Analisi predittiva: vantaggi e nuovi scenari di business

Innovazione digitale, costante crescita dei dispositivi connessi – sempre più volti a raccogliere una grande mole di dati- sono solo alcuni degli aspetti che hanno portato le aziende ad orientarsi verso un’analisi predittiva e ad un’analisi dei dati.

L’obiettivo? Prevenire interventi di assistenza non essenziali e non programmati, influire in modo positivo sulle attività aziendali e sui profitti, e favorire il rapporto con i clienti.

Grazie allo sviluppo dell’Industry 4.0, le aziende si muovono sempre di più verso una visione proattiva e automatizzata per gestire l’intero processo produttivo, servendosi del machine learning e dell’ advanced analytics. L’evoluzione del machine learning, in particolar modo, permette alle aziende di analizzare i dati per riconoscere, capire e comunicare informazioni specifiche venendo, così, a conoscenza dei mutamenti attuali e offrendo nuovi scenari e possibilità di business. L’intento è usufruire e trarre vantaggio dai dati che si hanno a disposizione per diminuire le perdite, massimizzare i tempi e limitare i costi.

Perché le aziende dovrebbero scegliere un’analisi predittiva? Quali sono i vantaggi?

L’ analisi predittiva si fonda su dati storici, che vengono usati per sviluppare un modello matematico, capace di prevenire avvenimenti futuri. È, infatti, una modalità che si avvale di strumenti e metodi di condition monitoring per tracciare le attività del dispositivo durante il consueto funzionamento. In tal modo è possibile individuare eventuali problematiche e guasti, ed intervenire prima ancora che portino a malfunzionamenti. Grazie all’analisi predittiva, infatti, si agisce soltanto quando è opportuno.

Non ricorrere alla manutenzione predittiva può causare ingenti danni per le aziende, diminuendo le capacità produttive totali di un impianto dal 5 al 20%. Su scala mondiale, invece, i tempi di non attività non programmati di un’attrezzatura hanno un costo per i produttori industriali pari a 50 miliardi di dollari annualmente.

Grazie ai numerosi dispositivi e applicazioni IoT è possibile integrare nei macchinari industriali vari tipi di sensori che garantiscono un monitoraggio costante come, ad esempio, sensori che controllano la vibrazione e la velocità di ventilatori, pompe, gestori d’aria e torri di raffreddamento per mezzo di algoritmi automatizzati supportati dagli analisti di dati.

Diminuiscono così i tempi di attesa che permettono alle aziende di ottenere un servizio più veloce e attendibile e, in alcuni casi, prima ancora che il cliente si renda conto della problematica.

Entro il 2025, saranno disponibili più di 50 miliardi di dispositivi connessi online. Ne deriva che la mole di dati raccolti da ogni strumento aumenterà sempre di più. Inoltre, nuovi potenziamenti della connettività, e la comparsa delle reti mobili 5G, permetteranno di reperire più dati da ogni dispositivo, dati che saranno usati per condurre applicazioni di analisi sempre più elaborate.

Le aziende devono, quindi, essere abili a saper affrontare l’innovazione in modo efficace e positivo. Devono esser anche coscienti dei pericoli e dei vantaggi che il cambiamento digitale può provocare, e riuscire a garantire la continuità produttiva e la sicurezza informatica.