Come descritto in ReadWrite
Osservando ciò che sta accadendo nelle imprese industriali, si assiste a un’interessante evoluzione che ha importanti implicazioni nel momento in cui le aziende muovono i primi timidi passi verso l’Internet industriale delle cose (IIoT).
Tradizionalmente, i team di tecnologia operativa (OT) hanno la tendenza a pensare al loro ambiente in termini di apparecchiature di automazione all’interno del loro ambiente, sia hardware che software. Potrebbero descriversi come un “negozio Rockwell” o un “negozio Siemens”. Si identificavano con gli strumenti che rendevano possibile l’automazione.
Ma questo sta cominciando a cambiare. Stiamo assistendo a un numero crescente di organizzazioni in cui gli ingegneri si concentrano meno sugli strumenti e più sui dati generati dai loro sistemi di automazione. Questa evoluzione riflette la crescente consapevolezza che i dati e l’analisi avanzata offrono enormi opportunità per sbloccare il valore del business. Sempre più persone sono concentrate sui dati piuttosto che sulle applicazioni. Questo è un importante cambiamento di mentalità.
Cosa sta guidando questo cambiamento? In parte, è guidato dalla crescita esplosiva dei dati come risultato dell’aumento dell’intelligenza informatica su edge, più vicino ai processi di produzione.
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Cosa sono le Quattro “I”?
Questo è il primo passo nella progressione verso una vera infrastruttura IIoT, una progressione che io chiamo “le quattro ‘I'”. Si comincia con Insightful, usando l’analitica aziendale per guidare intuizioni ed efficienze. Possono poi progredire verso Intelligent, collegando gli elementi in tutta l’infrastruttura per consentire l’ottimizzazione in tempo reale. Lo stato finale è Invisibile, dove le decisioni vengono prese in tempo reale sulla base dell’intelligenza artificiale (AI) senza alcun intervento umano.
La maggior parte delle imprese industriali sono nella fase informata, anche se le imprese lungimiranti stanno pensando strategicamente alla loro tabella di marcia verso le fasi più avanzate. Alcune industrie stanno progredendo più velocemente di altre in base al loro ritorno percepito sugli investimenti. Per esempio, le industrie alimentari e delle bevande stanno abbracciando attivamente le tecnologie IIoT. Riconoscono il valore di usare l’analisi dei dati in tempo reale per aiutare a garantire non solo l’efficienza della produzione, ma anche la sicurezza e la qualità dei loro prodotti, che è fondamentale per il valore dei loro marchi. Altre industrie altamente regolamentate stanno vedendo il valore dei dati di produzione per aiutare a garantire la conformità.
Alcune industrie “vecchia scuola”, invece, possono essere lente a riconoscere il valore dei dati in termini di ottimizzazione della loro efficienza o di acquisizione di un vantaggio competitivo. Con il progredire della tecnologia, prevedo che queste resistenze cominceranno a riconoscere l’analitica in tempo reale come componente essenziale di un’impresa industriale moderna – o si troveranno a giocare a rimpiattino.
Per le imprese che “lo capiscono”, questa crescita dei dati – e la loro crescente criticità per il business – è un catalizzatore per modernizzare la loro infrastruttura. Quell’infrastruttura deve essere scalabile per accogliere la crescita accelerata dei dati e flessibile per permettere nuovi modi di usare l’analisi dei dati in tempo reale. Mentre diventano più dipendenti dai dati, devono pensare a come proteggere quei dati preziosi. Questo significa considerare la disponibilità e l’integrità dei dati come un requisito fondamentale, non come un ripensamento.
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