DATA DRIVEN APPROACH
Smart Data e Machine Learning guidano l’industria del futuro
Con la crescente informatizzazione degli impianti industriali cresce la mole di dati che i sensori e gli apparati producono ed emettono in ogni momento, dati che possono essere di infinite tipologie, destrutturati e privi di correlazioni. La vera sfida non è tanto raccogliere i dati ma estrarne valore, sapere come analizzarli, interrogarli, gestirli e conservarli.
La priorità delle aziende diventa la capacità di gestire i Big Data per renderli Smart Data e di analizzarli in tempo reale grazie a sistemi di Real Time Analytics.
ACQUISIRE I DATI
IoT
Grazie alle tecnologie di sensing e di comunicazione wireless ogni macchinario può essere dotato di dispositivi in grado di raccogliere e scambiare grandi quantità di dati sul proprio stato.
Reti e cloud
Le reti wireless e la diffusione del cloud rendono possibile la raccolta dei dati e la connessione degli strumenti e impianti di produzione a internet. Ciò consente anche di monitorare e agire anche da remoto sugli oggetti fisici. Inoltre grazie al cloud è possibile gestire lo storage di grandi quantità di dati riducendo i costi.
Mobile
A supporto del medesimo paradigma, vanno aggiunti i dispositivi mobili come smartphones, tablets e oggetti wearable in grado di generare, raccogliere dati, comunicare e gestire da remoto qualunque macchinario da qualunque luogo.
TUTTE LE V CHE DANNO VALORE AI DATI
VOLUME
la quantità dei dati raccolti permette la restituzione di un’informazione statisticamente valida
VARIETÀ
i dati possono essere di diverse tipologie, non eterogenei e non organizzati.
VELOCITÀ
la produzione e la ricezione dei dati deve essere continua e a una frequenza elevata.
VERIDICITÀ
Il dato deve essere qualitativamente valido.
VISUALIZZABILITÀ
Il dato deve essere presentato in modo da essere comprensibile e interpretabile.
DATA STORAGE, MANAGEMENT & VISUALISATION
Ma quando i dati di valore assumono veramente valore per il business?
Quando si dispone di tecnologie specifiche per la gestione, l’analisi e l’utilizzo ragionato delle informazioni contenute nei dati. Tali tecnologie sono imprescindibili da infrastrutture cloud e piattaforme di storage and computing dotate di grande capacità di calcolo
Scopri di più sulle soluzioni di Injenia per ottenere il massimo dai dati
MACHINE LEARNING
Il potenziale dell’analisi dei dati aumenta se vengono sfruttate modalità innovative legate a tecniche e algoritmi di Machine Learning che possano aumentare l’ efficienza e competitività sul mercato delle aziende differenziandosi dai competitor.
Gli scenari di utilizzo del Machine Learning sono molteplici a seconda dei dati disponibili o dei risultati da raggiungere.
Gli algoritmi possono analizzare grandi moli di dati di tipo eterogeneo e non strutturato, testuali, immagini, video o vocali ad esempio . Ciò consente all’azienda di accedere ad un patrimonio informativo molto ampio e di ricavare informazioni non ottenibili con i sistemi tradizionali di analisi.