L’Internet of Things (IoT) o Internet delle Cose è definito come l’insieme delle tecnologie che consentono di connettere ad internet qualunque tipologia di oggetto: di fatto, come illustrato da Enrico Liverani, Key Account & Consulting Director di Digital Technologies, questo avanzamento tecnologico consente di “amplificare le potenzialità di oggetti di uso quotidiano, che – con la loro interconnessione attraverso la rete – producono un valore inestimabile per l’Azienda: l’enorme mole di dati scambiati costantemente, opportunamente analizzata e interpretata, rappresenta infatti uno strumento chiave per l’ottimizzazione e l’efficientamento dei diversi processi di business”.
Digital Technologies è una dinamica realtà impegnata nell’affiancare le aziende nella trasformazione digitale dei propri processi interni, mediante una doppia gamma di soluzioni, basate rispettivamente su tecnologie tradizionali ed esponenziali (IoT, Blockchain e AI), con un approccio di natura consulenziale, volto a supportare il Cliente durante tutto il processo di innovazione: dalla fase iniziale di analisi e di individuazione delle criticità, a quella di implementazione vera e propria della soluzione, fino al processo di change management.
Proprio grazie alle esperienze accumulate nell’ambito delle tecnologie esponenziali con l’implementazione di numerosi progetti presso aziende tra loro fortemente eterogenee – diversificate non solo per dimensioni, e settori industriali, ma anche e soprattutto in termini di maturità digitale – “è possibile affermare che, in ultimi questi anni, è proprio l’Internet of Things ad aver costituito la tecnologia abilitante della digitalizzazione dei processi aziendali, soprattutto nell’ambito della Supply Chain, che presenta sicuramente ampi margini di intervento. Di fatto, nella pratica, l’elemento chiave per un progetto di successo” continua Liverani “è sicuramente rappresentato, da un lato, dall’attività di analisi che deve essere mirata ad indagare e comprendere gli elementi critici del processo e, dall’altro, dall’adozione di un approccio flessibile e scalabile, volto il più possibile all’integrazione con i sistemi legacy aziendali”.
Tutto questo si traduce in una serie potenzialmente infinita di applicazioni reali, tutte focalizzate alla raccolta dei dati, che possono essere analizzati ed elaborati, al fine di ottimizzare ed efficientare i processi: tuttavia, per estrarre il vero valore dalla mole di informazioni ottenute tramite l’IoT e sfruttarne al meglio le potenzialità, è necessario ricorrere ad altre tecnologie – quali l’intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) – che intervengano a supporto delle imprese nella delicata fase di interpretazione di quanto restituito dalla raccolta dei dati.
Tra le applicazioni più rilevanti, vi sono quelle legate al settore logistico e alla gestione intelligente del magazzino, dove l’utilizzo del RFID (abbinato a sistemi di AI e ML) rappresenta sicuramente una delle soluzioni più utilizzate: ne sono esempi il tracciamento della posizione in tempo reale di merci e/o asset e la pianificazione delle attività di inventario, che può evolversi, nei contesti digitalmente più maturi, anche in soluzioni di demand forecasting. Non mancano neanche realizzazioni nel settore della moda e del lusso, volte a garantire l’anticontraffazione dei prodotti.
Certamente, sebbene tecnologie di questo tipo siano disponibili da molto tempo, la loro adozione in ambito aziendale è legata a una riduzione notevole dei costi dei dispositivi abilitanti (tag, sensori e reader), rispetto al passato: tuttavia, parallelamente a questo, deve essere considerato anche un significativo cambiamento nella mentalità dei leader di settore, decisamente più consapevoli del valore esponenziale che può essere generato da un’impresa in grado di gestire nella maniera opportuna i dati raccolti tramite tecnologie IoT, elaborati poi in combinazione con strumenti di AI e ML.
Come intuibile, quindi, molteplici possono essere i vantaggi che un’azienda può trarre dalla corretta gestione dei dati raccolti: ottimizzazione dei processi e conseguente riduzione dei costi legati ad errori umani oppure ad un’indisponibilità dei dati necessari al decision making operativo, pay back time decisamente ridotti, incremento della soddisfazione dei clienti e la loro fidelizzazione, etc.
Quanto emerge, dunque, è che non basta raccogliere i dati tramite gli strumenti tecnologici innovativi ormai facilmente accessibili a tutte le realtà industriali, sebbene questi dati rappresentino per l’Azienda una fonte inestimabile di valore; infatti, per generare un significativo vantaggio competitivo è necessario che venga altresì pianificata una metodologia strutturata di interpretazione e gestione del dato, coadiuvata da soluzioni tecnologiche basate sull’integrazione tra i sistemi IoT con quelli di AI e ML.
