Stante la digital transformation, è ormai opinione comune che per continuare a essere competitivi gli Oem industriali dovranno necessariamente adottare l’lIoT (Industrial Internet of Things) e le analisi predittive dei big data per adattare le proprie apparecchiature.
Dal momento che l’IIoT continua ad evolversi, ci sono opportunità crescenti per i produttori di macchinari industriali di raggiungere vantaggi competitivi, di generare nuove opportunità di business e di migliorare i propri processi grazie alla disponibilità di dati in tempo reale.
Il punto centrale è capire come trasformare tutto questo in un servizio migliore per il cliente, aumentando la disponibilità delle apparecchiature attraverso il monitoraggio remoto e i modelli di predictive maintenance.
Con la tecnologia IIoT a bordo delle apparecchiature, i tecnici possono risolvere da remoto i problemi, modificare i parametri operativi e monitorare le operazioni, limitando al minimo le possibili problematiche.
Oggi gli Oem si confrontano con chi opera direttamente sul posto per capire insieme quale sia il modo migliore per risolvere un problema o migliorare la performance di un macchinario. La combinazione tra expertise e visione in tempo reale delle operation porta il vantaggio di avere macchine che vivono più a lungo e processi più efficienti.
Con Livio Pisciotta, Client Solutions Sales Manager Dell Italia abbiamo individuato le sei fasi che le aziende dovrebbero seguire quando cominciano a pianificare l’implementazione di apparecchiature connesse.
Definire il business case per la machine connectivity
Bisogna definire in modo chiaro come i nuovi dati verranno utilizzati per la trasformazione digitale. Se non si comprende a fondo qual è l’interesse pratico del cliente, difficilmente si può ottenere un vantaggio competitivo. La definizione di questa unica metrica incide molto sulla capacità del cliente di ottimizzare le operazioni mentre si gestiscono i rischi
Determinare quali dati sono utili per raggiungere lo scopo
I macchinari connessi tra loro generano una grande quantità di dati real-time; gestirli richiede un appropriato provisioning per assicurarne la gestione e lo storage. È molto importante definire quali sono i dati effettivamente utili rispetto agli obiettivi di business e da lì cominciare ad analizzare, obiettivo per obiettivo, i singoli dati raccolti.
Decidere il miglior modo di raccogliere i dati
Più macchinari sono connessi, maggiori sono i protocolli utilizzati. La soluzione di connessione ideale dovrebbe essere abbastanza flessibile da consentire l’accesso ai dati da qualsiasi protocollo industriale e sufficientemente scalabile da interfacciarsi con una grande varietà di protocolli industriali e sorgenti di dati.
Sviluppare una strategia di connessione sicura
La sicurezza è un concetto chiave quando si parla di IIoT, ed è importante avere una strategia di sicurezza fin dall’inizio. Dopo aver identificato quali dati sono effettivamente funzionali al raggiungimento degli obiettivi di business, devono essere stabilite delle policy di sicurezza per definire le modalità di comunicazione dei device IoT: bloccare tutto il traffico wireless in ingresso al gateway, oppure bloccare tutte le porte fisiche sui gateway, o ancora separare la rete di macchine industriali da tutte le altre reti e stabilire controlli di accesso all’autenticazione.
Insegnare ai clienti a interpretare gli analytics
Il ruolo degli OEM è quello di aiutare i clienti nel saper leggere le analisi che emergono dalla raccolta dei dati e agire immediatamente per identificare e rispondere ad eventi locali non appena accadono. Un approccio distribuito abilita l’integrazione simultanea di data source nel cloud, abilitando gli accessi remoti ai dati critici.
Trasformazione digitale partendo dagli analytics
La possibilità di vedere i dati in modi differenti offre all’operatore la sensibilità per decidere quando passare da un modello di manutenzione programmata reattiva o fissa a quella predittiva. È possibile creare soluzioni ad hoc affinché gli operatori possano accedere, grazie ad applicazioni web o mobile i dati.
In sintesi, un approccio pragmatico, combinato con un portfolio di soluzioni complete, accelera l’implementazione delle iniziative di IoT, riducendo complessità e rischi.
