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Perché alcune aziende non riescono ancora a diventare Data-Driven?
Nella Data-Driven Economy in cui ci troviamo, le aziende che crescono sono quelle in grado di individuare le strategie più mirate grazie all'analisi dei dati. Stando all'IBM Institute, le imprese che usano un approccio Data-Driven hanno 23 volte più probabilità di battere la concorrenza.
Ciononostante, molte aziende non hanno gli strumenti per sfruttare al meglio i dati dei propri stabilimenti e macchinari.
Si stima che, ogni mese, si perdano 27 ore di produzione a causa di guasti sui macchinari (Senseye).
Per comprendere l'entità del danno che ne deriva basti pensare che un'ora di fermo non programmato equivale a una perdita media di 245.000 ? (Aberdeen Strategy). Questo dato è ancora più alto se si considerano aziende che producono a ciclo continuo.
Anche quando si parla di energia le inefficienze sono allarmanti. In uno scenario dove il costo dell'elettricità per kWh è cresciuto del 30% rispetto al 2019 (Assolombarda), il 37% dell'energia in azienda viene sprecato ogni anno (U.S. Department of Energy).
Secondo una recente ricerca di Gartner, le barriere per l'implementazione dell'I.A. per le analitiche sui Big Data sono molteplici; fra le difficoltà più comuni ci sono l'assenza di risorse per implementare le tecnologie di misurazione, i volumi troppo grandi di dati e la loro complessità.
In effetti, con le soluzioni tradizionali, creare e attivare una data-pipeline richiede tempi e costi elevati. I vari passaggi, ossia misurazione, acquisizione, trasferimento, monitoraggio e analisi dei dati, richiedono spesso diversi fornitori, molteplici interventi e licenze diverse.
Le complicazioni maggiori sono l'installazione di sensori cablati invasivi, la configurazione dei server e lo sviluppo e la messa in produzione degli algoritmi di I.A.
Con l'obiettivo di aiutare le aziende a ridurre i costi e i tempi necessari per diventare Data-Driven, Quick Algorithm ha sviluppato Scops. Questa soluzione copre l'intera data-pipeline, tagliando di 5 volte i tempi di implementazione di soluzioni tradizionali e offrendo un'unica soluzione End-to-End che va dalla misurazione con sensori IoT, alle analitiche avanzate con I.A.
Scops offre un accesso facilitato all'Efficientamento Energetico e alla Manutenzione Predittiva grazie a kit noleggiabili per campagne di monitoraggio e analisi veloci da implementare. Nel kit sono inclusi i Sensori wireless IoT, la Gateway per il trasferimento dei dati al cloud con protocollo LoRa e l'Analisi Dati con I.A. per identificare trend e anomalie.
Contatta Quick Algorithm; potrai scoprire di più sui progetti pilota per le campagne di monitoraggio sia sulle performance dei macchinari, andando a ridurre i fermi impianto, sia sui consumi, intervenendo per l'efficientamento.
Si stima che, ogni mese, si perdano 27 ore di produzione a causa di guasti sui macchinari (Senseye).
Per comprendere l'entità del danno che ne deriva basti pensare che un'ora di fermo non programmato equivale a una perdita media di 245.000 ? (Aberdeen Strategy). Questo dato è ancora più alto se si considerano aziende che producono a ciclo continuo.
Anche quando si parla di energia le inefficienze sono allarmanti. In uno scenario dove il costo dell'elettricità per kWh è cresciuto del 30% rispetto al 2019 (Assolombarda), il 37% dell'energia in azienda viene sprecato ogni anno (U.S. Department of Energy).
Secondo una recente ricerca di Gartner, le barriere per l'implementazione dell'I.A. per le analitiche sui Big Data sono molteplici; fra le difficoltà più comuni ci sono l'assenza di risorse per implementare le tecnologie di misurazione, i volumi troppo grandi di dati e la loro complessità.
In effetti, con le soluzioni tradizionali, creare e attivare una data-pipeline richiede tempi e costi elevati. I vari passaggi, ossia misurazione, acquisizione, trasferimento, monitoraggio e analisi dei dati, richiedono spesso diversi fornitori, molteplici interventi e licenze diverse.
Le complicazioni maggiori sono l'installazione di sensori cablati invasivi, la configurazione dei server e lo sviluppo e la messa in produzione degli algoritmi di I.A.
Con l'obiettivo di aiutare le aziende a ridurre i costi e i tempi necessari per diventare Data-Driven, Quick Algorithm ha sviluppato Scops. Questa soluzione copre l'intera data-pipeline, tagliando di 5 volte i tempi di implementazione di soluzioni tradizionali e offrendo un'unica soluzione End-to-End che va dalla misurazione con sensori IoT, alle analitiche avanzate con I.A.
Scops offre un accesso facilitato all'Efficientamento Energetico e alla Manutenzione Predittiva grazie a kit noleggiabili per campagne di monitoraggio e analisi veloci da implementare. Nel kit sono inclusi i Sensori wireless IoT, la Gateway per il trasferimento dei dati al cloud con protocollo LoRa e l'Analisi Dati con I.A. per identificare trend e anomalie.
Contatta Quick Algorithm; potrai scoprire di più sui progetti pilota per le campagne di monitoraggio sia sulle performance dei macchinari, andando a ridurre i fermi impianto, sia sui consumi, intervenendo per l'efficientamento.
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Settori: Gestione Dati
Mercati: Manutenzione industriale
Parole chiave: Analisi dati
