La convergenza dell’ormai diffuso impiego di sensori a basso costo e del cloud, unita a una maggiore potenza di elaborazione, ha riunito una grande quantità di dispositivi connessi tra loro e in grado di monitorare, raccogliere, scambiare, analizzare e fornire informazioni come mai prima d’ora.
L’Industry 4.0 (Industrial Internet of Things) sta trasformando il mondo delle industrie. Questo cambiamento è ampiamente sentito in ambito manifatturiero, dove molte aziende stanno investendo nella cosiddetta “smart manufacturing” e nel machine learning per apportare miglioramenti significativi nel loro settore.
L’obiettivo è quello di ridurre i costi di manodopera e i difetti del prodotto, accorciare la durata dei momenti di fermo non pianificati, migliorare i tempi di transazione e accelerare la produzione: le tecnologie basate sul machine learning si allineano bene ai problemi complessi che i produttori devono affrontare quotidianamente. Sempre più imprenditori stanno scoprendo che il paradigma delle prestazioni sta cambiando: dopo anni di compressione dei costi (dalle catene di approvvigionamento e dalle operazioni), si stanno ora rendendo conto che ulteriori tagli dei conti avranno solo un impatto negativo sul cliente. Il modo per ottenere guadagni reali in termini di efficienza è rendere le aziende più agili e reattive.
Il viaggio verso l'Industry 4.0 è complesso. Alla base ci sono i dati, ma spesso vivono su più sistemi relazionali e non relazionali. Sebbene le innovazioni nell'archiviazione e nei servizi gestiti abbiano migliorato il processo di acquisizione, l’accesso e la comprensione dei dati rappresentano ancora una sfida significativa.
Di conseguenza, cresce la domanda di strumenti avanzati di analisi e machine learning che possono “sbloccare” il valore dei dati. In un recente webinar, è stato chiesto ai partecipanti quanto fossero preparati nella gestione dei dati e nell'elaborazione degli algoritmi: il 24% degli intervistati ha affermato di non disporre di uno strumento o un'infrastruttura specifica e il 34% ha affermato di dover modificare ed adattare gli strumenti attualmente in loro possesso. È qui che soluzioni come Minitab e Salford Predictive Modeler (SPM) giocano un ruolo particolarmente significativo.
per creare in modo rapido e preciso previsioni e schemi utilizzabili con grandi e complesse moli di dati, consentendo ad esempio ai produttori di di prendere decisioni migliori su tutta un’intera linea di produzione.
Problemi complessi che un tempo richiedevano mesi per essere risolti, si possono ora risolvere in pochi minuti. Man mano che il dominio della produzione diventa più articolato e dinamico, gli approcci basati sui dati per trovare modelli altamente complessi e non lineari stanno diventando sempre più critici. I dispositivi e i sistemi connessi stanno alterando radicalmente la natura della produzione, offrendo nuove opportunità per un controllo e un monitoraggio estremamente mirati. Sta diventando sempre più essenziale che le organizzazioni trovino nuovi strumenti per trasformare i dati grezzi in modelli che possono essere utilizzati per effettuare previsioni, rilevamenti, classificazioni, in modo che le operazioni diventino più efficienti e le aziende possano trovare un reale vantaggio competitivo.
