Il ROI è collegato al'IIoT

Come valutare l'implementazione di una soluzione di Internet of Things in ambito industriale? A che livello di profondità e di performance si trova tale soluzione? Il seguente articolo, tradotto da Network World, esamina questi aspetti attraverso uno studio condotto su 300 intervistati e un indice di maturità dell'IIoT basato su 5 fasi progressive.

Quando la maggior parte delle persone pensa all'adozione dell'internet degli oggetti, pensa alle smart city, ai veicoli autonomi o alle più recenti tecnologie di classe consumer e indossabili. Tuttavia, alcune delle applicazioni tecnologiche più sorprendenti sono in corso all'interno di industriali verticali come la produzione, petrolio e gas (O&G) e il trasporto.

Purtroppo, quando ci viene chiesto quale sia lo stato di adozione dell'internet degli oggetti in questi mercati, spesso ci si affida alle informazioni di base sugli endpoint collegati, invece di capire come le imprese stiano procedendo attraverso la maturità dell'internet degli oggetti nel settore industriale.

Per aiutare a rispondere a queste domande, la mia azienda, Bsquare, ha recentemente condotto il suo primo Annual Industrial IoT (IIoT) Maturity Study. Abbiamo sondato 300 intervistati presso aziende con ricavi annuali superiori a 250 milioni di dollari. I partecipanti erano equamente suddivisi in tre gruppi industriali (manufacturing, trasporti e O&G) e i titoli coprivano un ampio spettro di personale di alto livello con responsabilità operative, la maggior parte dei quali aveva trascorso una media di sei anni nelle loro organizzazioni.

 

 

Prima di passare ai dati dello studio, sarà utile rivedere rapidamente quello che mi piace chiamare l'Indice di Maturità dell'IoT. Lo penso in cinque fasi progressive, ciascuna delle quali si basa tipicamente su quella precedente, permettendo alle organizzazioni di aumentare il valore massimo man mano che avanzano.

Connettività del dispositivo: il processo di raccolta dei dati dai sensori e dalle strumentazioni collegate e di trasmissione ai database cloud per l'analisi. Questo passo getta le basi per la soluzione dell'internet degli oggetti.

Monitoraggio dei dati: introduzione di dashboard e strumenti di visualizzazione per conoscere lo stato delle apparecchiature. Ciò consente alle organizzazioni di effettuare semplici avvisi e altre visualizzazioni di base.

Analisi dei dati: l'apprendimento automatico e l'analisi complessa guidano lo sviluppo di modelli di dispositivi e forniscono ulteriori informazioni. Ciò consente alle aziende di progredire verso diversi casi d'uso: manutenzione predittiva per l'aumento dei tempi di attività dei beni e l'eliminazione di falsi report negativi e positivi, manutenzione basata sulle condizioni e altro ancora.

Automazione: sviluppo ed esecuzione di regole logiche che automatizzano le attività aziendali e si integrano nei processi e nei flussi di lavoro. Ciò consente alle organizzazioni di ottenere il pieno beneficio di diversi casi di utilizzo, compresa l'ottimizzazione delle risorse.

Edge computing: Distribuzione di analisi e orchestrazione a livello del dispositivo. L'intelligenza integrata porta a completare il cerchio del modello di maturità dell'internet degli oggetti, consentendo alle organizzazioni industriali di ottenere il massimo ROI e i benefici di business da guasti predittivi, diagnostica basata sui dati e ottimizzazione dei dispositivi. Inoltre, la vera e propria gestione dei dispositivi dell'internet degli oggetti diventa una realtà poiché l'intelligenza di bordo monitora le condizioni per identificare gli eventi e quindi automatizza le azioni direttamente sull'apparecchiatura per una migliore accuratezza predittiva e tempi di risposta più rapidi.

CHE COSA ABBIAMO IMPARATO?
Ad alto livello, lo studio ha confermato che mentre l'entusiasmo per l'internet degli oggetti scorre in profondità attraverso i mercati industriali, poche organizzazioni stanno sperimentando il ROI associato alle fasi successive dell'indice di maturità. Di fatto, l'86% delle organizzazioni industriali ha adottato l'internet degli oggetti, ma meno della metà utilizza l'analisi avanzata e solo un quarto ha adottato misure per automatizzare l'applicazione delle intuizioni. Nonostante questo fatto, la maggioranza (84%) ritiene che le loro soluzioni siano molto o estremamente efficaci. E tutti gli intervistati ritengono che la tecnologia fornisca un impatto globale significativo o molto forte sulla loro industria.

Abbiamo anche appreso che la maggior parte dei manager aziendali hanno gli stessi obiettivi per le loro implementazioni. La maggior parte delle persone vuole ottenere una migliore visibilità e un migliore controllo sulle apparecchiature business-critical. Molti sono stati anche guidati da obiettivi legati alla salute dei dispositivi, tra cui le informazioni in tempo reale sui device, una migliore gestione dei dispositivi e la loro ottimizzazione. Una piccola parte (meno di un quarto) voleva concentrarsi sulla riduzione dei costi operativi, sull'aumento del volume di produzione e su una migliore conformità.

Per raggiungere questi obiettivi, la maggior parte degli investimenti in IIoT sono attualmente incentrati sugli stadi meno maturi, la connettività (78%) e la visualizzazione dei dati (83%). Solo la metà sta facendo analisi avanzate su quei dati (o stadio tre) e solo una piccola percentuale (28%) sta automatizzando l'applicazione di intuizioni derivate dall'analisi (fase quattro).

Il drastico calo tra il numero di persone che hanno raggiunto la connettività di base e coloro che utilizzano funzionalità avanzate come l'automazione e l'intelligenza di bordo avanzata rappresenta un'opportunità significativa per le organizzazioni di ottenere un maggiore ROI e valore commerciale dai loro investimenti IIoT.

 

Uno dei risultati più significativi dell'indagine è stata la correlazione tra l'impatto positivo che l'IIoT sta avendo su un'impresa e gli investimenti futuri. Quasi il 100% degli intervistati prevede di investire le stesse cifre o di più nei prossimi 12 mesi, con quasi tre quarti che prevedono un aumento durante tale periodo. 

Tuttavia, la maggior parte delle aziende prevede di mantenere in atto gli esistenti casi d'uso IIoT nei prossimi 12 mesi, il che significa continuare a concentrarsi sull'analisi dei dati e sul monitoraggio in tempo reale. Vale la pena notare che si è registrato un notevole aumento degli utilizzi avanzati, come l'automazione delle semplici azioni in un solo passaggio e l'aumento delle capacità di monitoraggio in tempo reale. 

In sintesi, l'IIoT è chiaramente al servizio delle imprese industriali. Stabilire chiari obiettivi di business prima dell'adozione, come la riduzione dei costi operativi, una migliore gestione dei dispositivi o l'aumento della produzione, è un fattore chiave per la maturità dell'implementazione.

di Dave McCarthy, senior director of products di Bsquare Corporation

Articolo tradotto da:
Network World

Topic:
Internet of Things 

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