IoT Analytics. A che punto sono le aziende?

IoT Analytics. A che punto sono le aziende? Una ricerca condotta da SDA Bocconi fotografa la situazione italiana, tra consapevolezza e criticità

*di Angela Perego

Oggi le “cose” non sono più oggetti passivi, ma stanno diventando snodi attivi di una rete di relazioni, grazie alla possibilità di comunicare tra loro e col mondo esterno. Le operazioni, le azioni e i comportamenti delle «cose» (e delle persone che portano con sé device mobili con sensori di varia natura) diventano una nuova fonte di dati da poter analizzare.
L’Operations of Things alimenta così l’Analytics of Things (o l’IoT Analytics) permettendo non solo di monitorare in modo intelligente le azioni e gli stati delle cose o delle persone, ma anche di disporre di una grande base di dati molto analitici, generati in tempo reale, utili per costruire nuove insights su fenomeni di varia natura (ad esempio la predizione della manutenzione di un impianto di produzione o dello stato di degrado di una pompa idraulica o di un pneumatico o del rischio di incidente stradale o dell’acuirsi di una patologia).

IoT Analytics, a che punto sono le imprese italiane?

Dalla ricerca condotta da SDA Bocconi in collaborazione con Qlik, Esqogito, Horsa, ITReview e Synthese emerge che il 41,5% delle imprese (Campione composto da 135 aziende così suddivise per settore merceologico: 48,9% manifatturiero, 25,9% Servizi, 20,7% Pubblica Amministrazione e 4,4% Distribuzione e Retail) già utilizza le tecnologie IoT e nel breve termine un ulteriore 23,7% investiranno in IoT.
Le aziende dichiarano di essere consapevoli del fatto che queste tecnologie e i dati che esse generano, possono innescare innovazione aziendale, cambiando sia il modo di operare sul mercato della società (diversificando prodotti e servizi, entrando in settori economici nuovi o contigui, cambiando profondamente i propri modelli e processi operativi), sia il processo di innovazione dei prodotti/servizi.
Un ulteriore elemento di riflessione emerge dalla constatazione che le imprese che vedono la possibilità di disporre con l’IoT di più dati per l’innovazione di prodotto/servizio, non presentano sostanziali differenze negli ambiti di applicazione rispetto al campione complessivo, mentre vantano una maggiore attenzione alla sicurezza e privacy dei dati (sempre rispetto al campione complessivo) come criticità all’introduzione dell’IoT in azienda: ciò fa intuire che una quota rilevante dei dati generati con l’IoT e utili per l’innovazione di prodotto/servizio, deriva proprio dall’osservazione del comportamento d’acquisto e d’uso dei prodotti/servizi da parte dei clienti a cui sono collegate le problematiche di privacy e di sicurezza.

IoT Analytics tra riflessione e criticità

Tra le criticità e gli ostacoli all’introduzione dell’IoT in azienda, ci sono al primo posto i costi di investimento per la progettazione e realizzazione (27,3%), poi le competenze e l’organizzazione aziendale viste da diversi punti di vista: come complessità percepita o rilevata nella progettazione e gestione dei sistemi IoT (22,7%), oppure come unità organizzative, ruoli specifici e cultura digitale aziendale (21,6%). La Data governance non sembra invece essere un problema: data privacy, data quality e data ownership non sono particolarmente menzionate come criticità all’introduzione dell’IoT.
Un ultimo elemento analizzato dalla ricerca riguarda la “readiness” delle imprese, cioè la presenza attuale di condizioni organizzative, economiche e tecnologiche che possano facilitare l’introduzione e la diffusione dell’IoT Analytics, in particolare in ambito Industry 4.0. Le imprese si dichiarano “meno pronte” proprio nell’ambito che oggi forse rappresenta la maggiore novità di applicazione delle Analytics in campo IoT, la manutenzione predittiva, seguita dalla ottimizzazione della pianificazione degli acquisti e della logistica in entrata e dalla visibilità e ottimizzazione in tempo reale dei trasporti e dei magazzini. Migliore invece è la preparazione negli ambiti più tradizionali e conosciuti dell’ottimizzazione della pianificazione e della schedulazione della produzione e della gestione della qualità dei prodotti.

*Angela Perego è docente della Unit Sistemi Informativi di SDA Bocconi. Laureata in Ingegneria Gestionale al Politecnico di Milano nel 1998, ha conseguito il Dottorato in Sistemi Informativi Aziendali all’Università Luiss Roma e il phD in Sciences de Gestione al Paris Dauphine nel 2009. Dal 2003 al 2008 è stata membro del Comitato Divisione Ricerche Claudio Demattè.