L'ANALISI DEI DATI IOT COME VANTAGGIO COMPETITIVO NEI PRODOTTI CONNESSI E NELL'INDUSTRY 4.0 - CESARE TARRICONE, DIVISION MANAGER
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L’analisi dei dati IoT come vantaggio competitivo nei prodotti connessi e nell’Industry 4.0 Cesare Tarricone, Division Manager Copyright Horsa 2019
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IOT : Diversi obiettivi Copyright Horsa 2019 3
IOT : Dati : come estrarre valore ? Copyright Horsa 2019 4
IOT : Connected Products Copyright Horsa 2019 5
IOT : Connected Plant - IIOT
DAL MES VERSO MOLTI DATI ABILITANO
L’ INDUSTRIAL IOT (IIOT) DIVERSI CASI D’USO
Copyright Horsa 2019 6IOT : Connected Plant - IIOT
MES : GIA’ PRESENTE ? SE LO USE CASE LO NECESSITA IN UN AMBIENTE
ABILITA IL REAL TIME MULTIPLANT CONSIDERA
UN DEPLOY IN CLOUD
NON SOLO GLI STATI MA STORICIZZA ANALIZZA I DATI CON
TUTTI I LOG NECESSARI QUESTI LOG ALGORITMI DI MACHINE
REGISTRATI DALLE MACCHINE
LEARNING ON EDGE O IN CLOUD
O DA NUOVI SENSORI
Copyright Horsa 2019 7IOT : Diversi obiettivi
● Monitoraggio remoto degli apparecchi ● Ottimizzazione della linea produttiva (identificazione
● Pianificazione degli interventi di manutenzione delle inefficienze)
– relazione con service esterno ● Miglioramento del controllo qualità
● Migliorare il servizio di customer care ● Controllo/Manutenzione da remoto (riduzione dei costi
● Arricchire le funzionalità del prodotto di gestione)
● Acquisto di spare parts in Product/App ● Integrazione dei dati operativi di macchina con i dati
● Raccogliere dati per l’R&D del gestionale
● Nuovi modelli di business - Servitization ● Manutenzione predittiva (riduzione di fermi macchina)
● Prevedere perdite di produzione e suggerire la miglior
azione
Copyright Horsa 2019 8IOT Analytics
● L’Intelligenza Artificiale cerca di riprodurre il
comportamento umano anche negli algoritmi (Reti
Neurali / Deep Learning / Machine Learning). Questa
categoria di algoritmi impara in maniera autonoma e può
essere portata sul gateway a bordo macchina.
● Intelligente non significa necessariamente «complesso»
Copyright Horsa 2019 9Progettualità IOT Copyright Horsa 2019 10
Prima di Partire : obiettivi chiari
Cosa si intende per Data Strategy?
I dati diventano un asset strategico per l’azienda che sfrutta in
modo armonico tutte le informazioni a disposizione per sostenere i
processi decisionali, sviluppare nuovi prodotti, definirne l’esperienza
d’uso, ecc.
Definire una «Strategia del Dato» soprattutto in un progetto IOT
significa implementare e mantenere una visione singola, unificata,
condivisa e riutilizzabile dei dati aziendali.
È fondamentale la visione di business: Perché? Cosa? Come?
Solo in seconda battuta si parla di tecnologia
Copyright Horsa 2019 11Data Strategy in sintesi
Utilizziamo un framework mutuato dagli approcci propri del Design Thinking e
applicato al tema della valorizzazione del dato (calato nel dominio dei Connected
Product)
• Identificare gli obiettivi di business, per esempio:
Monitoraggio remoto degli apparecchi
Migliorare il servizio di customer care
Arricchire le funzionalità del prodotto
Raccogliere dati per aiutare l’ R&D negli sviluppi futuri
Nuovi modelli di business
• Coinvolgere le persone giuste (a.k.a., stakeholder)
• Assegnare le priorità alle idee
• Capire quali dati servono per raggiungere gli obiettivi (data planning)
Copyright Horsa 2019 12Il percorso Data Strategy Giorno 0 Giorno 1 Giorno 2 Giorno 3 Giorno 4 CHALLENGE LEARNING DIVERGE CONVERGE PROPOSE • Definizione del brief • Introduzione alla • Fase divergente: • Fase convergente: • Presentazione della progettuale («perimetro» Scienza del Dato e alle proposte, idee, use case, definizione degli obiettivi di relazione finale: o use case) da trasferire nuove tecnologie in massimizzazione del valore business e degli use case. - Indicazione degli elementi ai tavoli di lavoro (ad es. contesti simili. dell’integrazione di dati e essenziali per ciascun case. «Revisione del modello processi nel contesto. • Identificazione dei dati e - Roadmap di implementa- UCV», Opportunità di • Condivisione del tecnologie necessari per zione dei vari case individuati. Business nel contesto contesto aziendale e raggiungere gli obiettivi di - Pianificazione sul dato e IoT, ecc.). specifico del case. business modello dati necessario. Copyright Horsa 2019 13
Real Time Dashboards Predictive Maintenance
& Digital Assistant & Anomaly Detection
Business Application Integration / other IoT Platforms
Un approccio End to End grazie alla
Partnership Horsa - Eurotech Everyware Cloud
IoT Communication Protocols
Analytics on Everyware Software
the Edge Framework
Multi-service IoT Gateways
Plant Connesso e Prodotto Connesso,
un comune abilitatore tecnologico
OT / Field Protocols and Interfaces
Copyright Horsa 2019 14Approccio ad un Progetto IOT Copyright Horsa 2019 15
Take Away
● Serve competenza end to end (dalla scheda/macchina
all’analytics)
● Serve seguire un processo che parta dall’analisi esatto dei casi
d’uso e del dato necessario (ho tutti i dati ?)
● Approcciare a piccoli step (in particolare per i connected product)
● Non considerare un «semplice» progetto di integrazione dati o di
un’altra feature di prodotto
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