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Distribuzione, previsione, adattamento: le caratteristiche dell'IoT che ogni CTO dovrebbe conoscere

Distribuzione, previsione, adattamento: le caratteristiche dell'IoT che ogni CTO dovrebbe conoscere

L’Internet delle Cose (IoT) ha aperto a scenari di sviluppo interessanti per la produttività su larga scala. Negli ultimi anni molte industrie (telco, manifatturiera, logistica) hanno cominciato a muovere i primi passi nell’IoT per ottenere dati da elaborare e da trasformare in fattori strategici di business 

Il ruolo del CTO nello scegliere la più opportuna soluzione IoT per il proprio settore è determinante. Tuttavia questa sottende una comprensione più ampia, su quanto sia necessario introdurre una tecnologia che possa realmente rispondere a un'esigenza interna. Per fortuna, grazie a costi spesso ridotti e analisi possibili anche sul breve periodo, sperimentare oggi una strategia IoT non implica grossi investimenti, che potranno essere destinati a un’implementazione successiva. 

Secondo gli esperti, le caratteristiche dell’IoT, in ottica di processo, sono le seguenti: distribuzione, previsione, adattamento, come risulta dal ciclo sviluppato da Gartner nel 2017. Tale ciclo è fatto di momenti distinti la cui durata non è determinabile a priori. Più l’ambito di intervento è complesso, più tempo sarà necessario ad attivare e portare a termine i singoli pillar.  

Distribuzione

Nella prima fase la domanda che dovresti porti è: il business che governo è in grado di ospitare dispositivi IoT? Vista l’ampia scelta di cui l’Internet delle Cose oggi dispone, la conclusione è probabilmente . Nella distribuzione, la compagnia si dota dei device che raccolgono e inviano dati a un'applicazione basata su cloud. Esempi su tutti sono i sensori di geolocalizzazione piazzati a bordo dei furgoni di un’unica flotta, che comunicano a una centrale la posizione di ogni vettore. 

Previsione

Una volta ottenuti, i dati devono essere contestualizzati e interpretati. Lo scopo è capire dove intervenire per correggere eventuali errori, per ottimizzare il lavoro, risparmiare sui costi e avere un servizio migliore. La fase di previsione è impegnativa per una serie di motivi. Aggregare elementi non strutturati per renderli utilizzabili richiede tempo e training continuo. Solo così l’hardware utilizzato può comprendere e dunque prevedere il comportamento di un’attività, per esempio il ritardo di un autista sempre alla stessa ora del giorno di un medesimo percorso, perché, dati 3 punti su una mappa A, B e C, si conclude che un tratto invertito A, C e B, migliora i tempi e aiuta a risparmiare carburante.


Adattamento

Risultati alla mano, il passo essenziale è l’output dell’analisi che può essere fatto da persone che hanno letto le interpretazioni dei dati o da sistemi autonomi che sulla base di “scoring” delle possibilità individuano quella con le caratteristiche potenzialmente più in linea con le necessità di business. Ecco allora l’adattamento, un’azione di influenza concreta sulla realtà. La modifica dell’ordine di percorrenza di un veicolo impatterà anche sul tragitto degli altri, causando dunque una riorganizzazione funzionale di aree e turni. Se in primo luogo ciò può sembrare una conseguenza negativa sulla programmazione generale, alla fine potrà essere un vantaggio, ristabilendo ordini e priorità, canalizzando in maniera più intelligente le risorse e regolando la condotta dei restanti mezzi, tramite i dati raccolti dall’IoT montato a bordo.  

Queste 3 fasi contribuiscono a definire, a larghi tratti, cosa l’Internet delle Cose può fare per cambiare approccio alla produttività, sfruttando sensori e chip che monitorano continuamente la situazione. In questo modo si crea una rete di valore capace di raggiungere finalità che fino a qualche tempo fa era molto difficile perseguire. 

 

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