“Le tecnologie di sensori, cloud e big data necessarie per abilitare un progetto IoE oggi sono già disponibili e possono comportare importanti vantaggi. La vera sfida del presente? Portare l’IoE al centro della nostra strategia di business”. A lanciare la palla è Alberto Bazzi, responsabile Advanced Technologies di Minsait in Italia, che davanti alle evoluzioni di uno scenario passato in poco tempo dall’Internet of Things all’Internet of Everything, propone una “ricetta” per guidare le imprese verso un’efficace strategia data driven.
“Quattro passi fondamentali – spiega – per incorporare l’IoE nelle fondamenta della nostra strategia digitale e che richiedono, come ogni processo trasformativo, l’adattamento culturale dell’intera organizzazione, oltre al supporto di partner esperti in grado di guidare le aziende attraverso l’intero processo”.
Uno scenario di interconnessioni crescenti
“La crescente interconnessione di oggetti, processi, dati e persone è una delle caratteristiche che definiscono il nostro tempo e la condizione necessaria per la rivoluzione digitale che stiamo vivendo – scrive Bazzi -. Nel 2020, sono stati stimati circa 50 miliardi di dispositivi connessi in tutto il mondo, con una crescita esponenziale prevista nei prossimi anni. Solo in Italia, il mercato dell’Internet of Things aveva un valore pari a 6 miliardi di euro nel 2020, con tassi di crescita del 25% nel periodo pre-pandemico, secondo l’Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano. Oggi, infatti, la rete di connessioni è così vasta e varia che abbiamo superato il concetto di Internet of Things. Sta nascendo l’era dell’Internet of Everything (IoE): un nuovo paradigma che porta con sé opportunità senza precedenti per le nostre aziende. L’IoE non solo può ottimizzare gli attuali modelli di business attraverso un approccio data-driven, ma può anche abilitare nuovi modelli di business basati, per esempio, sulla “servitization” dell’offerta”.
Le potenzialità dell’IoE
“Questo – prosegue Bazzi – è ben noto in settori come il trasporto, la logistica e il retail, che sono stati pionieri nell’adozione di queste tecnologie. Grazie all’IoE, le grandi aziende sono state in grado di ottimizzare le loro operazioni e catene di approvvigionamento, così come di muoversi verso offerte più personalizzate e sistemi di assistenza clienti più sofisticati ed efficienti. In questo modo, per offrire solo alcuni esempi dei nostri progetti, l’applicazione di tecnologie IoE alla sicurezza delle fabbriche ha ridotto i costi operativi del monitoraggio degli asset e delle aree ad alto rischio fino al 50%, riducendo al minimo la necessità di intervento umano nella prevenzione degli incidenti. Inoltre, nella Sanità, l’applicazione dell’IoE alla teleassistenza ha ridotto del 40% i trasferimenti dei pazienti negli ospedali e del 20% le visite a domicilio dei medici, trasformando la tecnologia in uno strumento al servizio della salute dei cittadini”.
“Forse – aggiunge – una delle aree in cui l’IoE ha avuto il maggiore impatto è nei progetti di Smart Cities. Nella nostra esperienza, la centralizzazione e lo sfruttamento incrociato dei dati dei servizi della città possono ottimizzare risorse come l’illuminazione intelligente, generando un risparmio fino al 40% nel consumo di elettricità; o l’irrigazione intelligente, con un risparmio fino al 25% nel consumo di acqua. Come dimostrano questi esempi, le tecnologie di sensori, cloud e big data necessarie per abilitare un progetto IoE sono già disponibili e possono comportare importanti vantaggi. La vera sfida oggi è portare l’IoE al centro della nostra strategia di business. Nella nostra esperienza, questo richiede quattro passi”.
I 4 passi per portare l’IoE nella strategia di business
- In primo luogo, spiega Bazzi, è necessario “considerare l’IoE come uno dei fattori critici di successo e adottare una metodologia di implementazione efficace, basata su cinque azioni: collegare i dispositivi; conservare e arricchire le informazioni raccolte; applicare i dati al nostro processo decisionale attraverso analisi avanzate (machine learning, analisi predittiva, ecc.); distribuire le informazioni elaborate in modo che raggiungano tutte le aree dell’azienda in modo omogeneo; e monetizzare i miglioramenti ottenuti nei processi, nelle operazioni, nell’approvvigionamento e nel customer care”;
- In secondo luogo, è fondamentale “integrare correttamente la sensoristica nei sistemi legacy delle nostre aziende, il che richiede l’implementazione di soluzioni integrate che evitino l’esistenza di silos nella nostra architettura tecnologica”;
- “Naturalmente – puntualizza -, è anche essenziale scegliere il giusto modello di connettività, così come l’architettura della piattaforma di riferimento (cloud, edge, fog computing) incaricata di memorizzare ed elaborare i dati raccolti dai nostri sensori.
- Infine, è necessario applicare un layer di intelligenza artificiale per estrarre pieno valore dai dati disponibili e metterli al servizio del nostro processo decisionale.
