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GENNAIO-FEBBRAIO 2015
AUTOMAZIONE OGGI 378
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I driver di mercato
In un mercato globalizzato, sempre più
caratterizzato da una forte concorrenza,
dove è importante ottimizzare nuove
attività di sviluppo dei prodotti, di lan-
cio e investimento, tutti i dati relativi al
PLM devono essere organizzati e gestiti
in modo strutturato e rapido. Ci deve es-
sere piena visibilità dei dati, con facoltà
di accesso immediato e preciso per ogni
partecipante coinvolto nel processo.
Concentrandosi su queste aree del PLM
e gestendo grandi insiemi di dati ete-
rogenei, ci si allontana dai sistemi ERP:
l’elaborazione di fogli di calcolo è la chiave per dare valore al bu-
siness, in quanto fornisce l’accesso a risultati e analisi significa-
tive. Inoltre, oggi analizzare grandi insiemi di dati e aggregazioni
è diventato poco costoso grazie all’avvento di sistemi informatici
e cluster di calcolo.
Quando si tratta di utilizzare i big data in campo manifatturiero
è importante che le decisioni aziendali non si basino solo su dati
strutturati. Esiste oggi una grande varietà di informazioni grezze,
che deve essere raccolta dalle aziende manifatturiere tradizionali.
Questi dati grezzi hanno un significativo potenziale di business,
che non può rivelare il suo valore nascosto finché non viene cor-
rettamente analizzato. Tuttavia, l’analisi rappresenta solo un pic-
colo investimento rispetto al potenziale profitto che se ne può
ricavare. Le informazioni ottenute attraverso l’analisi di dati non
strutturati è altrettanto importante nel processo decisionale.
Le sfide dei big data
Per utilizzare efficacemente il potenziale dei big data un produt-
tore deve affrontare diverse sfide, al fine di ottenere il ‘buy-in’ da
tutti gli stakeholder, inclusi la proprietà dei big data, la portata e
la complessità delle situazioni, l’integrazione delle tecnologie e
dei processi di business e l’esigenza di una serie di strumenti. Il
fatto è che tutti gli ambiti di ogni azienda sono intrinsecamente
legati alla crescita dei big data; la buona notizia è che i benefici
potenziali si applicano poi a tutta la linea.
È vero che le dimensioni contano, ma quando si parla di big data è
importante considerare anche la complessità delle informazioni.
Risolvere la sfida dei big data non significa aggiungere più risorse,
si tratta invece di pensare alle cose in modo diverso. Analoga-
mente, la tecnologia è solo una parte della soluzione. Se i risultati
non sono integrati nel business e non vengono continuamente
alimentati nei processi e nei flussi di lavoro, la maggior parte dei
benefici potenziali conseguibili andrà persa.
Combinare processi e tecnologia è una necessità: non esiste un’u-
nica soluzione per affrontare la sfida dei big data. Ciò che serve
è un approccio integrato, che utilizzi una varietà di strumenti e
risorse. La chiave è trovare per ogni applicazione il sistema più
adatto. Idealmente, si tratta di soluzioni integrate in modo da
ottenere il massimo vantaggio possibile non solo da ogni ap-
plicazione, ma anche dalla loro combinazione, oltre che attivare
particolari funzionalità, quali una ricerca olistica.
La sicurezza dei dati
Un altro fattore importante quando si parla di big data è costituito
dalla protezione dei dati che coinvolge svariati aspetti, compresi
il cambiamento dell’ambiente IT e l’evoluzione delle iniziative
aziendali e dei regolamenti. Le imprese devono saper affrontare
hacker sempre più intelligenti e sofisticati, oltre che contrastare le
minacce interne. Qualsiasi soluzione inerente ai big data deve ga-
rantire anche la sicurezza dei dati. Per i produttori questo significa
garantire che strumenti e applicazioni normalmente considerate
vulnerabili devono essere sicure una volta che si integrano con
altri sistemi. Oltretutto occorre tenere in considerazione anche il
fatto che la condivisione dei dati con terze parti apre nuove pos-
sibili vie di attacco.
La supply chain
La grande quantità di dati disponibili in streaming sulle reti azien-
dali proviene da numerose fonti, tra cui le cosiddette macchine
intelligenti, che utilizzano i sensori per monitorare automatica-
mente una vasta gamma di condizioni e generare pagine di dati
riguardanti prestazioni, comunicazione, ambiente e luogo. In
passato, tutto ruotava intorno alla progettazione dei beni; ora
invece, mentre il prodotto è in fase di progettazione e sviluppo, i
team collaborano fra loro e contemporaneamente si sviluppano
le capacità dello stabilimento e la produzione. Poiché siamo in
presenza di un mercato molto competitivo, sono i prodotti confi-
gurati meglio, offerti a un prezzo inferiore e di qualità superiore a
‘vincere’, per cui eseguire contemporaneamente più operazioni,
più velocemente, ha grande valore per le aziende manifatturiere
e le società di ingegneria: questo è il campo dove i big data pos-
sono ‘fare la differenza’.
Per ottenere vantaggi
operativi dai big data occorre
un’analisi profonda, estesa
e intelligente delle varie fasi
dei processi di progettazione
e produzione