Dai dashboard alle piattaforme dati: la base per un'IA di successo

Le piattaforme di dati e l'AI stanno offrendo un valore crescente alle organizzazioni. Le aziende stanno riducendo i costi grazie alla manutenzione predittiva, in cui i sensori rilevano quando le macchine necessitano di assistenza, aiutando a prevenire i tempi di inattività non pianificati. L'automazione aumenta la produttività poiché i sistemi si occupano di attività precedentemente gestite manualmente. Alcune aziende stanno persino creando nuovi flussi di ricavi offrendo servizi intelligenti ai clienti, basati su approfondimenti derivanti dai loro dati e processi.

Ma prima che qualsiasi sistema di AI possa funzionare, tutti i dati devono essere accessibili e facili da trovare. E spesso questa è la sfida più grande.

Componenti pronti all'uso

Le aziende raccolgono dati da innumerevoli fonti: file, sensori, dispositivi IoT. Una piattaforma di dati riunisce tutte queste informazioni in un quadro completo. A differenza dei sistemi tradizionali, non archivia i dati in silos separati. Invece, li unifica tutti: ERP, CRM, sensori delle macchine, misurazioni della qualità, registri di manutenzione. In un ambiente centrale, l'IA può iniziare subito a lavorare.

Un grande vantaggio delle piattaforme moderne è che molti componenti sono immediatamente disponibili pronti all'uso. Questo rende lo sviluppo di un prodotto basato sui dati molto più efficiente. Una piattaforma di dati centrale garantisce inoltre che i dati all'interno dell'organizzazione rappresentino un'unica fonte di verità.

Questi componenti funzionano meglio quando i dati sottostanti sono ben organizzati. Le organizzazioni raccolgono dati da diversi sistemi e creano modelli di dati interni solidi, permettendo loro di analizzare i dati da prospettive multiple. Con strumenti moderni, è persino possibile utilizzare il modello di dati, o parti di esso, per un agente di IA che può rispondere a domande specifiche basate su quei dati aziendali particolari.

Le piattaforme cloud offrono scalabilità senza la necessità di gestire la propria infrastruttura. Si paga solo per ciò che si utilizza e si può scalare rapidamente quando necessario.

Le organizzazioni che già utilizzano molti prodotti Microsoft spesso optano per il stack Microsoft: Azure, Databricks e Power BI. Microsoft offre soluzioni specifiche per il settore, come Factory Operations Agents che utilizzano il linguaggio naturale per interrogare i dati di produzione. L'ecosistema Azure include anche servizi di IA e Power Automate. Le alternative comprendono Factory Thread per la virtualizzazione dei dati specifici per il settore manifatturiero, Amazon Web Services con Glue, o Google Cloud Dataflow.

Qualità dei dati: spazzatura dentro, spazzatura fuori

Anche i migliori modelli di dati e agenti di AI falliranno se i dati sottostanti sono di scarsa qualità. La qualità dei dati svolge un ruolo cruciale nell'implementazione dell'AI. Una soluzione di intelligenza artificiale funziona correttamente solo se i dati sono accurati, coerenti e completi. L'accuratezza è spesso la sfida più grande: gli errori nei contenuti sono comuni, soprattutto quando gli esseri umani sono coinvolti nella fornitura dei dati. Le persone commettono errori.

Ad esempio, l'immissione manuale dei dati può portare a inesattezze. Prendiamo i registri di manutenzione in cui i tecnici annotano le attività di servizio. Se qualcuno dimentica di registrare una riparazione o annota la macchina sbagliata, il sistema di AI potrebbe imparare che determinati apparecchi richiedono meno manutenzione di quanto non necessitino realmente.

Questi problemi non possono essere risolti costruendo sistemi migliori. La soluzione sta alla fonte: è lì che deve essere garantita la qualità dei dati. Le piattaforme possono aiutare rendendo visibile la qualità dei dati e chiarendo come possono essere utilizzati. In combinazione con i processi di governance, questo porta infine a una piattaforma di intelligenza artificiale affidabile.

Non si tratta solo della tecnologia, ma anche dei processi che la circondano: chi controlla i dati, cosa viene controllato e chi è responsabile?

Dati IoT: sempre attivi

Nel settore manifatturiero, i dati IoT svolgono un ruolo speciale. I sensori delle macchine trasmettono continuamente dati: temperatura, vibrazione, pressione, consumo energetico. Questi dati vengono trasmessi in tempo reale, spesso più volte al secondo.

Ciò rende i dati IoT fondamentalmente diversi dai dati aziendali tradizionali. Mentre i sistemi ERP vengono aggiornati alcune volte al giorno o alla settimana, i dati dei sensori sono costanti. Questi flussi di dati richiedono un approccio differente: sistemi in grado di elaborare milioni di eventi al secondo e rispondere immediatamente ai cambiamenti.

Il vantaggio dei dati dei sensori è che tendono ad essere di alta qualità. Provengono da dispositivi tecnici programmati per effettuare misurazioni specifiche. Di tanto in tanto un sensore potrebbe malfunzionare e generare valori anomali, ma spesso questo può essere spiegato tecnicamente.

Le moderne piattaforme di dati non solo raccolgono i dati, ma inviano anche informazioni indietro. Quando arriva un punto dati, il sistema può rispondere immediatamente. Una pompa, un motore o un sistema di riscaldamento reagisce automaticamente alle nuove informazioni.

Quando è importante minimizzare la latenza, entra in gioco l'edge computing. In questo caso, i dati vengono analizzati vicino alla macchina e solo gli insights rilevanti vengono inviati al cloud. Ciò non solo riduce la latenza, ma aiuta anche a ridurre i costi.

Sicurezza: proteggere i dati sensibili

Man mano che le piattaforme di dati iniziano a memorizzare informazioni più sensibili, la sicurezza diventa sempre più importante. La produzione è uno dei settori più vulnerabili agli attacchi informatici, soprattutto quando la tecnologia operativa diventa sempre più connessa ai sistemi IT.

Una piattaforma sicura deve affrontare diverse aree chiave: classificazione dei dati, controllo degli accessi, sicurezza della rete e mascheramento dei dati. Questi requisiti sono incorporati nelle linee guida di sicurezza, che vengono poi implementate nella piattaforma insieme alle migliori pratiche e ai principi di sicurezza.

La comunicazione tra sistemi è spesso l'anello più debole. È per questo che le piattaforme idealmente operano all'interno della rete dell'organizzazione, riducendo il rischio di accesso esterno. Strati aggiuntivi di sicurezza per autenticazione, autorizzazione e crittografia sono essenziali.

Lavorare con le piattaforme di dati spesso comporta anche il trattamento di informazioni sensibili dal punto di vista della privacy. Domande fondamentali includono: è consentito condividere determinati dati all'interno dell'organizzazione, e chi ha accesso a quali informazioni? Sensibilizzare su queste tematiche è cruciale.

Costruire le basi corrette

Per i produttori, utilizzare piattaforme di dati sta diventando essenziale per rimanere competitivi. Il problema è che molte aziende non hanno ancora organizzato i propri dati. Mancano persino di un catalogo di base, rendendo difficile individuare le informazioni corrette.

Per costruire una solida base, le organizzazioni devono sviluppare tre pilastri in allineamento: tecnologia, processi e persone. Il lato tecnico riguarda i sistemi che si scelgono e il modo in cui vengono implementati. Il lato dei processi si concentra su chi è responsabile della governance dei dati e delle procedure associate.

Ugualmente importante è il lato umano. I dipendenti devono avere consapevolezza di ciò che l'AI può e non può fare. Devono essere formati per utilizzare efficacemente i nuovi strumenti. E soprattutto, devono sentirsi parte attiva dei dati e dei processi con cui lavorano. Senza tale coinvolgimento, anche la migliore tecnologia non avrà successo.

Una piattaforma di dati non è una soluzione magica, ma è un abilitatore fondamentale. Le aziende che investono in una solida base di dati creano le migliori condizioni per il futuro. Per tecnologie come AI generativa, gemelli digitali e agenti autonomi, quella base è più importante che mai.