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Come implementare il Big Data Management nell'Industria 4.0

Gianluca Parlangeli,

Come implementare il Big Data Management nell'Industria 4.0

La quarta rivoluzione industriale pone il problema della gestione di quell'enorme massa di informazioni e processi tecnologici su più livelli che chiamiamo Big Data. Il management dei dati è fondamentale per le dinamiche produttive delle smart factory e per lo sviluppo dell'Industria 4.0, ovvero la conversione delle aziende a sistemi di automazione intelligenti in grado di operare autonomamente e mettere in comunicazione macchine ed ecosistema produttivo. Ma come si implementa il Big Data Management all'interno dell'Industry 4.0?

 

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La prima cosa da capire è che i Big Data per le industrie mettono a sistema tutte le componenti di una potenziale smart factory, ottimizzando le dinamiche legate ad esempio a digitalizzazione, intelligenza artificiale, Internet of Things e cloud computing, oltre ad accelerare i processi che vanno dalla produzione al marketing, alla gestione amministrativa e dei flussi di lavoro. I vantaggi si possono tradurre in nuove soluzioni di business, con riduzione dei costi, accessibilità e scambio di informazioni in tempo reale fra macchinari e rete aziendale, elaborazione di nuovi modelli previsionali e di organizzazione del lavoro.

Iniziamo quindi a intuire che l'enorme disponibilità di informazioni è una risorsa inestimabile alla portata di tutti, dai grandi brand alle PMI. Ma i dati non sono tutti uguali: hanno una forma, parlano un linguaggio specifico, hanno un'origine e una destinazione.

1. Le Fonti: sapere da dove arrivano i dati

Big Data Management e Industria 4.0 | Da dove arrivano i dati?

Proviamo a schematizzare delle linee guida per l'integrazione di Big Data Management e Industria 4.0. Per ottimizzare la gestione delle interazioni fra macchinari, software e stakeholder interni o esterni alla tua azienda, la prima cosa che devi chiederti è: quali fonti devo considerare per la raccolta dei dati?

Device, macchinari e IT dell'azienda forniscono costantemente flussi di informazioni, così come il sito internet, i social media e le piattaforme eCommerce. Non solo: le nuove tecnologie ci permettono ormai di acquisire dati anche attraverso sensori di movimento, reti wireless, data service, canali dedicati al customer care, chatbot, pagamenti elettronici, rilevatori di calore e altri strumenti di tracking all'interno dei punti vendita. Il modello smart factory offre una crescita esponenziale delle possibili fonti che il Big Data Management deve saper identificare e analizzare.

E si tratta di fonti che evolvono continuamente, generando nuove tipologie e flussi di dati, come ad esempio avviene con i macchinari di ultima generazione che, proprio grazie ai Big Data, imparano autonomamente attraverso processi di machine learning. Inoltre, le fonti di informazioni di maggior interesse per la tua attività costituiscono la base per le future analisi predittive utili ad ottimizzare i processi aziendali.

2. I Formati: capire la lingua che parlano i dati

Big Data Management e Industria 4.0 | Che lingua parlano i dati?

Qualsiasi scambio di informazioni presuppone che gli interlocutori parlino lo stesso linguaggio. L'enorme massa di dati in arrivo dalle nostre fonti (sempre facendo riferimento ai modelli dell'Industria 4.0) potrebbe essere inutile o quantomeno inutilizzabile se non siamo in grado di leggere, interpretare e tradurre quei dati in soluzioni operative a loro volta eseguibili da macchinari che probabilmente hanno differenti linguaggi di codifica.

Stiamo parlando di decifrare quotidianamente flussi di informazioni dell'ordine di diversi terabyte e che nel caso di un datacenter extra-large come quello di YouTube possono arrivare a 27 petabyte al mese (1015 byte). Senza integrare il Big Data Management… siamo al buio! Generalmente, macchinari diversi utilizzano formati eterogenei o non compatibili, per cui strumenti come ad esempio i software ETL (extract, transform, load) sono essenziali per identificare il formato dei dati (pdf, text, software API…) e capire come estrarli, tradurli e ricodificarli affinché siano implementati da altri device.

In più, spesso ci troviamo di fronte a dati non-strutturati e difficilmente integrabili nei database aziendali, ad esempio alcune tipologie di informazioni provenienti dai CRM o dalle interazioni di customer service, o le informazioni contenute nei messaggi email. La normalizzazione dei dati è dunque un passaggio necessario per dare un linguaggio comune al tuo ecosistema produttivo.

3. Lo Storage: sapere dove conservare i dati

Big Data Management e Industria 4.0 | Dove conservare i dati?

I Big Data sono, per definizione, dati di dimensioni e formati poco adatti ad essere conservati nei normali database aziendali. Il livello di complessità è tale per cui dobbiamo chiederci dove far confluire questi flussi di informazioni: servono piattaforme di storage in grado di processare grandi quantità di dati, prodotti più velocemente, diversificati per tipologia e dal significato variabile a seconda del contesto. Il valore economico dei Big Data per le industrie dipende infatti anche dalla qualità del dato e dal fatto che possa essere letto e presentato in maniera comprensibile in relazione ai diversi contesti aziendali. Gli storage delle smart factory, oltre a elaborare e immagazzinare i dati di questo tipo, li rendono rapidamente accessibili a stakeholder e macchinari connessi alla rete aziendale.

Abbiamo capito, quindi, che i Big Data possono aiutare le industrie a ottimizzare organizzazione del lavoro, modelli previsionali, processi di produzione e molti altri aspetti fondamentali. Per avere un quadro più completo di come poter raccogliere e utilizzare questi dati a favore del tuo business, scarica gratuitamente l'eBook "5 passi per sviluppare un progetto di Industria 4.0" e comincia il tuo percorso verso la Digital Transformation!

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