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76 AUTOMAZIONE OGGI 432 SOLUZIONI SOFTWARE PER L’INDUSTRIA S SI Dati Marino Crippa Sono molte le aziende che possono fornire dati per i loro prodotti e sono già disponibili strumenti software in grado di visualizzare tali informazioni. Tuttavia, spesso vengono offerte soluzioni proprieta- rie per il collegamento di un impianto o di un dispositivo: i protocolli di dati utilizzati non sono standardizzati e inizialmente richiedono adattamenti dell’interfaccia; la disponibilità dei dati da diverse fonti è scollegata dai sistemi che governano altri processi a valle o forni- scono informazioni rilevanti; inoltre, cosa ancora più importante, raramente questi strumenti tengono conto di come le persone e le loro conoscenze possono essere sistematicamente integrate con i dati e il loro utilizzo, per esempio, in ambito AI. È dunque essen- ziale innescare le azioni opportune per ‘mettere a terra’ il potenziale dei dati per rendere trasparenti, efficienti e ottimizzati i processi che li hanno generati. Raccogliere dati da un processo è ormai una commodity, ma per estrarre valore e iniziare a farli lavorare sono necessarie risposte a un po’ di domande: cosa significano? cosa si deve fare esattamente adesso? qual è la soluzione al problema? chi può fornirla? quale materiale aggiuntivo è necessario? quale cono- scenza è richiesta per questo? Usare i dati in modo efficiente Parole d’ordine come Big Data e manutenzione predittiva sono già molto diffuse, ma raramente implementate in modo mirato. Le ra- gioni sono da ricondursi al fatto che la quantità necessaria di dati, la complessità delle correlazioni, così come lo sforzo e i costi sono sottovalutati. Inoltre, alcuni utenti non sono disposti a trasferire i loro dati su un cloud o a condividerli con altri. Di conseguenza, molti progetti IIoT non progrediscono oltre la terza fase di sviluppo del livello di maturità della digitalizzazione (vedi figura 1). Riman- gono bloccati a livello di data lake interno. Il vero valore aggiunto per l’utente emerge solo dalla quarta fase del percorso di sviluppo, quandomacchine, processi, modelli di business e persone vengono connessi. Ecosistemi scalabili e aperti La soluzione per progetti IIoT di successo è un ecosistema scalabile e aperto. Permette agli utenti di passare, in funzione del reale grado di maturità, attraverso i passi necessari per implementare servizi e modelli di business basati su dati su un’unica piattaforma. Ed è proprio su questo cambio di paradigma che si pone KEB NOA, un nuovo ecosistema digitale scalabile per l’Industrial IoT. In dettaglio questo significa: collegamento tecnico di vari sistemi, componenti o sensori per mezzo di hardware e software adeguati; raccolta mi- rata di dati effettivamente necessari; arricchire i dati con database di conoscenza integrati e AI; visualizzare e analizzare i dati; convertire i dati in notifiche e azioni; attivare direttamente i processi necessari fino all’avvio di una chiamata di manutenzione o di servizio o alla consegna di parti di ricambio Processo chiuso per la sicurezza dei dati KEB NOA, abbreviazione di ‘Network of Automation’, supera le inter- ruzioni del sistema e fornisce un processo senza soluzione di con- tinuità. È possibile migliorare un processo senza ricorrere subito all’analisi dei Big Data che può essere integrata successivamente. Ini- zialmente, vengono utilizzate semplici analisi dei dati già disponibili, l’accesso remoto e l’uso della documentazione e delle conoscenze nell’organizzazione. Il sistema impara in autonomia da casi pratici e feedback e può essere esteso da ulteriori fonti di dati, a seconda della # ThinkBigStartSmall La teoria dimostra come la condivisione di dati e le informazioni lungo l’intera catena del valore consentano nuove modalità di cooperazione più efficaci tra produttori, fornitori, fornitori di servizi e utenti finali. Ma come è possibile creare un effettivo valore dai dati raccolti?