Lo stato dell'IIoT 2018

Raccolta di dati generati da più asset e sistemi per creare una dashboard in grado di monitorare un processo di produzione e fornire informazioni in tempo reale.

Raccolta di informazioni operative sugli asset (letture dei sensori, cronologia di assistenza, condizioni ambientali) e utilizzo di modelli analitici per prevedere quando un asset dovrà essere sottoposto a manutenzione, rispetto all'adozione di un approccio di manutenzione reattivo (riparazione di un guasto).

Monitoraggio dello stato e delle prestazioni degli asset di fabbrica e distribuzione del machine learning per la valutazione di attività non standard sulla base di modelli noti (rilevamento delle anomalie), in modo da fornire informazioni utili tramite la visibilità unificata in tempo reale degli indicatori delle prestazioni chiave.

Monitoraggio in tempo reale della qualità di prodotto con notifiche o avvisi in caso di anomalie.

Monitoraggio delle scorte per ottimizzare la logistica, mantenere i livelli di magazzino, prevenire i problemi di qualità, individuare i furti e così via.

Fornire contenuti digitali (ad es. istruzioni di lavorazione, processi di produzione, procedure di sicurezza) tramite tecnologie 3D o di realtà aumentata per migliorare la formazione, la convalida della qualità, l'esecuzione della manutenzione e il monitoraggio delle operazioni.

Monitoraggio dell'ambiente e delle condizioni operative del reparto produttivo per poter identificare eventuali pericoli per la sicurezza del personale e degli asset. Distribuzione di informazioni, avvisi e soluzioni in tempo reale, possibilmente tramite tecnologie di realtà aumentata.

Integrazione dei dati relativi all'utilizzo e alle prestazioni dei prodotti per abilitare modelli di sottoscrizione e determinazione dei prezzi basati sull'utilizzo, sulle prestazioni e sui risultati che creano modelli aziendali invasivi e aumentano il valore acquisito e le opportunità di penetrazione del mercato.

Analisi dei dati sull'utilizzo e sulle condizioni tra i vari prodotti e clienti per attivare avvisi automatici di cross-selling e up-selling e identificare opportunità per nuovi segmenti di mercato, prodotti o servizi in linea con le esigenze dei clienti.

Connessione e analisi dei dati sull'utilizzo dei prodotti e sui materiali di consumo per creare modelli di rifornitura basati sulle scorte, in grado di migliorare il livello di percezione e interazione dei clienti e creare nuovi flussi di ricavo.

Controllo dei prodotti in remoto in base a ubicazione, prestazioni, utilizzo e condizione per monitorare, diagnosticare e risolvere eventuali problemi.

Monitoraggio in tempo reale di macchinari e attrezzature per la manutenzione preventiva on-site e la riparazione di asset operativi.

Espansione del monitoraggio di prodotti e risorse in tempo reale con diagnostica incorporata per garantire l'accesso e l'assistenza degli asset da remoto, incluso il trasferimento bidirezionale dei file o l'aggiornamento remoto del software.

Raccolta di informazioni di assistenza sui prodotti (letture dei sensori, cronologia di assistenza, condizioni ambientali) e utilizzo di modelli analitici per prevedere quando una macchina dovrà essere sottoposta ad assistenza, rispetto all'adozione di un approccio di assistenza reattivo (riparazione di un guasto).

Creazione di una dashboard di assistenza per fornire informazioni di assistenza in tempo reale tramite la raccolta di dati da più sistemi.

Monitoraggio dello stato e delle prestazioni degli asset operativi (mobili o fissi) e distribuzione del machine learning per la valutazione di attività non standard sulla base di modelli noti (rilevamento delle anomalie), in modo da fornire informazioni utili tramite la visibilità unificata in tempo reale degli indicatori delle prestazioni chiave.

Raccolta di dati generati da più asset e sistemi per creare una dashboard in grado di monitorare un processo operativo e fornire informazioni in tempo reale.

Creazione di una dashboard per la raccolta di dati da più sistemi e la distribuzione di informazioni operative in tempo reale.

Raccolta di informazioni operative sugli asset (letture dei sensori, cronologia di assistenza, condizioni ambientali) e utilizzo di modelli analitici per prevedere quando un asset dovrà essere sottoposto a manutenzione, rispetto all'adozione di un approccio di manutenzione reattivo (riparazione di un guasto).

Monitoraggio delle scorte per ottimizzare la logistica, mantenere i livelli di magazzino, prevenire i problemi di qualità, individuare i furti e così via.

Monitoraggio dell'ambiente e delle condizioni di un processo operativo per poter identificare pericoli per la sicurezza del personale e degli asset. Distribuzione di informazioni, avvisi e soluzioni in tempo reale, possibilmente tramite tecnologie di realtà aumentata.

Possibilità di consentire ai clienti di controllare e ottimizzare in remoto i prodotti e le risorse al fine di ridurre i costi operativi, diminuire i rischi alla sicurezza, migliorare i processi aziendali e aumentare il livello di soddisfazione di dipendenti e clienti.

I clienti possono aggiungere o rimuovere funzionalità in remoto, eseguire l'integrazione con altre applicazioni o modificare i parametri di utilizzo per migliorare il loro livello di interazione o le prestazioni dei prodotti.

I clienti possono monitorare o analizzare l'utilizzo e le condizioni dei prodotti o eseguire benchmark con colleghi in modo anonimo per individuare opportunità di miglioramento.

I clienti possono diagnosticare e risolvere rapidamente i problemi tramite esperienze di realtà aumentata o applicazioni connesse per ottimizzare la disponibilità dei prodotti e i tempi di attività e aumentare il livello di soddisfazione dei rispettivi clienti.