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Data Integration, cosa è e quali sono i vantaggi

May 15, 2024 2:55:00 PM / by Alleantia

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Combinare tra loro dati provenienti da più fonti o sistemi in un formato unificato, ciò consente alle aziende di ottenere una visione completa dei propri dati e ricavare informazioni significative.

 

Che cosa è la Data Integration?

La Data Integration, o integrazione dei dati, è il processo di combinare, consolidare e coordinare tra loro dati provenienti da diverse fonti e sistemi per ottenere un insieme di informazioni "contestuali".

L'obiettivo è creare un unico repository di dati affidabile e coerente. Questo repository, chiamato data lake, sarà utile per sostenere molte attività a valore. Tra queste attività ci sono l'analisi dei dati, la reportistica, la manutenzione predittiva e la presa di decisioni informate.

La Data Integration va di pari passo con il concetto di Interoperability, comprendendo tutti i processi relativi al trasferimento e al consolidamento dei dati all’interno e tra i data store, le applicazioni e le organizzazioni.

L’integrazione consolida i dati in forme coerenti, fisiche o virtuali, mentre l’interoperabilità dei dati è la capacità di comunicazione tra più sistemi.

 

La Data Integration and Interoperability permette di combinare i dati che si trovano in diverse fonti e di fornire una vista unificata di questi.

Integrare dati da diverse fonti, cercare relazioni e analizzarle per ottenere informazioni dettagliate risulta fondamentale al fine di ottimizzare e comprendere i processi.

Ma la capacità di accedere rapidamente ai dati e realizzare analisi a supporto della crescita è spesso ostacolata da diverse barriere, come:

 

  • l’accesso ai dati da dispositivi e sistemi eterogenei
  • la gestione di sistemi OT e IT non integrati
  • l’incapacità di scalare le soluzioni IIoT

Solitamente, all’interno delle aziende, capita che vengano raccolti dati di qualsiasi tipo. Da questi si ottengono informazioni per ricostruire solo parzialmente lo svolgimento di un processo.

Anche se un'azienda riceve tutti i dati di cui ha bisogno questi spesso risiedono in diverse sorgenti distinte. Ad esempio le informazioni necessarie possono includere dati provenienti dai macchinari industriali, dai CRM, dall' interazione tra operatori e sistemi o da applicazioni terze.

Non dimentichiamo poi che i dati costano, avere tanti dati significa investire il tempo degli operatori in numerose e infinite attività. Infine, è sempre più frequente raccogliere dati inutili che non verranno mai utilizzati.

 


A cosa serve l’integrazione dei dati

È necessario che la mole di dati generati e trasferiti durante i processi sia utilizzata e facilmente fruibile. La motivazione è quella di voler approfondire la conoscenza per poter ricavare valore aggiunto e vantaggio economico per le aziende.

La data integration elimina la necessità di acquisire manualmente i dati dai processi aziendali e riduce il rischio di errori e successiva analisi attraverso dati in tempo reale.

Questo semplifica l'analisi evitando di dover ricominciare da capo per ogni report o applicazione, permettendo di creare valore immediato.

 


I vantaggi della Data Integration

La data Integration:

  1. Migliora la sinergia e interazione dei sistemi
  2. Consente di risparmiare tempo
  3. Riduce gli errori 
  4. Consente di produrre dati più utili
  5. Consente una Edge Intelligence semplificata

In breve, integrare i dati nel settore manifatturiero porta molti vantaggi come una migliore gestione e controllo della produzione, maggiore efficienza e precisione.

Tuttavia, per sfruttare appieno questi vantaggi, è necessario pianificare e attuare un processo di integrazione efficace e sostenibile

 


Passaggi chiave per l'integrazione dei dati

  1. Trovare le fonti di dati in azienda. Queste possono include macchinari, sistemi ERP, SRPA, controllo qualità, gestione supply chain e altri sistemi di registrazione dati.
  2. Definire i dati da integrare. Una volta identificate le fonti di dati, è necessario definire quali dati devono essere integrati. Questo può includere dati relativi alla produzione, alle scorte, agli ordini dei clienti, alle spedizioni, ai fornitori e ad altri aspetti dell'attività manifatturiera.
  3. Per integrare i dati, devi scegliere una piattaforma. La piattaforma deve collegarsi a diverse fonti di dati. Deve mettere insieme le informazioni in un unico luogo (data lake). Questa piattaforma dovrebbe essere in grado di gestire grandi volumi di dati, fornire una mappatura dei dati accurata e offrire funzionalità di pulizia e normalizzazione.
  4. Pulire e normalizzare i dati. Prima di integrare i dati, è necessario pulirli e normalizzarli per garantire che siano accurati, coerenti e affidabili. Questo può includere la correzione di errori di battitura, la standardizzazione dei formati e la normalizzazione dei valori.
  5. Integrare i dati. Una volta puliti e normalizzati i dati, è possibile integrarli in un unico repository.
  6. Monitorare e mantenere i dati. Dopo l'integrazione, è importante monitorare e mantenerli per garantire che siano accurati, coerenti e affidabili nel tempo. Questo include una visione unificata per la loro verifica periodica, la correzione degli errori e la pulizia dei dati non utilizzati.

 

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Oltre ai passaggi chiave, è importante considerare alcuni elementi aggiuntivi che possono contribuire al successo delle pipeline di dati nel settore manifatturiero:

 

  1. Sicurezza dei dati. Garantire la sicurezza dei dati è fondamentale per proteggere le informazioni sensibili e critiche dell'azienda. Ciò include l'implementazione di controlli di accesso, crittografia dei dati, monitoraggio delle attività sospette e conformità alle normative sulla privacy dei dati.
  2. Scalabilità e prestazioni. Le pipeline devono essere progettate per gestire grandi volumi di dati e adattarsi alle esigenze crescenti dell'azienda nel tempo. Ciò significa che devono essere scalabili e in grado di mantenere alte prestazioni anche con un aumento del carico di lavoro.
  3. Integrazione con sistemi esistenti. Le pipeline di dati devono essere integrate con i sistemi esistenti dell'azienda, come sistemi ERP, MES, CRM e altri, per garantire una visione completa e integrata delle attività.
  4. Automazione dei processi. L'automazione dei processi può contribuire a migliorare l'efficienza operativa e ridurre il lavoro manuale ripetitivo. Ciò può includere l'automazione della raccolta e dell'elaborazione dei dati, nonché l'automazione delle attività di monitoraggio e manutenzione dei dati.
  5. Analisi in tempo reale. Nel settore manifatturiero, è spesso importante avere accesso a informazioni in tempo reale per prendere decisioni immediate e reagire rapidamente ai cambiamenti nell'ambiente operativo. Le pipeline di dati devono essere in grado di supportare l'analisi in tempo reale per fornire informazioni aggiornate e tempestive agli utenti.

Aggiungere questi elementi durante la progettazione e l'implementazione dei flussi di dati nel settore manifatturiero può aiutare le aziende. Questo permette loro di sfruttare al massimo i propri dati e di ottenere importanti vantaggi competitivi.

 


Esempi di pipeline di dati

Avere delle pipeline di dati contestuali è utile per recuperare insight coerenti e affidabili.

Ad esempio, gli strumenti di pipeline di dati possono funzionare per comprendere le potenziali tendenze future tramite un'analisi predittiva basata su dati contestuali.

Un reparto di produzione può utilizzare l'analisi predittiva per sapere quando è probabile che la materia prima finisca o per prevedere quale fornitore potrebbe causare ritardi. L'utilizzo di strumenti efficienti per la pipeline dei dati consente di ottenere informazioni approfondite che possono aiutare il reparto di produzione a semplificare le proprie operazioni.

 

Monitoraggio della produzione

  • Raccolta dei dati di produzione dai sensori delle macchine, dai sistemi MES (Manufacturing Execution Systems), dai terminali degli operatori e da altri dispositivi di monitoraggio.
  • Normalizzazione dei dati, rilevamento di anomalie, aggregazione dei dati per periodo di tempo e calcolo delle metriche di produzione (ad esempio, OEE - Overall Equipment Effectiveness).
  • Analisi dei dati per identificare tendenze di produzione, identificare i tempi di inattività delle macchine, prevedere i picchi di produzione e ottimizzare la pianificazione della produzione.
  • Creazione di dashboard in tempo reale per monitorare lo stato della produzione, generare report sull'efficienza della produzione e identificare i punti critici che richiedono interventi.

Gestione della supply chain

  • Raccolta dei dati relativi agli ordini dei clienti, allo stock di magazzino, ai tempi di consegna dei fornitori e ad altri dati relativi alla supply chain.
  • Normalizzazione dei dati, confronto dei dati di inventario con gli ordini dei clienti, identificazione delle discrepanze e calcolo dei tempi di consegna stimati.
  • Analisi dei dati per identificare inefficienze nella supply chain, ottimizzare la gestione degli stock, identificare rischi di scorte obsolete e migliorare la precisione delle previsioni della domanda.
  • Creazione di dashboard per monitorare lo stato della supply chain, analizzare i flussi di merci e identificare aree di miglioramento nella gestione della supply chain.

Manutenzione predittiva

  • Raccolta dei dati di sensori di condizione, dati di manutenzione storici, dati operativi delle macchine e altre informazioni rilevanti per la salute delle apparecchiature.
  • Normalizzazione dei dati, identificazione di pattern e anomalie nei dati, calcolo delle metriche di salute delle apparecchiature.
  • Analisi dei dati per identificare segnali precoci di guasto delle macchine, prevedere il momento ottimale per eseguire la manutenzione preventiva e massimizzare la disponibilità delle apparecchiature.
  • Creazione di dashboard per monitorare lo stato delle apparecchiature, visualizzare le previsioni di guasto e pianificare le attività di manutenzione.



L'approccio di Alleantia alla Data Integration

Perché la data integration e la gestione dei dati con Alleantia sono così semplici?

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