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Industria 4.0 e tecnologie digitali: come cogliere le opportunità emergenti
Tipicamente, nell’Industria 4.0 le tecnologie digitali costituiscono una leva essenziale per minimizzare l’uso di energia, acqua e materie prime, ridurre le emissioni inquinanti, organizzare al meglio il fine vita del prodotto. La digitalizzazione della manifattura porta a una maggiore flessibilità della produzione, e ciò determina sia un miglioramento della produttività. Inoltre, il numero crescente di sensori e, in generale, di fonti dati disponibili, rendono sempre più dettagliata la visione virtuale di macchine, sistemi e processi. D’altra parte i sistemi e le architetture per l’elaborazione dei dati stanno diventando sempre più complessi e solo con dati pertinenti, di alta qualità e utili è possibile svilupparne il potenziale economico.
Una buona pratica consiste nel determinare in anticipo quali informazioni sono rilevanti per l’applicazione, in che punto del flusso di dati possono essere estratte e con quali algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning possono essere elaborate. Ciò significa raffinare i dati ovvero trasformare i Big Data in Smart Data.
Secondo McKinsey, il business potenziale dell’integrazione della Data Analytics nei processi aziendali sarà stimabile in un range che varia dai 9,5 ai 15,4 miliardi di dollari. Cifre decisamente importanti, dove le applicazioni basate sulla AI dovrebbero incidere per circa il 40% del totale.
Ma non è solo una questione di di produttività. Alla base di questa evoluzione vi è un’enorme quantità di dati, quelli prodotti prima nella fabbrica intelligente dall’IoT, poi dai consumatori durante il customer journey. Per questo la fabbrica intelligente non basta: per cogliere appieno i benefici della transizione digitale è l’impresa nella sua globalità che deve diventare non solo più produttiva ma anche più sostenibile.
E nel corso della sessione, grazie ad esperti e player del mercato, si farà chiarezza sulle soluzioni e proposte per Industria 4.0, e non solo, sui sistemi e sulle architetture per l’elaborazione dei dati per capire dove orientare scelte per ottenere vantaggi competitivi e non perdere opportunità.