L’IoT è la nuova frontiera delle Predictive Analytics

In un precedente post abbiamo sottolineato come i Big Data spesso diventino quasi automaticamente un tassello importante nelle iniziative di Digital Transformation. Le aziende infatti generano e gestiscono grandi quantità di dati legati ai propri processi di business: dati che, se analizzati opportunamente con un approccio predittivo, possono dare informazioni molto utili a migliorare i processi esistenti e a realizzarne di nuovi.

Questa visione è valida anche per il settore del Manufacturing, e qui si arricchisce anzi di un elemento molto importante: l’approccio Internet of Things. Se i Big Data sono una sorta di materia prima da “lavorare” con lo strumento specifico delle Predictive Analytics, l’IoT diventa il canale che convoglia i primi alle seconde. Da questo punto di vista l’elemento peculiare dell’architettura IoT risiede nella digitalizzazione di macchinari e dispositivi che vengono messi in grado di raccogliere direttamente informazioni sul loro stato di funzionamento, grazie all’integrazione di vari tipi di sensori, e di comunicare tali informazioni agli altri macchinari. Ovviamente, anche ai sistemi informativi e di fabbrica. Tutte queste informazioni (movimenti, comportamenti, anomalie, parametri ambientali, stato, produzione e molto altro) diventano i Big Data da analizzare.

Immaginiamo per esempio una grande azienda del Manufacturing che dota di sensori le proprie macchine di produzione per raccogliere informazioni, presentandole poi all’interno di due Dashboards (cruscotti) che illustrano due livelli di analisi. Un primo cruscotto è direttamente sulla linea di produzione e serve all’operatore perché possa vedere in tempo reale le informazioni legate alle macchine e alle fasi specifiche di produzione che esse portano avanti. Un secondo cruscotto è destinato al Management, e mostra gli stessi dati da un punto di vista diverso: il direttore di produzione li vede sotto forma di KPI direzionali. Grazie a questa visualizzazione, il manager ha una visione d’insieme concreta ed è in grado di prendere decisioni veloci basate su informazioni reali e aggiornate.

Scenari di questo genere sono sempre più frequenti e mostrano potenzialità maggiori con il progredire della tecnologia. Macchine sempre più connesse daranno informazioni più precise e numerose, il che permetterà alle imprese che le raccolgono di migliorare ulteriormente le proprie linee produttive. Già molte aziende stanno portando avanti progetti di questo tipo. La vera sfida è porsi le domande giuste sul proprio business, perché le risposte sono a portata di mano: sono nei dati raccolti, basta solo saperle intercettare e interpretare.

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Simone Biancoli,
Horsa S.p.A.