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Servirsi dei dati dell’industria 4.0 attraverso il personale

Il fattore umano nella digitalizzazione

Proprio per questo, negli ultimi anni, molte aziende hanno investito notevolmente sulla digitalizzazione delle linee di produzione, sulla costruzione di sistemi di Data Warehouse, piattaforme cloud e altre iniziative simili.

Tuttavia, secondo diversi studi e la nostra stessa esperienza, le nuove fonti di dati, spesso ci impiegano più tempo ad entrare nell'uso quotidiano. Per esempio, uno studio della Digital Analytics Association Germany, ha concluso che il 60% delle imprese industriali, sono preparate per raccogliere dati dai sensori, ma solo il 32% ne ricava il risultato desiderato. E un recente sondaggio ha scoperto che solo un dipendente su due e solo un manager su tre è consapevole del potenziale della data analytics.

Attualmente molte aziende si sono focalizzate sull'IA e sull'analisi predittiva. Data la presenza mediatica dell'argomento e alcune "storie di successo", la digitalizzazione è spesso vista come sinonimo di un uso diffuso dell'IA. In realtà, quasi nessuna azienda sarà in grado di sfuggire a questa tendenza a lungo termine.
Tuttavia, le aziende di maggior successo saranno quelle in grado anche di utilizzare un secondo - e non meno importante - aspetto della digitalizzazione a proprio vantaggio: il fattore umano. Questo significa integrare con efficienza nel lavoro quotidiano, la vasta conoscenza dei processi e le competenze dei dipendenti, con il potenziale delle nuove fonti di dati.

In fin dei conti, quanto valore aziendale potrebbe venirsi a creare se il personale altamente qualificato di R&S non passasse intere giornate a preparare dati in Excel, creando grafici per i report? E se l'analisi dei problemi con i sistemi richiedesse invece solo pochi minuti? Se le domande degli addetti alla qualità ricevessero subito una risposta, invece di trascorrere ore nelle maschere di interrogazione del programma ERP? Se fossimo in grado di generare nuovo know-how sul potenziale di ottimizzazione dei processi e dei prodotti da fonti di dati poco utilizzate, di cui però già disponiamo?

Utilizzo dei dati da parte di esperti di dominio grazie a strumenti adeguati

Questo può essere possibile attraverso strumenti moderni ed efficienti. Non è possibile, né logico esternalizzare ai data scientist ogni singola analisi sui big data. Tanto più che in molti casi le soluzioni decisive possono venire solo dagli esperti del dominio, in quanto solo loro possono valutarne la rilevanza sulla base del loro know-how del processo. Pertanto, sono necessari strumenti che forniscano in modo affidabile risultati rilevanti per il business, senza necessariamente avere competenze approfondite nella Data Science o conoscenze di programmazione. E devono essere in grado di scalare grandi volumi di dati, che vengono generati oggi in aree come l'IoT, la misurazione intelligente e le linee di produzione digitalizzate.

Gartner, proprio per questo, ha coniato già da diversi anni, il termine "Citizen Data Scientist". Il termine si riferisce agli esperti di dominio che sono abilitati ad eseguire analisi avanzate dei dati attraverso una formazione avanzata e strumenti adeguati. Secondo Gartner, i Citizen Data Scientists possono colmare il divario tra l'analisi self-service tradizionale degli utenti aziendali e le tecniche analitiche avanzate dei Data Scientist. Sono in grado di eseguire analisi meticolose che in precedenza avrebbero reso necessaria una formazione in Data Science. Di conseguenza, possono fornire analisi avanzate senza dover per forza possedere una formazione di vari anni, come i Data Scientist.

Il numero di Citizen Data Scientists ammonta a circa 30 milioni in tutto il mondo. Questo gruppo offre un enorme potenziale per la digitalizzazione: esperti di dominio che generano una produzione maggiore e di qualità, basata sui dati. In termini concreti, questo significherebbe nel contesto specifico dell´ Industria 4.0, per esempio:

  • Ottenere nuove informazioni dai dati delle macchine per l'ottimizzazione dei processi, ad esempio per ridurre gli scarti e risparmiare energia e altre risorse.
  • Accorciare i cicli di sviluppo in R&S attraverso un'analisi efficiente degli esperimenti
  • Ridurre i tempi di inattività degli impianti non pianificati, attraverso un'analisi approfondita dei problemi

In molti casi, questi argomenti non possono essere automatizzati, ma sono le attività quotidiane degli ingegneri dei settori della tecnologia di processo, della gestione della qualità, della R&S e della manutenzione. E per queste attività quotidiane, è importante attingere alle nuove fonti di dati nel miglior modo possibile.

Visplore - La migliore ricerca austriaca trasforma gli ingegneri in Citizen Data Scientist

È proprio qui che entra in gioco Visplore. L'azienda affonda le sue radici nell'area di ricerca della "Visual Analytic", che combina la visualizzazione intuitiva di grandi serie di dati con metodi derivati dal data mining e dall'intelligenza artificiale. L'Austria ha giocato un ruolo di primo piano in questo campo per molti anni, grazie ai suoi gruppi di ricerca di alto livello. Il software Visplore è stato creato come spin-off del centro di ricerca VRVis, dove è stato sviluppato in progetti di ricerca pratica con aziende austriache innovative e leader come AVL List, Austrian Power Grid e RHI Magnesita, e dove è già affermato come software standard a livello aziendale. Inoltre, Visplore si basa su risultati di ricerca pubblicati nelle migliori riviste internazionali e premiati come "Best paper".

Si potrebbe quindi riassumere come segue: Visplore trasforma gli ingegneri in Data Scientist. Visplore (www.visplore.com) mira a permettere agli esperti di dominio esterni alla Data Science, di ottenere risultati migliori, con molto meno sforzo per la preparazione e l'analisi dei dati. A differenza dei software di business intelligence come Tableau o PowerBI, Visplore si concentra sugli ingegneri che lavorano con grandi dati di misurazione e sensori. Il software fornisce soluzioni grafiche per quesiti come il confronto degli impianti di produzione, l'analisi di correlazione dei dati di qualità e di processo, l'analisi dei guasti degli impianti e il monitoraggio dei modelli di previsione. Queste soluzioni sono progettate come "Cockpit" che possono essere applicate ai dati da file, database o ambienti come Matlab e Python in pochi secondi senza sforzo di programmazione o configurazione. Una caratteristica chiave, specialmente per i dati dei sensori ad alta risoluzione, è la performance. Visplore permette un'analisi dinamica anche quando si visualizzano milioni di valori individuali, in modo che l'attenzione rimanga sulla domanda effettiva.

Grazie all'ingresso del rinomato investitore VC europeo BtoV nel febbraio 2021, la Visplore GmbH di Vienna è sulla buona strada per la crescita. I clienti di Visplore provengono principalmente dai settori dell'industria, dell'energia e della ricerca e sviluppo, comprese le principali aziende austriache come il produttore di carta Mondi, la fonderia Georg Fischer, il generatore di energia Verbund e il fornitore di servizi di ricerca AIT.

Questi e numerosi altri clienti apprezzano il fatto che Visplore riduca significativamente il tempo richiesto per i controlli di plausibilità, la preparazione e l'analisi - in alcuni casi da settimane a ore - il che significa che più dati possono essere utilizzati in modo efficace e che i progetti di dati possono essere completati con successo più rapidamente. Inoltre, i clienti riferiscono che grazie a Visplore, molti più dipendenti lavorano e prendono decisioni basate sui dati. E quindi ottengono miglioramenti concreti, come l'aumento dell'efficienza energetica e l'estensione dei cicli di manutenzione da 19 a 49 giorni.

Conclusioni

Infine, va sottolineato ancora una volta: quando si parla di digitalizzazione, oltre a tendenze come IA e cloud, non bisogna dimenticare la pratica quotidiana di quei dipendenti che hanno la conoscenza dei processi. Il futuro appartiene a quelle aziende i cui dipendenti lavorano quotidianamente e con efficacia con gran volumi di dati.

Dr. Harald Piringer

CEO Visplore GmbH
hp@visplore.com

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