Nel settore industriale moderno, i dati e la loro analisi rivestono come mai era successo in passato un ruolo di primo piano. Questo è il motivo per il quale tutti i processi vengono monitorati in tempo reale, con il duplice obiettivo di incrementare gli standard di sicurezza da una parte e di massimizzare il livello di efficienza dall’altra. Ma non è tutto, perché i dati sono fondamentali anche dal punto di vista del risk management, e cioè ai fini della prevenzione dei guasti. Non è un caso, dunque, se la figura professionale del data analyst, che fino a pochi anni fa neppure esisteva, oggi costituisca un punto di riferimento nello scenario economico internazionale.
Varie tipologie di analisi
Peraltro, non esiste un solo tipo di analisi dei dati: la mole di informazioni a disposizione è così ampia che si diramano molteplici specializzazioni. Ecco, per esempio, le analisi prescrittive, che hanno a che fare con i processi che si basano sulla capacità dei dati di gestire e prendere le decisioni. In questo modo le aziende possono beneficiare di indicazioni strategiche e di metodologie, da cui scaturiscono soluzioni operative, per analisi predittive e descrittive. I processi di analisi dei dati, poi, hanno risentito in positivo delle novità apportate dall’Industria 4.0 a livello di automazione: ne è derivata la cosiddetta automated analysis, che tiene conto delle analisi predittive e descrittive per individuare delle regole a partire dalle quali possono prendere il via in automatico delle azioni specifiche. Un esempio concreto in tal senso può essere rappresentato dall’analisi dei comportamenti di un certo macchinario in presenza di condizioni specifiche.
La misurazione dei dati
Se l’industria si è evoluta sempre di più in direzione della real time analysis, comunque, ciò è stato possibile anche grazie alla disponibilità di tecnologie che le hanno consentito di farlo. Il riferimento è, tra le altre cose, a una serie di device elettronici all’avanguardia, come per esempio sonde e sensori di Repcom, che garantiscono i più alti standard di precisione e una straordinaria praticità: si tratta, infatti, di dispositivi di piccole dimensioni e mai invasivi, in grado di misurare molteplici grandezze, come la pressione, la temperatura e l’umidità, destinate a condizionare i processi produttivi in un ampio ventaglio di settori industriali. Complice lo sviluppo dell’IoT, sonde e sensori comunicano e interagiscono con i macchinari, contribuendo all’evoluzione dell’Industria 4.0 e dei suoi risultati.
Tipologie di sonde: quali sono le più comuni
È davvero ricco il panorama di sonde che possono essere utilizzate per la raccolta dei dati nei contesti industriali più diversi: tra le altre, vale la pena di citare le sonde di temperatura, le sonde di umidità e le sonde di pressione. Non ci si può dimenticare, però, delle sonde di densità e di viscosità così come delle sonde di concentrazione gas che si dividono principalmente in sonde di anidride carbonica e di ossigeno.
Le decisioni data-driven
Di fronte a una tale varietà di tecnologia, era inevitabile che l’Industria 4.0 partorisse nuove opportunità in relazione all’Industrial Big Data analytics, soprattutto per ciò che concerne le azioni di decision making e di real time analysis. All’interno di qualunque organizzazione nel corso degli ultimi anni si è registrato un aumento esponenziale della quantità di dati prodotti, anche grazie ad applicazioni software e smart devices: hanno cominciato le industrie manifatturiere sulla scia della Digital Transformation, e poi hanno raccolto il testimone molte altre realtà. Tutte hanno capito e colto il valore che caratterizza i dati, impegnandosi in una gestione efficace e al tempo stesso efficiente, grazie a modelli di business e decisioni data-driven.
Una decisione strategica
Questo inizio di XXI secolo trova proprio nei Big Data la tecnologia protagonista di tutta la catena di valore. Adottando tecnologie sempre più innovative, le aziende si ritrovano a produrre una quantità di dati che è in costante espansione. Le scelte strategiche delle imprese derivano dal corretto utilizzo di questi dati, che aiutano a migliorare la competitività, e rispettare gli standard richiesti dalle normative in vigore, ad incrementare il tasso di innovazione: in parole semplici, ad accrescere la produttività.
Costi di produzione più bassi
Sono tutti meccanismi che contribuiscono a diminuire i costi di produzione, per esempio perché le analisi predittive aiutano a ottimizzare la produttività. I Big Data si concentrano sui dati per ricavarne delle informazioni utili, coniugando le informazioni estratte in tempo reale con i dataset storici. La conseguenza è la nascita di un vero e proprio Big Data Ecosystem: ma è essenziale ribadire che la produzione di dati non serve a niente se non è accompagnata dalla loro analisi. Parlare di data management vuol dire proprio questo: il concetto di data analysis è il fulcro del successo delle imprese del futuro.
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