delle cose sono il miglioramento della qualità di vita delle persone, la salvaguardia dell’ambiente, il risparmio energetico, la sicurezza dei cittadini, l’incremento dell’efficienza, della produttività e della competitività delle imprese, anche attraverso il supporto di strategie di differenziazione, nonché la creazione di nuovi posti di lavoro (http://www.internet-of-things- research.eu/pdf/Converging_Technologies_for_Smart_Environments_and_Integrated_Ecosystems_IERC_Book_Open_Access_2013.pdf).
Sfide dell’internet delle cose
Le sfide poste dall’internet delle cose sono molteplici e ardue: interoperabilità, trasformazione di dati in informazioni utili, garanzia della sicurezza dei dati e rispetto della privacy, elaborazione di nuovi modelli di business e di fruizione dei contenuti, ecc.
La diffusione dell’internet delle cose è vincolata alla soluzione dei problemi di interoperabilità, cioè dell’effettiva possibilità di collegare in modo capillare oggetti, dati e utenti. 3

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L’interoperabilità assume varie dimensioni: tecnica (relativa ai componenti hardware e software); sintattica (relativa ai formati dei dati da integrare); semantica (relativa alla meta-descrizione di dati, dispositivi e reti. Permette di automatizzare l’individuazione di nuovi oggetti e servizi, nonché l’interpretazione del senso dei dati); organizzativa (relativa ai flussi di dati e ai processi di elaborazione degli stessi).
Soltanto la soluzione dei problemi di interoperabilità sventerà il rischio di ottenere tante “intranet delle cose”, anziché un’internet (cioè una rete di reti) delle cose.
Un contributo in questa direzione lo potrà dare lo sviluppo di oggetti plug&play, semplici da connettere, affidabili, robusti, il più possibile privi di manutenzione e dai costi sostenibili.
Un’altra criticità riguarda i dati, con l’esigenza di risolvere varie problematiche: le condizioni per stabilire la qualità e affidabilità del dato; gli strumenti di elaborazione (basati per esempio su metodi statistici o pattern) atti a integrare e analizzare moli enormi di dati eterogenei e continuo cambiamento (Big Data), trasformando i dati in informazioni utili a guidare le azioni degli oggetti e/o le decisioni degli utenti.
Particolarmente spinose sono le questioni legati alla sicurezza dei dati (in fase di comunicazione e archiviazione), al loro uso lecito, alla loro minimizzazione (raccolta, comunicazione e archiviazione dei soli dati necessari all’erogazione di un servizio) e alla tutela della privacy. Questo in considerazione delle peculiarità dell’internet delle cose rispetto ad altre applicazioni web:
• La rete delle reti dell’internet delle cose ha una natura ancora più distribuita ed eterogenea
• Gli oggetti gestiscono in modo autonomo la connessione a internet e sono controllabili da remoto
• Le reti di oggetti tipicamente non sono presidiate
• Molti dispositivi non possono essere protetti da firewall o altre tecniche note, possono essere attaccati via wireless o soggetti a furti
• E’ difficile individuare terze parti che fungano da organi di garanzia
• La privacy è minacciata in particolare dalla possibilità di “combinazione tra la quantità di dati in circolazione”, dalla natura dei dati che si possono mettere in relazione, dalla capacità di elaborarli e di trasformarli in informazioni, e “dalla possibilità di estrarli a livello individuale”, cioè di riferirli a singole persone (McEwen e Cassimally)
• Non sempre risulta chiaro, chi abbia accesso ai dati raccolti e con quali finalità.
In particolare per i dati raccolti pubblicamente sta nascendo il concetto di “soggetto dati”: si tratta di persone a cui appartengono i dati, a prescindere dal fatto che siano proprietarie dei sensori impiegati per raccoglierli o del luogo in cui i sensori sono installati. I diritti di cui in futuro potrebbero godere i “soggetti dati” sono: espressione del consenso alla raccolta; trasparenza rispetto a dati raccolti, soggetti autorizzati ad accedervi ed elaborazioni consentite; accesso ai dati con la stessa granularità con cui sono raccolti.
Altre sfide sono rappresentate dall’elaborazione di nuovi modelli di business, in grado di remunerare l’erogazione dei servizi legati all’internet delle cose, nonché di nuovi modelli di fruizione dei contenuti, ispirati alla “tecnologia calma”, in grado di portare all’attenzione delle persone solo le informazioni che servono, dove e quando servono, per evitare l’information overflow e supportare in modo mirato decisioni e azioni. 4

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Fattori pro e contro l’internet delle cose
Fattori favorevoli allo sviluppo dell’internet delle cose:
• Miniaturizzazione dell’hardware di computer, sensori e attuatori
• Riduzione del costo dell’hardware
• Disponibilità di chip RFID a basso costo, in grado di rendere univocamente identificabili gli oggetti
• Diffusione della connettività persistente
• Maturità di servizi web e piattaforme online
• Progresso nei metodi e negli strumenti di analisi dei Big Data.
Fattori contrari allo sviluppo dell’internet delle cose:
• Esigenza, soprattutto in ambito industriale, di far diventare smart macchine esistenti, non pensate per esserlo
• Approvvigionamento energetico degli oggetti, ovvero durata limitata delle batterie
• Mancanza di standard e problemi di interoperabilità
• Presenza di vari protocolli di comunicazione per i personal area network
• Questioni legate alla sicurezza dei dati e alla privacy
• Immaturità dei nuovi modelli di business e di fruizione dei contenuti.
Use case
Tralasciamo in questa sede casi applicativi legati a smart cities, building automation e domotica, per dedicarci a quelli legati alla gestione della supply chain (catena della fornitura), all’industria (produzione, manutenzione, formazione), alla logistica e al retail (attività sul punto vendita).
Industria
Fin dai primi anni 2000 la Germania ha lanciato il progetto Industrie 4.0 (Industry 4.0), cercando il coinvolgimento di tutte le parti attive, istituzioni e privati. 4.0 sta per “quarta rivoluzione industriale”, caratterizzata dalla rivoluzione tecnologica in particolare nell’ambito della comunicazione, pianificazione, logistica e produzione.
Le aree su cui ricerca, sperimentazione e implementazione si stanno concentrando sono in particolare:
• Decision making
• Produzione flessibile, improntata alla personalizzazione di massa e alle modifiche last minute, in sintonia con le richieste del mercato
• Service e manutenzione, considerate, insieme alle operations, le aree più promettenti per lo sviluppo di progetti di internet delle cose
• Comunicazione M2M (machine-to-machine) per esempio per funzioni di auto-diagnosi
• Formazione (training) e informazione, con l’obiettivo di ridurre la complessità di procedure di installazione e manutenzione, abbattere i tempi necessari alla ricerca di informazioni pertinenti e supportare persone meno qualificate
• Risorse ed energia, con l’obiettivo di una maggiore efficienza. 5

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Fra le aziende che stanno investendo in questo settore citiamo, senza pretese di completezza, ABB, BOSCH, FESTO, SAP, SIEMENS, SKF.
Produzione
BOSCH propone smart tool nell’ambito del serraggio controllato. Si tratta di chiavi dinamometriche in grado di inviare a un server centrale i dati relativi alla propria calibrazione e i propri protocolli di lavoro.
Integrando i dati inviati dagli smart tool con informazioni provenienti da altri sistemi informativi aziendali (per esempio ERP e MES - Manufacturing Execution System), da una postazione centrale è possibile in tempo reale:
• Configurare le chiavi dinamometriche, anche personalizzando la configurazione in base alla distinta di produzione
• Autorizzare l’uso delle sole chiavi dotate di una configurazione valida
• Pianificare interventi di manutenzione ordinaria o straordinaria.
Manutenzione predittiva
Attraverso la manutenzione predittiva, basata sulla raccolta e sull’analisi dei dati inviati da gruppi, componenti e parti di macchine, i produttori possono offrire agli utilizzatori servizi in grado di assicurare:
• Meno fermi macchina
• Una vita più lunga e migliori performance della macchina
• Riduzione dei rischi connessi a gusti e rotture
• Riduzione dei costi di manutenzione e riparazione.
L’elaborazione dei dati inviati dai sensori permette di individuare pattern anomali e intraprendere azioni opportune volte a evitare i problemi prima che si verifichino. Secondo uno studio di SAP (http://de.news- sap.com/2014/03/04/vorher-wissen-was-kaputt-geht/) i costi di manutenzione e riparazione possono così essere ridotti di quasi il 30%.
Nell’ambito del progetto WiMon 100, ABB ed SKF monitorano da remoto i motori elettrici installati in industrie petrolifere e del gas, misurandone vibrazioni e altri parametri. I dati inviati dai motori sono analizzati centralmente con l’obiettivo di elaborare piani di manutenzione predittiva in grado di diminuire i fermi macchina e allungare la vita dei motori.
Formazione e informazione
Utilizzando l’interfaccia utente della macchina, dispositivi mobili esterni e/o eventuali strumenti di realtà aumentata (per esempio visori simili ai Google Glass), operatori e tecnici possono: individuare in modo univoco gruppi, componenti e parti della macchina per verificarne stato e modalità di funzionamento; ricevere informazioni arricchite da dati storici e semantici; ricevere istruzioni contestuali sull’uso; mettere in campo strategie di manutenzione e riparazione basate su dati oggettivi.
Supply chain management
La disponibilità in tempo reale di dati lungo tutta la catena della fornitura ha l’obiettivo di creare valore per tutti i suoi attori, adattando dinamicamente prodotti e servizi alle risposte del mercato: 6

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• Cliente:
• Maggiore disponibilità del prodotto presso il punto vendita
• Proposte personalizzate
• Check-out automatico alla cassa
• Rivenditore:
• Dati in tempo reale e accurati sul venduto e sulla disponibilità a magazzino
• Possibilità di reagire in modo rapido per evitare rotture di stock o di accumulare in magazzino merce a basso tasso di rotazione
• Trasportatori:
• Logistica on demand
• Produttori:
• Produzione on demand
• Personalizzazione di massa della produzione e modifiche last minute.
Nell’industria farmaceutica, per esempio, si stanno profilando progetti che mirano a creare valore attraverso l’individuazione univoca di materie prime e prodotti (product label serialization), la loro tracciatura lungo la catena della fornitura e l’analisi dei Big Data raccolti dagli oggetti. Fra gli obiettivi auspicati vi sono: la sicurezza della catena della fornitura; la garanzia dell’originalità del prodotto (della sua non contraffazione); la migliore comprensione dell’interazione fra paziente e farmaco, che può fungere da volano per migliorare prodotti esistenti e/o svilupparne di nuovi.
Logistica
Oltre alle applicazioni di tracciatura della merce, in ambito logistico sono particolarmente interessanti progetti che mirano a sfruttare l’internet delle cose per verificare la correttezza della catena logistica e del magazzinaggio. Intelligent container permettono di monitorare in tempo reale la temperatura e le condizioni ambientali (temperatura, umidità, presenza di sostanze nocive, ecc.) in cui si trova il container, intervenendo – se necessario – per garantire che la qualità dei generi alimentari nel loro viaggio verso il consumatore.
La catena tedesca REWE ha avviato già da qualche anno il progetto VisTA di “logistics and shipment tracking”. REWE ha munito di chip RFID oltre 250.000 contenitori di varia natura, utilizzati per consegnare le merci ai punti vendita. Questo permette all’azienda non solo di raccogliere dati (da circa 6 milioni di data point, 30 punti logistici e 10.000 punti vendita), ma anche di modellare i processi logistici, automatizzando l'applicazione di oltre 300 regole.
Retail
I punti vendita fisici possono sfruttare l’internet delle cose per sventare il rischio di diventare gli show room dei retailer online. 7

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La prospettiva potrebbe essere quella di combinare internet delle cose e social network per integrare opinioni e dati relativi al comportamento d’acquisto, con l’obiettivo di proporre al singolo utente riconosciuto offerte personalizzate e in tempo reale, cercando di fidelizzare il cliente attraverso servizi (prossimità e tempo reale fra tutti) e fiducia. Ecco uno scenario possibile:
• Il punto vendita è dotato di un sistema di posizionamento indoor Beacon, che interagisce con smartphone via Bluetooth Low Energy, una tecnologia di personal area networking
• Se il cliente dispone della app del punto vendita, il sistema lo identifica e lo localizza
• Se, utilizzando l’app, il cliente condivide con il punto vendita la propria lista della spesa, il sistema propone una mappa del punto vendita, localizzando i prodotti in elenco
• Durante il percorso, il sistema può inviare in tempo reale notifiche personalizzate al cliente, relative a sconti, promozioni, prodotti correlati, ecc.
• Alla cassa i prodotti sono identificati in modo automatico attraverso chip RFID presenti all’interno del packaging. Il pagamento può quindi avvenire automaticamente via smartphone, aggiornando in tempo reale anche lo stato del magazzino (grazie al collegamento con altri sistemi di ottimizzazione della catena della fornitura).
Partecipatory sensing, community knowledge e crowdsourcing di dati
App e sensori a basso costo e di facile installazione permettono di avviare progetti di crowdsourcing anche nell’ambito della raccolta dei dati (finora il concetto di crowdsourcing è stato associato in prevalenza a conoscenza, finanziamenti e lavoro).
Soprattutto per progetti di pubblica utilità (per esempio il rilevamento di indicatori della qualità dell’aria o delle radiazioni), l’integrazione fra app dedicate, internet delle cose (sensor network) e social network, ovvero l’integrazione fra dati raccolti in modo partecipativo e contenuti generati dagli utenti “non cercano di rimpiazzare le apparecchiature scientifiche e governative”, ma di “ colmare un gap e di portare avanti il confronto” (McEwen e Cassimally).
Fermo restando l’obiettivo civico e sociale, questo tipo di progetti è per sua natura capillare, visibile, trasparente (per finalità, dati raccolti, metodi di elaborazione), aperto (accessibilità ai dati libera e gratuita) e attento alla sicurezza e privacy dei dati.
Internet delle cose: come cambia la documentazione tecnica e di prodotto
Nel corso degli ultimi anni la complessità della documentazione tecnica (manuali, help online, ecc.) e della documentazione di prodotto (cataloghi, schede, e-commerce, ecc.) è cresciuta in modo sempre più rapido.
L’aumento della complessità è legata in particolare ai seguenti fattori:
• Leggi, norme e standard: in particolare il settore della documentazione tecnica è regolamentato da una serie vieppiù ampia di leggi (europee e nazionali), norme e standard, che le aziende sono chiamate a rispettare e che influiscono sulla produzione della documentazione per i vari mercati di destinazione 8

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• Globalizzazione: il fatto di rivolgersi ai mercati internazionali impone anche alle PMI di predisporre documentazione tecnica e di prodotto non solo tradotta, ma spesso anche localizzata in base a usi, costumi e convenzioni dei paesi di destinazione
• Media: per soddisfare le esigenze informative del personale interno, dei partner e dei clienti / utilizzatori, le aziende devono adottare strategie di cross-media-publishing, pubblicando la documentazione in formato cartaceo e digitale
• Canali: la documentazione digitale può essere pubblicata attraverso vari canali, dotato ognuno di proprie peculiarità. Sebbene siano sempre output digitali, è radicalmente diverso pubblicare un manuale in formato PDF su cd / dvd / usb oppure un help online su web o app
• Tipi di pubblicazione: il cliente / utilizzatore si aspetta di poter disporre di un’ampia paletta di supporti formativi e informativi, fra loro coerenti e adeguati ai vari contesti di utilizzo. Manuali, guide rapide (guide “get started”, guide al troubleshooting, istruzioni rapide di montaggio e manutenzione, ecc.), help online non sono mutuamente esclusivi, ma convivono, poiché in grado di soddisfare esigenze diverse: lo studio (di nuovi ambiti tematici o l’approfondimento di temi già noti), che predilige un approccio sequenziale ai contenuti; l’esplorazione delle potenzialità di un oggetto, l’apprendimento di procedure e funzioni, la soluzione di problemi puntuali, ecc., che richiedono l’accesso diretto a informazioni puntuali e contestuali
• Destinatari: per essere efficace, ogni pubblicazione deve essere tarata, per contenuto e forma, in base al suo destinatario tipico. Ecco che nell’ambito della documentazione tecnica nasce l’esigenza di differenziare manuali e help online per installatori, utilizzatori e manutentori, mentre nel settore della documentazione di prodotto di pubblicare, per esempio, cataloghi diversi per rivenditori, clienti e addetti al service.
Al di là della complessità, la documentazione a cui abbiamo fatto riferimento finora presenta un fattore comune: si tratta di pubblicazioni in cui è sempre il fruitore a svolgere la parte attiva nella ricerca delle informazioni che gli sono necessarie per svolgere il proprio compito (per esempio: selezione di un prodotto o ricambio; funzionamento di una macchina; sostituzione di un ricambio; soluzione di un problema operativo, ecc.).
Compito dell’editore è supportare e agevolare l’attività del fruitore. Vanno in questa direzione la formattazione dei contenuti, i sommari e gli indici delle pubblicazioni cartacee, i motori di ricerca di help online ed e-commerce, il collegamento fra oggetto fisico e informazione digitale tramite QR code.
Tuttavia, per quanto supportato e agevolato, il fruitore rimane sempre il soggetto attivo della ricerca.
L’internet delle cose, e in parte già gli help online evoluti, rovesciano questo paradigma. Lo smart object conosce il proprio stato e riconosce l’utente che interagisce con esso, e può quindi erogare in modo automatico l’informazione adeguata.
In caso di troubleshooting è la macchina stessa a indicare all’operatore la natura del problema e la procedura per risolverlo. Nelle attività di manutenzione è la macchina a segnalare al manutentore quali sono gruppi / componenti / parti da sostituire, predisponendo un carrello ottimizzato e gestendo, di concerto con altre applicazioni aziendali, le autorizzazioni di acquisto. 9

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La macchina è il soggetto attivo dell’erogazione di dati e informazioni adeguate, in base al profilo dell’utilizzatore e all’operazione che compie. In questo contesto, da “cacciatore” l’utente si trasforma in “preda” dell’informazione. Il passaggio dell’utente da esploratore / ricercatore a consumatore dell’informazione rappresenta una rivoluzione copernicana evidenziata anche da Alessandro Stazi (http://artigianodibabele.blogspot.it/) in occasione del seminario 2013 di COM&TEC con particolare riferimento agli help online evoluti.
Il nuovo paradigma “informazione verso fruitore” e il paradigma classico “fruitore verso informazione” soddisfano due esigenze informative diverse: il nuovo paradigma quella di disporre di informazioni “azionabili”, cioè direttamente convertibili in decisioni e azioni; il vecchio paradigma quella di supportare percorsi di formazione più strutturati e l’esplorazione dei contenuti, che implica sempre anche la possibilità di fare scoperte casuali e inattese (serendipity), ampliando i propri orizzonti.
Date le sue peculiarità, il nuovo paradigma non rimpiazzerà, ma si affiancherà a quello classico, aggiungendo un ulteriore elemento di complessità alla produzione della documentazione tecnica e di prodotto. La complessità, in questo caso, è data da vari fattori:
• L’esigenza di filtrare i contenuti da pubblicare via smart object, profilandoli comunque anche in base alle dimensioni classiche di prodotto, mercato, destinatario, ecc.
• Predisporre dati e informazioni in modo tale che siano analizzabili ed elaborabili da parte delle applicazioni software incaricate di guidare l’erogazione dei contenuti attraverso gli smart objects
• Sviluppare modalità di fruizione dei contenuti non sequenziali, ma contestuali, esplorando eventualmente anche l’opportunità di erogare informazioni in modo alternativo (luci, suoi, vibrazioni, azioni da parte della macchina, ecc.).
Dal punto di vista della gestione dei contenuti, questo implica l’esigenza di disporre di tool (authoring tool, CMS – Content Management System come Argo CMS di KEA http://www.keanet.it/argoManuali.htm, ecc.) che permettano di: segmentare e standardizzare i contenuti multimediali e multilingua; integrarsi con altre fonti dati presenti in azienda; marcare i contenuti con tag (attributi / valori) multidimensionali, atti a descriverne le condizioni di riuso; esportare i contenuti selettivamente e nei formati richiesti dagli output di destinazione; interfacciarsi con servizi web.
Dal punto di vista della pubblicazione il concetto base è quello di automazione, passando – per esempio – da sistemi di impaginazione automatica delle pubblicazioni su carta / PDF, a servizi web in grado di alimentare dinamicamente help online, e-commerce, app e applicazioni per l’erogazione dei contenuti attraverso gli smart objects.
La via per affrontare in modo vincente la complessità è dunque quella di gestire i contenuti secondo la logica della segmentazione e del single sourcing (gestire il dato una sola volta e riusarlo in modo coerente laddove serve), e automatizzarne la pubblicazione, utilizzando i tag come marcatori per discriminarne la destinazione.
Autore: Petra Dal Santo (dalsanto@keanet.it)
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