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Usare le data analysis nella Internet of Things industriale: tra automazione e flessibilità

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Internet of Things

Usare le data analysis nella Internet of Things industriale: tra automazione e flessibilità

La Internet of Things industriale sta creando molti dati potenzialmente di valore: cosa devono fare le aziende per trarre vantaggio da questo processo?

06 Lug 2016

di TechTarget

Via via che sempre più sensori sono collegati a un numero crescente di macchine industriali, si crea un’enorme sovrabbondanza di dati. Questo rappresenta un’opportunità per il business. Per cogliere il vero valore della data analysis nella Internet of Things le aziende devono comprenderne chiaramente i punti di forza e di debolezza.

(Fare) comprendere il reale valore della IoT

Gli esperti ritengono che l’Internet industriale dovrebbe puntare al miglioramento dei processi di business e non solo all’implementazione di nuove tecnologie di tendenza. Ecco perché, per far decollare un qualsiasi progetto di IoT industriale, è fondamentale individuare le esigenze dei responsabili aziendali e parlare la loro lingua. Il segreto, secondo gli esperti, sta nel far comprendere il reale valore che la IoT potrebbe portare in termini di business.

L’automazione dei processi come fine ultimo

Le aziende interessate nell’analisi dei dati nella IoT dovrebbero concentrarsi sul fine ultimo: l’automazione dei processi industriali. Analizzando i dati provenienti dalle macchine (sia utilizzando visualizzazioni semplici o algoritmi di apprendimento automatico più complessi), si possono automatizzare i processi industriali sviluppando insiemi di regole di business che si manifestano ogniqualvolta si verifica un evento. Una volta che le aziende comprendono i processi industriali, possono sviluppare regole per automatizzarli. Se invece un progetto di data analysis nella Internet of Things non riesce a fornire informazioni strategiche, secondo gli esperti, l’organizzazione deve mettere in discussione il proprio investimento.

L’Internet of Things  industriale ha bisogno di flessibilità

Gli esperti ritengono che la chiave per ottenere valore dai progetti di industrial Internet analytics stia nel progettare in vista del futuro con la massima flessibilità. Un esempio pratico? Nel caso di un’azienda attiva nel settore del riscaldamento e della ventilazione, le normative sull’impiego di fluidi refrigeranti così come le aspettative dei clienti possono cambiare abbastanza repentinamente nel corso del tempo.

Ma la maggior parte delle attrezzature prodotte da questo comparto industriale ha una aspettativa di vita di circa 25 anni. Come comportarsi dunque? Gli operatori del settore –  quando si trovano a costruire modelli predittivi che misurano l’efficienza e identificano potenziali problemi relativi a impianti di riscaldamento e di ventilazione connessi – devono tenere bene a mente che le cose cambieranno e devono lasciare spazio alla flessibilità (senza basarsi sulle ipotesi relative all’efficienza fatte nel momento in cui il prodotto viene fabbricato).  Ogni modello creato, raccomandano gli esperti,  deve poter essere adattabile.

 

TechTarget

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