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

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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.

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