Dimentica i big data! Raccogli i dati giusti

Il termine big data è ovunque al giorno d'oggi, ma cosa significa realmente? Secondo una definizione fornita da Google, i big data sono ‘set di dati estremamente grandi che possono essere analizzati tramite computer per rivelare modelli, tendenze e associazioni’.’

Sembra fantastico, vero? In teoria, sì. Attraverso i big data, le aziende possono avere una panoramica delle loro operazioni più ampia che mai, consentendo loro di migliorare l'efficienza e il proprio servizio. Tuttavia, nella pratica, raggiungere questo obiettivo è raramente il caso.

Il problema è che l'elaborazione dei big data è incredibilmente complessa, richiede molto tempo e di solito è costosa. E in molti casi l'analisi dei dati non porta a un cambiamento. Parliamo regolarmente con aziende che raccolgono enormi volumi di dati, ma che in realtà non li utilizzano correttamente. E se i dati non vengono usati in modo efficace o per uno scopo, che senso ha raccoglierne così tanti – e a costi così elevati – fin dall'inizio?

Ecco perché l'attenzione deve spostarsi dalla raccolta grandi dati per raccogliere il dati corretti, soprattutto nel mondo della manutenzione.

Ora, sfortunatamente non esiste ancora una definizione di Google per il termine ‘right data’, ma noi lo consideriamo come ‘i dati critici che guidano la posizione competitiva’. Siamo sicuri che concordherete sul fatto che ottimizzare la salute dei macchinari e massimizzare il tempo di attività sia fondamentale per la produttività e la redditività, e quindi per la posizione competitiva.

Quindi, che aspetto hanno i dati giusti? Beh, non hanno una forma unica; piuttosto, è probabile che differiscano da un'applicazione all'altra e da un sito all'altro a seconda dei diversi beni e del programma di manutenzione scelto.

Prendiamo come esempio il monitoraggio delle vibrazioni tramite accelerometri. Con un volume di dati relativamente ridotto, i team di manutenzione possono facilmente individuare i problemi che si sviluppano nei loro impianti, poiché gli accelerometri rilevano le vibrazioni anomale emesse dalle parti rotanti. In questo caso, i dati raccolti che evidenziano le vibrazioni anomale sono esattamente ciò che ci serve: niente di più, niente di meno. Non vi è alcun bisogno di software e algoritmi complessi (e costosi); gli ingegneri di manutenzione sono invece in grado di mettersi all'opera, riparando gli impianti o sostituendo i componenti problematici prima che si sviluppi un problema più grave.

Resistere alla tentazione di installare sistemi e processi per raccogliere big data è una sfida che molte aziende manifatturiere e di processo probabilmente affronteranno nel 2017. Ma è importante rimanere vigili. Affidatevi ai dati giusti, intraprendete le azioni appropriate quando necessario e ricordate sempre che l'obiettivo è migliorare la posizione competitiva, non semplicemente raccogliere più dati possibile.