Nel contesto industriale, dove il pragmatismo dovrebbe prevalere, si tende spesso a commettere l’errore di associare l’innovazione esclusivamente alla novità. Tuttavia, l’innovazione può manifestarsi anche attraverso l’utilizzo creativo di tecnologie consolidate o l’adozione di soluzioni che, pur non essendo inedite, trovano applicazioni innovative nel ridisegno dei processi industriali o nella revisione delle modalità operative.
In questo scenario, IoT Industriale (IIoT) e Machine Learning emergono come tecnologie intelligenti di grande rilevanza, offrendo opportunità sia alle realtà manifatturiere agli albori del loro percorso di innovazione, sia a quelle che hanno già abbracciato il cambiamento digitale.
La ragione della continua rilevanza di IIoT e ML è duplice: innanzitutto, queste tecnologie sono ormai riconosciute come abilitanti, particolarmente nel contesto di Industria 4.0.
In secondo luogo, presentano caratteristiche fondamentali di flessibilità, adattabilità e comprovata affidabilità, che le rendono idonee anche per i contesti industriali più esigenti.
È proprio questa combinazione di fattori che spiega perché, pur non essendo più considerate novità assolute nel campo dell’IT industriale, IIoT e ML continuino a essere al centro di numerosi progetti di innovazione.
L’IoT Industriale è ancora centrale nell’ottimizzazione
L’IIoT si conferma una componente essenziale per le aziende che mirano a mantenere la propria competitività in un mercato in continua evoluzione. Questa tecnologia consente di monitorare in tempo reale strumenti, apparecchiature, impianti e macchinari, raccogliendo dati grezzi che vengono successivamente trasformati in informazioni strategiche per supportare decisioni informate data-driven.
L’investimento nell’IIoT porta a molteplici benefici:
- Ottimizzazione dell’efficienza operativa
- Riduzione dei costi di manutenzione
- Minimizzazione dei tempi di inattività
Grazie alle analisi predittive, è possibile anticipare i guasti, migliorando la gestione delle risorse e rafforzando la competitività aziendale. Questi temi, pur essendo noti, mantengono la loro rilevanza anche in prospettiva futura.
Un esempio concreto dei vantaggi offerti dall’IIoT è riscontrabile nella supply chain di Nvidia¹, dove questa tecnologia ha permesso di dimezzare i tempi di produzione e ridurre del 40% la percentuale di difetti. In altri casi documentati, l’impiego dell’IIoT ha consentito di abbattere il consumo energetico del 40%.
Il ruolo del Machine Learning: i dati aziendali messi a valore
Come è noto, il Machine Learning è quel ramo delle discipline legate all’Intelligenza Artificiale che si occupa dell’analisi di grandi volumi di dati, individuando connessioni e correlazioni che tipicamente sfuggono anche agli strumenti di analisi di tipo tradizionali più avanzati. Questo permette di mettere a valore i dati aziendali distillandoli in informazioni di alto valore, che permettono di prendere decisioni sempre più informate.
Inoltre, il Machine Learning è direttamente connesso ad alcune delle innovazioni più importanti degli ultimi anni. Oltre ad avvantaggiarsi in modo indiretto dagli strumenti di AI generativa e conversazionale, che permettono un accesso usabile ai dati anche a chi non è specializzato in analisi, oggi la ricerca si sta spostando² su temi come il transfer learning, ovvero il trasferimento dell’addestramento fra modelli e la collaborazione uomo-macchina, sia in termini di analisi combinata, sia nel contesto dello shop floor, per esempio attraverso la tecnologia alla base dei cobot, i robot collaborativi.
Naturalmente, dal momento che il compito del Machine Learning è quello di elaborare grandi quantità di dati ed estrarre da essi le informazioni rilevanti mentre il compito dell’IoT Industriale è principalmente quello di generare grandi quantità di dati attraverso la raccolta dagli asset aziendali, è facile immaginare come queste due tecnologie intelligenti si completino a vicenda. Vediamo come.
Il Machine Learning, branca dell’Intelligenza Artificiale, si occupa dell’analisi di grandi volumi di dati, individuando connessioni e correlazioni che sfuggono anche agli strumenti di analisi tradizionali più avanzati. Questa capacità permette di estrarre valore dai dati aziendali, trasformandoli in informazioni di alto livello che supportano processi decisionali sempre più informati.
Il ML è al centro di alcune delle innovazioni più significative³ degli ultimi anni. Oltre a beneficiare indirettamente degli strumenti di AI generativa e conversazionale, che rendono i dati accessibili anche ai non specialisti, la ricerca si sta orientando verso nuovi orizzonti:
- Transfer learning: il trasferimento dell’addestramento tra modelli diversi;
- Collaborazione uomo-macchina: sia in termini di analisi combinata che nel contesto dello shop floor, ad esempio attraverso i cobot (robot collaborativi).
Dal momento che il compito del Machine Learning è quello di elaborare grandi quantità di dati ed estrarre da essi le informazioni rilevanti, mentre il compito dell’IoT Industriale è principalmente quello di generare grandi quantità di dati attraverso la raccolta dagli asset aziendali, è facile immaginare come queste due tecnologie intelligenti si completino a vicenda.
Integrazione di Tecnologie Intelligenti: IIoT e ML
L’integrazione di IoT Industriale e Machine Learning offre alle aziende l’opportunità di massimizzare il valore dei propri dati e di quelli della filiera. Grazie alla loro complementarità, queste tecnologie intelligenti diventano alleate fondamentali nel processo decisionale aziendale:
- L’IIoT garantisce un monitoraggio costante e dettagliato, fornendo dati in tempo reale;
- il ML elabora questi dati, anticipando guasti, ottimizzando le risorse e arricchendo i modelli analitici aziendali.
Questa sinergia apporta benefici sia a livello strategico che operativo. Un esempio emblematico è la manutenzione predittiva, che non solo previene guasti e malfunzionamenti, migliorando la produttività, ma incrementa anche la sicurezza aziendale, soprattutto in contesti a rischio di rotture improvvise e potenzialmente pericolose.
IoT Industriale e Machine Learning si confermano, quindi, tra le tecnologie intelligenti più efficaci per costruire un ambiente tecnologico agile, efficiente e aperto all’innovazione. La loro capacità di adattarsi a contesti diversi e di offrire soluzioni concrete a problematiche aziendali le rende strumenti imprescindibili per le imprese che mirano a restare competitive nel panorama industriale in rapida evoluzione.
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