IoT Analytics: Cosa Sono e Perché Sono Fondamentali

Che cos’è l’IoT?

L’Internet of Things (IoT) è un processo che mette in rete oggetti di varia natura e con utilizzi diversi (things) attraverso dei sensori al fine di scambiare informazioni con altri dispositivi connessi all’interno di soluzioni e software.
Gli ambiti di applicazione sono i più disparati: dalle smart cities all’industriale dove, in quest’ultimo, ha trovato la sua massima espressione la transizione verso l’industria 4.0.

Che cosa sono gli IoT Analytics?

L’IoT analytics è l’applicazione delle procedure e degli strumenti di data analysis per ottenere valore dalla grande quantità di dati prodotte ogni giorno dai dispositivi connessi alla rete.
Il loro compito è quindi quello di elaborare, confrontare, monitorare e archiviare i dati provenienti dai device per trasformarli in informazioni utili al business, ottimizzando le operazioni in ogni ambito.
I dispositivi IoT, essendo dotati di sensori, registrano le interazioni e gli eventi con il mondo esterno, scambiando informazioni, i cosiddetti big data.
I big data sono definiti tali perché sono generati e scambiati in volumi talmente ampi che necessitano di sistemi e metodologie di analisi specifici per estrarne vero valore in tempi brevi.
I dati, infatti, presi così come sono non sono utili, ma devono essere inseriti all’interno di un contesto che li caratterizzi e li renda “parlanti”.
Ecco che le informazioni raccolte dai dispositivi IoT diventano fondamentali grazie al fatto che vengono elaborati da software presenti in ambienti connessi e progettati a seconda di specifiche esigenze, tenendo a monte ben chiari gli obiettivi per cui sono necessarie le analisi e con che strategie ottenerli.

Come funziona l’IoT Analytics?

Come detto nel capitolo precedente, la mole di dati provenienti dai dispositivi IoT è enorme e per questo motivo è di primaria importanza strutturarsi con un processo suddiviso in fasi ben organizzate e con gli strumenti tecnologici adatti.

• Raccolta dati. I dispositivi IoT generano una vasta quantità di dati in tempo reale. Questi dati possono includere informazioni sulla temperatura, umidità, posizione, movimento, stato di macchine, dati biometrici e altro. I dati vengono raccolti dai sensori e inviati a una piattaforma IoT centralizzata o a un sistema che li gestisce.
• Elaborazione e analisi dei dati. Durante l’elaborazione le informazioni vengono “pulite” da duplicati – ad esempio – o dati non rilevanti attraverso diverse tecniche (aggregazione, normalizzazione, trasformazione, ecc.). Terminata questa fase, subentra la parte di analisi dove l’uso di algoritmi e strumenti specifici diventano di primaria importanza per estrarre informazioni significative dai dati grezzi, individuando tendenze, previsione di eventi futuri, anomalie o report per scopi decisionali.
• Visualizzazione dei dati. Le informazioni estratte vengono spesso rappresentate graficamente attraverso dashboard, grafici o mappe interattive per consentire agli utenti di comprendere facilmente i risultati dell’analisi, magari anche con l’aiuto di un assistente virtuale AI.
• Azioni basate sui dati. Le informazioni e le intuizioni ottenute dall’analisi dei dati IoT possono essere utilizzate per prendere decisioni fondate. Ad esempio, nell’ambito industriale, i dati IoT possono essere utilizzati per migliorare la manutenzione preventiva delle macchine o ottimizzare i processi di produzione.
• Feedback e miglioramenti. L’analisi dei dati IoT è un processo continuo e in continuo miglioramento, dove i risultati e le azioni basate sui dati possono essere utilizzati per iterare e migliorare i sistemi già esistenti, ottimizzando ulteriormente le operazioni.

I vantaggi dell’IoT Analytics per le aziende manifatturiere

L’obiettivo fondante che racchiude tutti gli altri quando si parla di IoT Analytics è quello di poter prendere delle decisioni (anche nell’immediato futuro) basate sui dati e che quindi non siano guidate da un “sentimento”.

• Efficienza operativa. Basare le proprie decisioni sui dati raccolti dai propri dispositivi in rete rende chiare molte dinamiche all’interno dell’operatività aziendale e mostra da subito i colli di bottiglia e gli aspetti da migliorare.
• Miglioramento del processo decisionale. Le aziende data driven possono prendere decisioni basandosi sull’analisi dei dati e agevolare il processo decisionale, diventando sempre più oggettivo e non condizionato da fonti poco attendibili.
• Sicurezza e conformità. Nel processo di IoT Analytics il dato viene tracciato e “controllato” lungo tutta la filiera, rendendolo conforme e sicuro rispetto alle norme vigenti in termini di cybersecurity.
• Miglioramento della qualità. Non solo la qualità dei dati andrà sempre più migliorando con il tempo, ma anche la qualità dei prodotti e servizi stessi proprio perché l’IoT Analytics mostra, grazie alle informazioni, in modo trasparente l’andamento dell’intera azienda e dove poter agire.
• Ottimizzazione delle scorte. Sapere quanto e come si utilizzano le materie prime e/o i consumi energetici è di fondamentale importanza, ma è possibile farlo in modo sistematico ed organizzato solo grazie ad analisi accurate e specifiche per questo ambito.

Le sfide dell’IoT Analytics

Andare verso una gestione del business basata sui dati, non è sempre un processo lineare e senza intoppi. Come tutte le novità può portare ad una iniziale fase di cambiamento dove si possono verificare degli imprevisti.

Il volume, la complessità e la velocità con cui oggi i dati viaggiano all’interno della rete ha raggiunto livelli mai visti prima ed è di fondamentale importanza dotarsi di sistemi tecnologici in grado di far fronte a questa rivoluzione oltre che di essere facilmente integrabili con l’ecosistema informatico già presente in azienda e che possa crescere e scalare nei tempi e modi utili al business.

I dispositivi connessi alla rete, inoltre, devono essere configurati in modo tale da tenere alti i livelli di sicurezza a privacy nella gestione dei dati, aspetti di primaria importanza anche per salvaguardare il patrimonio di ciascuna azienda da attacchi esterni.

Le piattaforme per l’IoT Analytics

L’avvenuta dell’IoT ha fatto sì che si verificasse un’esplosione di soluzioni digitali per gli ambiti di applicazione più disparati, dove ognuno ha le sue specificità e caratteristiche che soddisfano un dato settore.
Andando nel dettaglio del manifatturiero, l’obiettivo principale che si pone la piattaforma è quello di governare tutto il processo produttivo, elaborando i dati raccolti dagli impianti in tempo reale per farlo avrà bisogno di caratteristiche come:

• Un’elevata connettività alla rete in quanto l’ambiente industriale è normalmente all’interno di una superficie abbastanza vasta e “difficile” da raggiungere in termini di disponibilità di rete;
• Essere conforme da un punto di vista normativo rispetto alle politiche di sicurezza nazionali o specifiche del luogo in cui si trova il plant;
• Avere un’interfaccia utente molto semplice e facilmente leggibile per quello che sarà l’utilizzo che ne faranno gli operatori;
• Gestire i dati messi a disposizione del profilo a seconda del ruolo aziendale per avere una corretta gestione degli accessi;
• Disporre di una componente di Intelligenza Artificiale in grado di imparare dai dati e migliorare sempre di più le risposte e gli output dati ai vari utenti;
• Essere integrabile con i sistemi digitali già presenti in azienda e che possa scalare a seconda dell’evoluzione del business aziendale sia all’interno di un ambiente cloud, ibrido o on-prem;
• Analizzare e mostrare parametri del settore come la qualità dei prodotti, le manutenzioni, monitorare i consumi energetici.

RealSiGHT®: la soluzione per l’IoT Analytics nel manufacturing

RealSiGHT® è una piattaforma Industrial IoT Analytics e Intelligenza Artificiale pensata con lo scopo di supportare le aziende manifatturiere nel governare e ottimizzare l’intero processo produttivo.

Grazie alla connessione di tutti i device, sensori e macchinari tramite l’IoT, il sistema è in grado di raccogliere ed elaborare i dati esponendo ai vari key-user informazioni sull’andamento del plant come KPI di performance globale d’impianto, qualità, consumi energetici e manutenzione.

La sua architettura è facilmente portabile (basata su tecnologia cloud-native Kubernetes), integrabile con i sistemi già presenti in azienda (PLC, sistemi di controllo di processo, MES, ERP, ma anche a soluzioni custom) ed estendibile (grazie ad un datalake locale espandibile a piacere su cloud Azure in base alle esigenze).