Big Data: il motore per la Manutenzione 4.0
Prendendo spunto da un articolo del Sole 24.ore:
Nel 2021 il mercato dei Big Data Analytics raggiungerà un valore stimato superiore ai 2 miliardi di euro, in crescita del 13%, dopo che nel 2020 la pandemia aveva fortemente rallentato gli investimenti in ambito gestione e analisi dei dati.
La crescita è trainata soprattutto dalla componente software, che registra un incremento del 17% (con punte di oltre il 30% per le piattaforme di Data Governance e Data Science & AI), e dai servizi di consulenza e personalizzazione tecnologica, che crescono in doppia cifra, mentre la spesa in risorse infrastrutturali aumenta meno della media del mercato.
Sono i risultati della ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano presentata durante il convegno “La Data Science è ripartita: siete pronti a seguirla?”.
Tante luci, qualche ombra
La ripresa coinvolge tutti i settori merceologici, con investimenti in Data Management & Analytics in aumento di oltre il 10%. Assicurazioni, manifatturiero e telco & media sono i comparti che segnano la crescita più marcata. Un quinto degli investimenti in soluzioni di Analytics passa da servizi in Public & Hybrid Cloud, +21% rispetto al 2020.
Quasi otto grandi aziende su dieci lavorano all’integrazione di dati provenienti da diverse fonti interne o esterne e il 54% ha avviato almeno una sperimentazione in ambito Advanced Analytics (era il 46% nel 2020).
Insieme ai progetti cresce anche il fabbisogno di competenze: complessivamente il numero di Data Scientist è aumentato nel 28% delle grandi imprese, ma questa crescita riguarda le aziende che già avevano investito negli scorsi anni. Non aumenta in modo trasversale la diffusione di figure professionali dedicate.
Inoltre, nonostante i progressi dell’ultimo anno, soltanto il 27% delle realtà può definirsi un’azienda data science driven, ovvero un’impresa con competenze diffuse e numerose sperimentazioni e progetti a regime in tutta l’organizzazione.
Gli Analytics nelle pmi
Nel 2021, il 44% delle piccole e medie imprese ha investito in Analytics nel 2021 o prevede di farlo entro fine anno e un altro 44% ha dichiarato che la pandemia ha avuto un ruolo determinante nell’acquisire maggiore consapevolezza sulla necessità di valorizzare i dati a disposizione.
Le prossime sfide secondo gli esperti
“Nonostante una diffusa voglia di sperimentazione, poche aziende italiane oggi possono essere considerate veramente data-driven, cioè capaci di portare l’intera organizzazione a una piena valorizzazione dei dati a disposizione – ha spiegato Carlo Vercellis, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics -. Per far sì che la Data Science abbia un impatto concreto, è necessario creare una cultura dei dati che, a diversi livelli, avvicini sempre più lavoratori ad un uso quotidiano di insights e risultati delle analisi”.
“La prossima sfida per le imprese sarà sviluppare una data-driven strategy basata su competenze e iniziative mature in tutte e tre le sue dimensioni, che sono il Data Management, la Data Science e la Data Literacy, su cui ad oggi emergono ancora percorsi sbilanciati”, ha aggiunto Alessandro Piva, Responsabile della ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics.
E la Manutenzione?
Purtroppo la situazione non è diversa, anzi. La maggior parte delle pmi svolge oggi analisi predittive (62%), ma le sperimentazioni di Advanced Analytics sono presenti solo in una ristretta minoranza (14%). Questo determina un aumento della sfiducia nei confronti di tale potentissimo strumento di analisi, in quanto, da un lato, le aziende sono spinte ad investire grazie agli incentivi del programma “Industria 4.0” sulle Politiche Manuentive On-Condition, con, ad esempio, installazioni di sensori e l’implementazione di nuovi SW, ma, dall’altro, non riesce a “supportare” adeguatamente gli operatori con la corretta e puntuale formazione. Così facendo, viene meno il “focus” dell’analisi operativa: i manutentori “leggono” i dati, ma non li analizzano e non ne traggono giovamento. Non li sanno interpretare oppure, quello che lo fanno, non sono le persone giuste per tipo di skills e know-how.
Di fatto, non viene implementata l’Ingegneria di Manutenzione. Infatti, un terzo del campione ha figure dedicate alla gestione dell’analisi dei dati nella funzione IT o distribuite nelle diverse funzioni aziendali, in particolare Data Analyst, che sicuramente sono le persone più qualificate, ma meno indicate per la specifica attività della RCM (Reliability Centred Maintenance).
Aperto come sempre alla discussione….