Il risultato a lungo termine dell’IoT e della trasformazione digitale non è sempre chiaro a tutti nella fase iniziale, ma sono consigliabili piccoli passi misurabili che facciano progredire le aziende, benché lentamente. Così sarà possibile ottenere informazioni approfondite lungo il percorso, con la concreta possibilità di arrivare gradualmente a implementazioni su scala più vasta

Sfruttare la tecnologia per fare in modo che la visibilità su prodotti, dispositivi e processi sia continuamente ampliata e per promuovere la crescita di una mentalità aziendale innovativa: la trasformazione digitale consiste essenzialmente in questo, ed è un processo cui giovano significativamente l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati.

L’integrazione di componenti IoT in prodotti e processi promette di incrementare l’efficienza operativa e di dare consistenza a vantaggi competitivi. Eppure, mentre la pandemia da Covid-19 ha innescato una incontrollabile accelerazione, si è assistito a un destabilizzante rallentamento dei progressi nell’ambito dell’IoT.

Esattamente come accade con l’integrazione di componenti software incorporati in prodotti e servizi, per favorire la piena realizzazione della trasformazione digitale, i componenti della soluzione IoT devono farsi parte integrante dei prodotti e dei processi dell’azienda, assicurando un’esperienza positiva al cliente che vedrà aumentare l’efficienza operativa e potrà approfittare di concreti vantaggi competitivi.

Investire nell’IoT: alla base, iterazione e apprendimento

L’IoT non può essere definito come “una soluzione”. Più corretto invece è pensarlo come un intero processo, finalizzato a raccogliere e analizzare dati ed estrarne informazioni chiave, gestendo e aggiornando sistemi e dispositivi in base all’analisi in corso. Appena le informazioni vengono generate, si determinano nuovi cambiamenti nel processo, in un ciclo continuo di feedback per perfezionare, apprendere e ottimizzare.

Un’azienda che investe nell’IoT deve tenere conto che il successo è strettamente connesso anche all’apprendimento automatico (Machine Learning), e cioè alla comprensione dei dati raccolti, all’ottimizzazione del processo di analisi dei dati e, infine, al reperimento delle informazioni utili per applicare le indicazioni emerse durante la sperimentazione.

Gli strumenti low-code (sotto forma di tabelle, flussi di lavoro o diagrammi a blocchi funzionali) ormai consentono a ingegneri e integratori di lavorare sui dati all’edge e nel Cloud anche senza competenze avanzate. Il software low-code può anche essere utilizzato per creare applicazioni web che si interfacciano con database o sistemi ERP (Enterprise Resource Planning).

Implementazione, gestione, ridimensionamento e comunicazione, che un tempo rappresentavano degli “ostacoli” nello sviluppo dell’IoT, ora sono facilmente accessibili e monitorabili. La formazione riguardante l’utilizzo dei modelli Machine Learning è agevolata dalle piattaforme di Intelligenza Artificiale low-code: se l’operatore fornisce una serie di dati di addestramento, la piattaforma genererà automaticamente un modello ottimizzato.

L’Internet of Things in tre step

Dal momento in cui un’azienda dà il via all’iter di trasformazione digitale utilizzando l’IoT, in genere si attraversano tre fasi chiave, non indipendenti ma connesse e consecutive tra loro.

Primo step: visibilità – È il momento della raccolta dei dati da sensori e dalle altre apparecchiature, cui seguono monitoraggio e rilevamento. Visto l’aumento vertiginoso della quantità dei dati da raccogliere, la sfida negli ultimi anni si disputa nella gestione e nell’estrazione di valore da quanto raccolto.

Secondo step: scoperta – Con quanto emerge dai dati, si procede verso nuove realizzazioni. Si avanzano le ipotesi atte a implementare prodotti e processi: generalmente si potenziano i sensori, aumentandone quantità ed efficacia, per effettuare analisi sempre più efficienti, grazie alle quali si finisce spesso per rendersi conto di dover intervenire anche su aspetti dell’organizzazione aziendale che in fase di progetto non erano stati inclusi.

Terzo step: trasformazione – L’IoT è per sua natura in grado di trasformare le aziende che lo adottano. Una volta implementati i prodotti, i modelli di business, il supporto o le vendite, ci si può ritrovare arricchiti di informazioni preziose per apportare ulteriori adattamenti e innovazioni.

Adozione IoT: la struttura “agile” conviene

Quando un’azienda elabora un piano di adozione dettagliato, allocando budget e risorse all’inizio del processo di adozione, si prepara a una sfida importante. Talvolta purtroppo accade che, mancando la conoscenza e la consapevolezza necessarie, e mancando una stretta interazione con il team di integrazione del sistema, il progetto sia abbandonato ancor prima che il programma IoT inizi a fornire feedback.

Quest’eventualità sfavorevole può essere scongiurata optando per una modalità “agile” e rapida. Si rinuncia, cioè, ad un piano completo, limitandosi inizialmente a identificare un problema-chiave risolvibile usando l’IoT, senza impegnare troppo budget e risorse. Facendo poi leva sull’apprendimento, si mette in piano una successiva azione, che aumenta o espande la soluzione esistente per risolvere un problema diverso.

L’IoT in vista della produzione completa

Quando un processo è evolutivo, il fallimento deve essere messo in conto. Non per questo va evitato rinunciando a priori o demonizzato: non deve mai essere l’ultimo dei tentativi, ma parte preziosa di un’esperienza da costruire sul campo, correggendo il tiro ove necessario, ma senza demordere rispetto agli obiettivi.

Questi potrebbero richiedere mesi o anni di lavoro; ma è un dato di fatto che, mentre la tecnologia si evolve, i team interni, collaborando, crescono in competenza non solo tecnologica ma anche operativa. Con la corretta analisi dei dati, la visibilità conduce alla scoperta che a sua volta ispira azioni atte a migliorare le prestazioni o l’efficienza.

Si tratta di sfruttare la tecnologia in modo opportuno, affinché in modo che la visibilità su prodotti, dispositivi e processi risulti continuamente ampliata. Quando la ricerca porta a riconoscere le corrette strategie, si è in grado di indurre processi di trasformazione sui modelli aziendali e operativi nel loro complesso.