Nell’era dell’Industria 4.0, la digitalizzazione industriale è diventata un imperativo per le aziende manifatturiere che desiderano rimanere competitive. Il percorso verso la trasformazione digitale è però spesso pieno di sfide, soprattutto in tema gestione dei dati, ed in particolare per le piccole e medie imprese. 

È qui che entra in gioco l’approccio innovativo di Zerynth: attraverso la piattaforma IoT & AI ridefiniamo il modo in cui le aziende affrontano la digitalizzazione industriale. Ciò che distingue la soluzione Zerynth dalle altre sul mercato è la sua struttura di organizzazione e archiviazione dati, basata sullo Zerynth Common Data Model (ZCDM). 

In questo blog post, approfondiamo il tema e spieghiamo perché questo elemento rende la piattaforma eccezionalmente efficace nella gestione dei dati, rendendo la Zerynth Platform ideale per il loro percorso di trasformazione digitale.

La Sfida della Digitalizzazione 5.0

Da un punto di vista tecnico, molte aziende, nell’intraprendere progetti di digitalizzazione industriale, adottano un approccio “bottom-up“, che prevede l’estrazione massiccia e indiscriminata di dati dai macchinari. 

Questo approccio generalmente prevede la raccolta di quanti più dati è possibile estrarre da un macchinario, sia attraverso il PLC (se presente) che attraverso l’installazione di una moltitudine di sensori aggiuntivi. Solo successivamente ci si chiede: “E ora, che ce ne facciamo di questi dati?”.

Questo metodo presenta significative criticità che possono compromettere l’efficienza industriale:

  1. Data Deluge: Un sovraccarico di dati che supera la capacità di gestione dell’azienda.
  2. Inefficienza Operativa: L’eccesso di informazioni può aumentare il carico cognitivo degli operatori, riducendo l’efficacia dei processi decisionali.

L’Approccio Zerynth: Una Rivoluzione Metodologica

L’approccio di Zerynth alla digitalizzazione industriale rappresenta un cambio di paradigma. Invece di raccogliere indiscriminatamente tutti i dati possibili, Zerynth adotta una metodologia top-down mirata e strategica, supportata dall’architettura della piattaforma IoT & AI:

  1. Valutazione delle Esigenze: Si parte da un’analisi approfondita delle sfide specifiche dell’azienda.
  2. Identificazione dei KPI: Si definiscono le metriche chiave rilevanti per il progetto.
  3. Definizione Mirata dei Dati e visualizzazione su dashboard: Si selezionano strategicamente solo i dati necessari in base all’App scelta.

L’approccio top-down di Zerynth è ispirato al  principio di Pareto, secondo cui il 20% dei dati può spiegare l’80% dei fenomeni osservati. Zerynth, nel processo di raccolta dati, si focalizza solo su questi dati critici, permettendo di massimizzare il valore informativo minimizzando la complessità.

Il ruolo dello ZCDM nella Piattaforma Zerynth

Lo Zerynth Common Data Model è una componente cruciale della Piattaforma IoT & AI di Zerynth, progettata per massimizzare l’efficienza industriale. Funge da modello di gestione del Data Lake della piattaforma, con una struttura gerarchica che facilita l’identificazione e l’acquisizione dei dati necessari al funzionamento delle applicazioni.

L’architettura della piattaforma si articola in tre componenti principali:

  1. Edge AI Layer: Connette e digitalizza gli asset industriali, standardizzando i dati per lo ZCDM.
  2. Data Lake e ZCDM: Archivia e struttura i dati secondo le impostazioni dello Zerynth Common Data Model.
  3. App Zerynth: Potenti microservizi che trasformano i dati grezzi in KPI di valore.

Questa struttura consente una gestione dei dati efficiente e scalabile, ottimizzando il flusso di informazioni dall’origine all’analisi finale.

I Vantaggi dello Zerynth Common Data Model

Lo Zerynth Common Data Model è una componente essenziale della piattaforma Zerynth e dell’approccio innovativo di Zerynth, in grado di fornire alle aziende una marcia in più nel loro processo di digitalizzazione industriale.

  • Efficienza Gestionale: Riduce la duplicazione dei dati e la complessità gestionale, rendendo i processi più fluidi.
  • Integrazione Semplificata: Unifica applicazioni e sistemi gestionali diversi, creando un ecosistema coeso e integrato.
  • Analisi e Reporting Ottimizzati: Trasforma i dati grezzi in informazioni preziose con facilità, permettendo la creazione di report significativi in un attimo.
  • Scalabilità: Lo ZCDM si evolve con la tua azienda, adattandosi alle nuove esigenze di business.
  • Agilità Operativa: Ottieni insights rapidi e mirati grazie a una visione olistica dei tuoi sistemi aziendali, per decisioni sempre più informate e tempestive.

Una Piattaforma AI-Ready

Lo Zerynth Common Data Model non è solo uno strumento per la gestione efficiente dei dati, ma rappresenta anche un ponte fondamentale verso l’implementazione dell’AI industriale. La struttura standardizzata e ben organizzata dello ZCDM crea le basi ideali per l’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale avanzati.

Grazie alla qualità e alla coerenza dei dati garantiti dallo ZCDM, le aziende possono facilmente integrare soluzioni di AI industriale come Zero, l’innovativo industrial AI Copilot di Zerynth. Zero sfrutta la struttura dati ottimizzata dello ZCDM per offrire funzionalità avanzate come il monitoraggio in tempo reale, la configurazione assistita dei sistemi, la generazione automatica di report e notifiche proattive.

In questo modo, lo Zerynth Common Data Model si configura come un elemento chiave nell’ecosistema Zerynth, facilitando non solo la digitalizzazione industriale, ma aprendo anche la strada a un futuro in cui l’intelligenza artificiale gioca un ruolo centrale nell’ottimizzazione dei processi produttivi. Lo ZCDM, dunque, non è solo uno strumento di gestione dati, ma un vero e proprio catalizzatore per l’innovazione nell’Industria 4.0 e 5.0.

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About the Author: Daniele Mazzei

Daniele Mazzei
Daniele è CPO e co-founder di Zerynth. Il suo forte interesse per l’interazione tra persone e oggetti intelligenti lo ha portato a co-fondare Zerynth e a progettare dispositivi connessi e applicazioni IIoT. Dopo aver conseguito un dottorato di ricerca in Bioingegneria e Ingegneria Biomedica, è ora professore associato al dipartimento di Informatica presso l'Università di Pisa.

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