I sistemi IoT fanno parte di tutte quelle tecnologie riconosciute come abilitanti per l’Industry 4.0, in grado di abilitare l’interconnessione dei servizi e fornire la possibilità di gestire processi e risorse in modo intelligente e consapevole. Si tratta di sistemi che, grazie ad un’adeguata rete tecnologica di sensori, sono in grado di raccogliere informazioni precise e continue sull’ambiente aziendale. Se da un lato è fondamentale avvalersi di queste tecnologie per ottenere questo genere di informazioni, dall’altro è necessario affiancarle con tool e competenze analitiche che siano in grado di analizzare i dati raccolti e da essi estrarre conoscenza utile per i decisori, per metterli in condizione di fare le proprie scelte in modo data-driven, basandosi quindi non più sulla loro esperienza o sui loro sentimenti e sensazioni, ma in modo obiettivo sui dati a disposizione.  

Nascono in questo modo i sistemi previsionali a supporto delle aziende che, basandosi sui dati raccolti in tempo reale dalle soluzioni IoT ed analizzati da adeguati tool analitici, permettono di amplificare l’efficacia delle analisi dei dati aziendali in quanto è possibile superare le situazioni che non possono essere risolte con modelli più semplici legati alla ricerca operativa. 

Rimane un punto cardine: alla base di questi sistemi non possono che esserci i dati aziendali e Big Data. 

L’acquisizione e l’elaborazione dei Big Data, provenienti da fonti e dispositivi eterogenei e distribuiti, è centrale per fare previsioni accurate e per ridefinire i processi aziendali in ottica event-driven, massimizzandone l’efficienza (operativa e di costo) e l’efficacia (decisionale e strategica). 

Per affrontare questo tema possiamo iniziare ponendoci alcune fondamentali domande: 

  • – Che probabilità ci sono che possa accadere un determinato evento? 
  • – Quando, come e perché potrebbe verificarsi? 
  • – Quali potrebbero essere gli impatti di tale evento? 

Le risposte a queste domande implicano tutte non solo capacità previsionali, ma anche una forte capacità di analisi degli eventi e degli scenari.  

Esempi pratici 

Per comprendere al meglio questi temi è utile calarli in contesti reali in modo da apprezzarne al meglio le caratteristiche e i vantaggi che possono portare alle aziende che li adottano. 

Un primo esempio pratico che può aiutare a contestualizzare questo approccio analitico e strategico riguarda i temi della manutenzione predittiva e dell’ottimizzazione dei processi industriali e produttivi: sfruttare le Advanced Analytics in questo senso può portare grandissimi vantaggi per le aziende, a partire da una migliore gestione delle risorse per arrivare fino ad avere il pieno controllo dei processi di produzione e poterne di conseguenza ottimizzare le performance in modo da ottenere il massimo risultato con il minimo sforzo. Sistemi di questo tipo richiedono ovviamente tecnologie e strumenti adeguati, ed è qui che entra in gioco l’IoT in una delle sue declinazioni principali. 

Un altro esempio di come un buon sistema di analisi dati possa portare vantaggi evidenti alle aziende sta nel monitoring delle risorse, non soltanto nella sua accezione più semplice in cui si osserva ciò che accade, ma in modo analitico, quindi sfruttando queste stesse informazioni in tempo reale per individuare casi anomali e/o possibili situazioni di warning da gestire prima che si verifichino degli errori o dei fermi macchina, ed anche in modo previsionale, basandoci sulle situazioni che emergono dai dataset storici per impostare analisi dati in grado di individuare con anticipo warning ed errori. 

Parlare di questi temi richiedere tempo e soprattutto la presenza di un interlocutore autorevole che sia in grado di spiegare con chiarezza questi temi complessi. Per questo abbiamo organizzato un Live Talk proprio su queste tematiche per rispondere alle 3 domande iniziali: lo abbiamo fatto con Nicoletta Boldrini supportata dalle conoscenze tecniche di Filippo Palleri, per Keplero, e Gianluigi Viganò, per Vertica – Microfocus. 

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