Industrial analytics: cos’è e come sfrutta i big data nei processi industriali

È proprio questo il campo d’azione dell’industrial analytics, termine con cui si fa riferimento all’insieme delle tecniche e degli strumenti di analisi dei dati, machine learning e intelligenza artificiale (IA) che, in ambito industriale, permettono di estrarre valore dai dati generati in ambiente produttivo, trasformandoli in informazioni utili per il monitoraggio, l’ottimizzazione e la manutenzione degli impianti, con l’obiettivo di ottimizzare i processi, migliorare il processo decisionale e aumentare la produttività.

Oggi, l’industrial analytics si colloca al centro della trasformazione digitale dei processi produttivi. Con la diffusione di fabbriche interconnesse, macchine intelligenti e architetture IIoT (Industrial Internet of Things), la capacità di raccogliere e interpretare dati in tempo reale diventa fondamentale per prendere decisioni rapide e consapevoli a tutti i livelli, dal campo al management.

A rendere possibile questa evoluzione è l’esplosione dei big data industriali: informazioni generate da sensori, dispositivi ottici, lettori RFID, sistemi di visione, attuatori intelligenti e software di automazione.

Questi dati, che attraversano i sistemi OT (Operational Technology) e si integrano con le piattaforme IT aziendali (come ERP e MES), costituiscono la materia prima su cui si fonda l’analisi industriale.

L’industrial analytics, quindi, non è solo una componente del controllo qualità o della manutenzione predittiva: è un elemento trasversale che consente di leggere in profondità il comportamento dei processi, rilevare inefficienze e attivare interventi tempestivi. Un approccio che sta progressivamente trasformando il modo in cui si produce, si pianifica e si prendono decisioni in ambito industriale.

 

L’industrial analytics è una branca della data analytics specificamente applicata al contesto produttivo, ovvero ai processi di produzione, manutenzione, logistica e controllo qualità. A differenza dell’analisi dei dati in ambiti generici, l’industrial analytics lavora su dati provenienti da diverse fonti industriali – come sensori installati su macchinari, linee di produzione, catene di approvvigionamento e sistemi operativi – per individuare schemi ricorrenti o andamenti degenerativi, prevedere guasti e migliorare l’efficienza.

Secondo una definizione dell’Osservatorio Industria 4.0 del Politecnico di Milano, “l’industrial analytics è l’insieme di metodologie e strumenti per la raccolta, il trattamento e l’elaborazione dei big data provenienti da sistemi IoT connessi al livello manifatturiero e dallo scambio di dati tra sistemi IT dedicati alla pianificazione e sincronizzazione dei flussi produttivi e logistici. Include l’utilizzo integrato di Business Intelligence, la visualizzazione dei dati, simulazione, previsione e analisi avanzata, con l’obiettivo di mettere in evidenza l’informazione nascosta nei dati e renderla fruibile per decisioni rapide ed efficaci”.

In altre parole, l’industrial analytics non si limita a raccogliere dati: li trasforma in conoscenza attivabile, permettendo di agire sui processi in modo più efficiente, informato e proattivo.

Le sue tecniche si articolano in quattro livelli di maturità, ognuno con un diverso grado di complessità e valore informativo:

• Descriptive analytics: risponde alla domanda “Cosa è successo?”, fornendo una visione chiara dei dati storici (es. tempi di fermo, performance produttive, livelli di scarto).

• Diagnostic analytics: analizza “Perché è successo?”, individuando correlazioni tra variabili e possibili cause di anomalie o inefficienze.

• Predictive analytics: si focalizza su “Cosa succederà?”, stimando eventi futuri (guasti, saturazioni di linea, picchi di consumo) mediante modelli statistici e machine learning.

• Prescriptive analytics: suggerisce “Cosa conviene fare?”, formulando raccomandazioni operative per ottimizzare decisioni e azioni (ad esempio, modificare parametri di processo o anticipare un intervento manutentivo).

Nel contesto industriale, queste capacità analitiche trovano applicazione concreta nella gestione quotidiana dei processi, trasformando l’analisi dei dati in un vantaggio operativo misurabile, che va oltre il semplice monitoraggio e si estende al miglioramento continuo e alla capacità predittiva del sistema produttivo.

Le soluzioni di Industrial Analytics possono essere in cloud o on-premise, e comprendono software e servizi . Sono adottate da organizzazioni di piccole, medie e grandi dimensioni, attive nei settori ICT, energia e utilities, trasporti e logistica, retail e beni di consumo, manifattura e altri comparti.

 

Il mercato dell’Industrial Analytics ha registrato una rapida crescita negli ultimi anni: secondo un report di The Business Research Company passerà da 29,82 miliardi di dollari nel 2024 a 34,23 miliardi di dollari nel 2025, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 14,8%. I principali fattori di crescita sono stati: ricerca dell’efficienza e dell’ottimizzazione, manutenzione predittiva, strategie di riduzione dei costi, globalizzazione e ottimizzazione delle supply chain, conformità normativa. Si stima che raggiungerà 69,37 miliardi di dollari nel 2029, crescendo con un CAGR del 19,3%. 

Nel prossimo futuro, la crescita del mercato sarà sostenuta da un’attenzione crescente alla sicurezza informatica, dall’adozione dell’edge computing e dallo sviluppo di soluzioni sempre più personalizzate per le esigenze dei singoli settori industriali. Tra le principali tendenze emergenti si segnalano l’integrazione di tecnologie sensoristiche, la diffusione dell’Industria 4.0, l’impiego dei Digital Twin, l’espansione dell’IoT industriale e il rafforzamento delle misure di cybersecurity a livello di sistema.

Alla base dell’industrial analytics c’è una risorsa essenziale: il dato. E il dato, nel contesto industriale, nasce da una rete crescente di dispositivi intelligenti e sistemi connessi, in grado di misurare, rilevare e comunicare in tempo reale le condizioni operative di macchine, impianti e ambienti produttivi. È qui che entra in gioco la sensoristica avanzata, elemento chiave nella transizione verso l’industria data-driven.

Oggi, i sensori non si limitano più a generare segnali digitali o misure isolate: sono componenti attivi di un ecosistema informativo, capaci di fornire dati continui, precisi e contestualizzati. Oltre ai sensori standard, infatti, è possibile disporre di una vasta gamma di sensori smart che, grazie ad una sensibilità avanzata, sono in grado di fornire risultati di misurazione e rilevamento affidabili che incrementano la disponibilità dell’impianto.

Questi sensori alimentano una varietà di fonti di dati industriali, tra cui macchinari e linee automatizzate, che generano dati di processo (velocità, temperatura, vibrazioni, pressione, consumo energetico) e forniscono indicatori di performance in tempo reale; sistemi di tracciabilità, che seguono ogni componente o lotto lungo il ciclo produttivo, integrando informazioni di posizione, stato, conformità e tempo di attraversamento; magazzini e ambienti logistici intelligenti, dove sensori e attuatori monitorano i flussi di materiali, la disponibilità di stock e l’uso delle risorse in ottica just-in-time, oppure, processi di manutenzione e sicurezza, che si affidano a dati predittivi per rilevare anomalie, prevenire guasti e garantire l’integrità degli impianti e delle persone.

Tutti questi dati, raccolti in modo capillare e continuo, costituiscono la base per i sistemi di industrial analytics. La loro affidabilità, granularità e contestualizzazione sono ciò che consente di sviluppare analisi avanzate realmente utili, capaci di riflettere il comportamento reale del sistema fisico.

Perché l’industrial analytics produca valore reale, è necessario che i dati raccolti in campo vengano non solo acquisiti, ma anche trasportati, elaborati e analizzati in modo efficiente. Questo è possibile grazie a una serie di tecnologie abilitanti, Edge computing, cloud e IIoT, che compongono l’infrastruttura digitale dell’industria moderna, a partire dal livello di campo fino ai sistemi decisionali aziendali.

In un mondo dove i dati sono il nuovo capitale industriale, l’industrial analytics rappresenta la chiave per trasformare ogni informazione in azione, ogni processo in opportunità e ogni sfida in vantaggio competitivo.