Interpretare la mole di dati a disposizione è è un obiettivo fondamentale per le aziende.
Il volume di questi dati (Big Data) infatti, è in continuo aumento e una loro elaborazione, tramite avanzati algoritmi di analisi, è in grado di fornire all’azienda un’interpretazione realistica del mercato.

In loro soccorso, per la raccolta dati e il monitoraggio dei processi aziendali, arriva l’Industrial IoT (IIoT), un sottoinsieme dell’IoT che come dice il termine Industrial si riferisce al mondo aziendale.

Big Data

Prima di passare all’IIoT è bene chiarire il concetto di Big Data e analizzare nel dettaglio le caratteristiche che lo differenziano da un dato normale.

Innanzitutto per poter parlare di Big Data essi devono avere un volume pari o superiore al zettabyte (1 miliardo di terabyte).

Cosa si intende con il termine Big Data? L’Insieme complesso di dati che richiedono strumenti e metodologie per scegliere, gestire e processare informazioni. Inoltre i Big Data sono tutti quei dati presenti in un database con caratteristiche riconducibili alle 5V: Velocità, Volume, Varietà, Veridicità, Valore.

Analizziamo nel dettaglio queste 5 caratteristiche:

• velocità: si riferisce sia alla velocità di generazione sia alla velocità con cui i dati arrivano al sistema per effettuare le analisi necessarie;
• volume: quantità di dati generati al secondo. Sono molti, infatti, i dati generati da diverse sorgenti;
• varietà: provenendo da diverse sorgenti, i dati generati sono di tipologie differenti; non si ha più a che fare solo con dati strutturati ma anche con dati non strutturati come file di testo e PDF che rendono difficile una catalogazione;
• veridicità: è un indice che viene assegnato ai dati elaborati. Lavorando con un volume importante di dati che mutano velocemente è fondamentale capirne il tasso di affidabilità per poter prendere le giuste decisioni;
• valore: da considerare all’inizio di un progetto Big Data, rappresenta il valore aggiunto che questa analisi può portare all’azienda e se giustifica o meno l’investimento iniziale.

Industrial IoT

Per poter studiare tutti questi dati è necessario fare un passo indietro; infatti, non possiamo analizzare qualcosa che non abbiamo.

Il processo di raccolta e analisi dati avviene grazie al lavoro svolto dall’Industrial IoT che è in grado di far comunicare ogni macchina produttiva grazie a diverse tipologie di sensoristica posizionate in determinati punti strategici.

Ora, grazie ai dati generati quotidianamente dalle macchine e all’integrazione delle stesse con il gestionale aziendale, è possibile monitorare i processi produttivi ed evidenziare eventuali criticità; questo permette di aumentare la produttività aziendale e di conseguenza alzare il proprio livello di competitività.

Successivamente alla raccolta dei dati è necessario classificarli. Questa azione passa dalla scelta degli indicatori chiave per il business (KPI), ossia parametri che permettono di visualizzare in modo chiaro e univoco i dati raccolti.

Ma che benefici porta l’Industrial IoT?

A seconda dell’ambito di applicazione, l’Industrial IoT porta diversi benefici come:

• fornire informazioni in tempo reale sulle prestazioni di attrezzature e persone al fine di migliorare i processi aziendali e i flussi di lavoro;
• rilevare in tempo reale le anomalie presenti in fase di produzione in modo da ridurre al minimo i difetti di fabbricazione;
• monitorare la logistica aziendale ottimizzando la gestione delle scorte e rendendo più scorrevole il processo di spedizione;
• simulare tutta la fase di creazione di un prodotto, dalla progettazione allo sviluppo fino alla fase di test.

In definitiva, è importante comprendere che l’Industrial IoT non rappresenta una rivoluzione dei processi produttivi aziendali, bensì un’integrazione alla capacità di gestione dei dati da parte dell’azienda.

L’obiettivo primario è quello di abilitare un’ottimizzazione del processo produttivo proprio grazie alla connessione delle macchine.

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