Applicazioni e casi d'uso dell'analisi IoT

L'Internet of Things (IoT) riunisce più tecnologie. Come insieme, l'acronimo sta a indicare una rete di oggetti fisici ("things") connessi che raccolgono informazioni tramite chip e sensori intelligenti per poi trasferirli via Internet. Ciò permette alle organizzazioni di raccogliere e infine utilizzare quei dati per prendere decisioni più consapevoli.

L'IoT genera una vasta quantità di informazioni e, negli anni, ha contribuito in modo significativo alla crescita dei dati a livello mondiale. Poiché l'IoT funziona raccogliendo dati in tempo reale dagli oggetti connessi nella sua rete, è normale che la quantità di dati IoT abbia una crescita esponenziale nel tempo. A questa mole di dati, la cui natura evolve rapidamente, si aggiunge l'elevata complessità derivante dai vari tipi di formati utilizzati.

A causa di queste caratteristiche, per le organizzazioni è sempre stato dispendioso (in termini sia di tempo che di costi) analizzare le informazioni raccolte, anche quando avevano il vantaggio di utilizzare piattaforme IoT. A meno che non vogliate pagare per risorse ed esperti necessari a dare un senso al caos, l'enorme mole e la complessità dei dati IoT rendono l'acquisizione di informazioni approfondite basate sui dati una vera utopia.

Man mano che il mercato e le tecnologie evolvono, la disponibilità di soluzioni avanzate e convenienti per l'analisi Internet of Things ha trasformato dati prima inaccessibili in informazioni approfondite che stanno letteralmente cambiando il modo in cui le organizzazioni operano. Di pari passo con l'aumento del numero di organizzazioni che utilizzano efficacemente l'analisi IoT, assistiamo alla prolificazione dei casi d'uso dell'analisi avanzata e delle applicazioni innovative. 

Proseguite la lettura per scoprire come le organizzazioni di vari settori utilizzino l'analisi Internet of Things per prendere decisioni più consapevoli.  

Che cos'è l'analisi IoT? 

L'analisi IoT viene utilizzata per dare un senso alla vasta quantità di dati prodotti dall'Internet of Things. Questi dati provengono da una miriade di sensori e di dispositivi: un singolo macchinario può avere decine di sensori differenti, ciascuno dei quali produce dati a un ritmo incessante. L'analisi IoT è determinante per poter acquisire i dati provenienti dai dispositivi connessi all'IoT e generare informazioni approfondite, rilevare schemi ricorrenti o fare previsioni che le organizzazioni possono utilizzare per prendere decisioni più consapevoli.

Esistono diversi tipi di soluzioni di analisi avanzate che le organizzazioni possono utilizzare per dare un senso ai dati IoT. La soluzione ideale dipende dal volume di dati che vengono generati, dalla complessità delle informazioni prodotte e dal tipo di azioni basate su tali informazioni.

Quali sono i tipi di analisi IoT?

I tipi di analisi Internet of Things vengono classificati in base ai tipi di sfide che risolvono e di informazioni che producono. I quattro tipi principali sono: analisi descrittiva, analisi diagnostica, analisi prescrittiva e analisi predittiva.

• Analisi descrittiva 

L'analisi descrittiva dà un senso ai dati in tempo reale che provengono dai dispositivi connessi all'IoT. Monitora le prestazioni dei dispositivi e determina se stanno funzionando come dovrebbero. Questo tipo di analisi può essere utilizzata per rilevare anomalie, comprendere come viene utilizzato un dispositivo nell'organizzazione o dai consumatori, individuare gli output di un certo macchinario e altro ancora.

• Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica fornisce informazioni approfondite sul perché qualcosa accade. Può essere utilizzata per comprendere anomalie, aree di inefficienza o altre tendenze. Qualora un dispositivo non abbia prestazioni ottimali, l'analisi diagnostica controlla i dati IoT per identificare la causa del problema. 

• Analisi predittiva 

L'analisi predittiva incorpora funzionalità di machine learning per valutare la probabilità che si verifichi un evento futuro. I modelli di machine learning vengono addestrati con vaste quantità di dati storici, grazie alle quali è possibile identificare tendenze e probabilità di eventi atti a produrre determinati risultati. L'analisi predittiva applica questa conoscenza ai dati in tempo reale che provengono dai dispositivi IoT per predire efficacemente il futuro. Questi tipi di informazioni approfondite danno alle organizzazioni il tempo di agire in modo proattivo per cambiare il risultato previsto, se quest'ultimo è indesiderato.

• Analisi prescrittiva 

Una delle funzionalità di analisi più avanzate è quella prescrittiva. L'analisi prescrittiva offre informazioni approfondite aggiuntive su quali azioni è possibile intraprendere per incidere sui risultati dell'analisi descrittiva, diagnostica o predittiva. Aiuta le organizzazioni a capire meglio come prevenire i guasti, migliorare l'efficacia, scongiurare gli output negativi o aumentare quelli positivi e altro ancora. 

Come potenziare la manutenzione predittiva con l'analisi IoT

Le aziende che applicano l'analisi predittiva a un modello di manutenzione predittiva riescono a capire meglio le condizioni attuali dei dispositivi, nonché le loro esigenze future. La manutenzione predittiva offre informazioni utili a pianificare il momento migliore per la manutenzione di un'apparecchiatura, nonché a predire e prevenire possibili guasti prima che si verifichino. La manutenzione predittiva sta trasformando i risultati dell'assistenza, con una riduzione fino al 30% dei periodi di inattività non pianificati, un'accelerazione fino all'83% degli interventi e un risparmio fino al 75% delle ore trascorse on-site.

Applicazioni dell'analisi IoT nei diversi settori 

Produzione e industria

Le applicazioni dell'analisi IoT consentono alle imprese industriali di migliorare la qualità dei prodotti, l'efficienza della produzione e l'assistenza clienti. Mentre i beni sono ancora in produzione, le aziende possono testarli e monitorarli in un ambiente virtuale che permette di identificare in modo proattivo eventuali problemi, prima del lancio sul mercato. Utilizzando apparecchiature di fabbricazione intelligenti, le organizzazioni possono capire meglio il processo di produzione e le potenziali aree di aumento dell'efficienza. Dopo la commercializzazione dei prodotti, le organizzazioni possono sfruttare la manutenzione predittiva per abbassare i costi dell'assistenza e aumentare la soddisfazione dei clienti.

Sanità  

L'analisi Internet of Things nel settore sanitario sta portando a un approccio più olistico e incentrato sul paziente, grazie alle informazioni approfondite che è in grado di fornire.

Utilizzando app sanitarie su smartphone e dispositivi medici connessi, come i dispositivi indossabili e i letti ospedalieri intelligenti, il personale medico ora ha tutto ciò che occorre per capire meglio lo stato di salute dei pazienti. Le informazioni approfondite aggiuntive sui pazienti rilevano potenziali rischi e consentono agli operatori sanitari di curare in modo proattivo i pazienti.

L'utilizzo di dispositivi indossabili e di app fuori dall'ospedale permette ai fornitori di prodotti per il settore sanitario di monitorare da remoto i parametri e i segni vitali dei pazienti e di essere avvisati di determinati risultati anche se il paziente non si trova fisicamente vicino al fornitore.

Supply chain 

La velocità e l'efficienza sono essenziali per i ricavi della supply chain. Ecco perché molte delle applicazioni IoT in questo settore hanno a che fare con la capacità di ottimizzare i processi. L'IoT può essere utilizzato per identificare l'esatta posizione delle materie prime e dei prodotti. Ciò consente alle organizzazioni di monitorare e predire in che modo un prodotto si sposta e si sviluppa attraverso la supply chain. Quest'analisi aiuta a identificare le aree in cui è opportuno intervenire per aumentare l'efficienza e fornisce informazioni operative su come correggere le inefficienze.

Energia 

Le modalità con cui l'analisi IoT viene applicata al settore dell'energia apporta vantaggi sia al fornitore sia all'utente finale. I contatori dotati di sensori consentono al fornitore di energia di monitorare e controllare la rete elettrica tra gli impianti di produzione e i diversi punti di distribuzione. All'utente finale, invece, offrono informazioni approfondite sul modo in cui sta consumando energia e su cosa può fare, se lo desidera, per modificarlo.

Sfide relative all'analisi IoT 

L'analisi avanzata associata all'Internet of Things rappresenta un campo relativamente nuovo e irto di sfide. Si basa su ingenti quantità di dati eterogenei provenienti da dispositivi IoT, il che comporta alcune sfide tipiche delle analisi dei big data. Una di queste è la visualizzazione. A causa del volume di dati IoT che vengono creati (e che continuano a essere creati), l'archiviazione e la gestione dei dati sono sfide primarie. Le attuali funzionalità di archiviazione dei big data sono piuttosto limitate, di conseguenza l'analisi di questo tipo di dati è in continuo sviluppo.

In secondo luogo, poiché i dati IoT possono presentarsi in diversi formati (strutturati, non strutturati o semi-strutturati), la visualizzazione dei dati per prendere decisioni di business può essere difficoltosa. Affinché i dati IoT consentano una visione operativa chiara, devono prima essere ottimizzati per la visualizzazione.

Come implementare soluzioni di analisi IoT 

La disponibilità di soluzioni innovative nel mercato è stata una rivoluzione per le organizzazioni che prima non riuscivano a utilizzare l'enorme mole di dati in loro possesso. Prodotti come ThingWorx abbattono le barriere dell'analisi dei dati, così che le organizzazioni possano concentrarsi sul valore apportato dai dati, senza la necessità di assumere un team di data scientist. Queste soluzioni aiutano le organizzazioni a trasformare tutti i loro dati IoT in informazioni direttamente operative che consentono di migliorare il processo decisionale a ogni livello.

Conclusioni

Dalla sanità alla produzione, le organizzazioni di diversi settori utilizzano l'analisi IoT per prendere decisioni più consapevoli. Utilizzando i differenti tipi di analisi disponibili, possono capire in che modo i prodotti vengono utilizzati e perché si verificano determinati risultati. Possono persino predire il futuro e ottenere informazioni approfondite su come modificare i risultati previsti, ridefinendo i propri processi.  

Ulteriori risorse per la manutenzione predittiva nel Service: 

Questionario: Dove si trova la vostra organizzazione nel percorso verso l'assistenza predittiva?

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