L’implementazione di un sistema di Data Management richiede metodo, competenze specifiche e una visione ben definita. Ogni fase del progetto comporta decisioni strategiche che influenzano l’efficienza dei processi e la qualità dei dati disponibili per il business.
Per questo è fondamentale conoscere in anticipo tutti le fasi operative, gli errori da evitare e le risorse necessarie.
Continua a leggere per approfondire e costruire una base solida per la gestione dei dati nella tua impresa.
Conoscere e pianificare correttamente i passaggi dell'implementazione del Data Management permette di ridurre rischi, evitare rallentamenti e ottimizzare le risorse interne.
Ecco gli step principali da considerare:
Chiarire cosa si vuole ottenere dal sistema: controllo, efficienza, tracciabilità, analisi, ecc.
Individuare tutte le fonti disponibili, dai macchinari ai sistemi informatici già in uso, e relativi protocolli e formati dati.
Stimare volumi, frequenza, tipi di dati e livelli di affidabilità richiesti.
Selezionare la tipologia di software (es. historian, piattaforma IIoT, data hub) in base alle esigenze operative e agli obiettivi.
Definire come verranno raccolti, gestiti e archiviati i dati, con una visione completa dell’architettura.
Modellare i dati in modo coerente per facilitarne l’utilizzo e la lettura.
Collegare il nuovo sistema con quelli già presenti in azienda per uno scambio efficace di informazioni.
Verificare che i dati raccolti siano corretti, completi e coerenti.
Stabilire chi può accedere ai dati e come proteggerli da usi non autorizzati.
Verificare il funzionamento del sistema e attivarlo in modo controllato.
Controllare le prestazioni nel tempo ed evolvere il sistema secondo le nuove esigenze.
Durante l'implementazione di un sistema di Data Management possono emergere diverse criticità che è importante conoscere in anticipo per poterle affrontare con tempestività.
Una delle principali difficoltà è legata alla forte eterogeneità delle sorgenti e alla necessità di gestire più protocolli di comunicazione. I dati provengono da dispositivi, macchinari e software differenti, spesso con standard e formati non uniformi, rendendo complessa l'integrazione.
Un’altra sfida frequente è la presenza di sistemi in campo basati su tecnologie non di ultima generazione. Questi componenti obsoleti possono limitare le possibilità di connessione e richiedere soluzioni tecniche specifiche per garantire l’accesso e il trasferimento dei dati.
In molte situazioni, risulta inoltre necessario coinvolgere i fornitori dei sistemi già presenti in azienda per ottenere informazioni dettagliate sull’accesso ai dati. Questo passaggio può richiedere tempo e coordinamento, soprattutto in assenza di documentazione aggiornata.
Infine, la poca o nessuna cultura del dato in azienda rappresenta un ostacolo concreto. Se le persone non sono abituate a lavorare con dati affidabili e strutturati, anche il miglior sistema rischia di non essere utilizzato appieno. La consapevolezza e la formazione giocano quindi un ruolo decisivo nel successo del progetto.
Per evitare errori comuni nell'implementazione di un sistema di Data Management, è importante seguire alcune best practices consolidate, che aiutano a garantire la continuità del progetto e il raggiungimento degli obiettivi.
Un primo elemento chiave è l’utilizzo di piattaforme industriali collaudate, dotate di tecnologie complete in grado di gestire l’eterogeneità e la complessità dei dati di campo. Queste soluzioni offrono maggiore affidabilità e sono pensate per affrontare scenari reali, anche in presenza di sistemi e protocolli diversi.
Un altro aspetto fondamentale è affidarsi a esperti del settore industriale che abbiano esperienza nella gestione degli asset di campo, inclusi quelli più datati. Il loro supporto garantisce un approccio tecnico adeguato e una gestione di progetto strutturata, capace di prevenire criticità e facilitare l’integrazione.
È inoltre utile coinvolgere il personale operativo fin dalle prime fasi del progetto, in particolare nella definizione dei requisiti e delle interfacce, come report o dashboard. Questo approccio assicura maggiore aderenza alle esigenze reali e favorisce l’adozione del sistema.
Infine, è consigliabile partire da casi concreti, già validati sul campo, mantenendo però una visione di lungo periodo: l’obiettivo deve essere quello di costruire un sistema scalabile, capace di evolversi fino a coprire l’intera fabbrica.