Data lake industriale

Quanti insight stai perdendo con dati sparsi tra sistemi?

Quando le informazioni della fabbrica sono distribuite tra applicazioni, database e sistemi separati, diventa difficile utilizzarle in modo efficace per analisi e decisioni operative. 

Il data lake industriale raccoglie e centralizza grandi volumi di dati provenienti da impianti, sensori e sistemi aziendali, rendendoli disponibili per analisi storiche, avanzate e predittive.

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Una base dati solida per analytics e innovazione

Un data lake industriale permette di raccogliere e storicizzare dati eterogenei in un unico ambiente scalabile e strutturato. 

Questo consente di conservare sia dati strutturati che non strutturati, creando una base informativa affidabile su cui costruire analisi evolute e iniziative data-driven. 

Grazie a una piattaforma dati centralizzata, le aziende possono valorizzare il patrimonio informativo della fabbrica e supportare in modo più efficace decisioni strategiche e operative.

Fonte dati unica e gestione semplificata
Tutte le informazioni della fabbrica in un unico ambiente per gestione, backup e ripristino.
Scalabilità nel tempo
Il sistema cresce con l’aumento dei dati, supportando nuove fonti informative e nuovi progetti di analytics.
Supporto a iniziative data-driven
Una base dati completa abilita analisi avanzate, modelli predittivi e nuove opportunità di innovazione.
Fonte dati unica e gestione semplice
Tutte le informazioni della fabbrica in un unico ambiente per gestione, backup e ripristino.
Scalabilità nel tempo
Il sistema cresce con l’aumento dei dati, supportando nuove fonti e progetti analytics.
Supporto a iniziative data-driven
Una base dati completa abilita analisi avanzate, modelli predittivi e nuove opportunità di innovazione.
  • SENZA QUESTA TECNOLOGIA
Dati frammentati tra più sistemi
Dati sparsi su applicazioni e database rendono complessa una visione completa.
Difficile sviluppare analytics avanzati
Senza base dati centralizzata, analisi predittive e iniziative data-driven diventano complesse.
Analisi complesse e poco efficienti
La raccolta manuale e la preparazione dei dati rallentano le attività di analisi.
Scarso valore estratto dai dati
Gran parte delle informazioni disponibili non viene utilizzata in modo efficace.
  • SENZA QUESTA TECNOLOGIA
Dati frammentati tra più sistemi
Le informazioni restano distribuite tra applicazioni e database diversi, rendendo difficile una visione completa e integrata.
Difficoltà sviluppo analytics avanzati
Senza una base dati centralizzata diventa più complesso implementare analisi predittive e iniziative data-driven.
Analisi complesse e poco efficienti
La raccolta manuale e la preparazione dei dati rallentano le attività di analisi.
Scarso valore estratto dai dati
Gran parte delle informazioni disponibili non viene utilizzata in modo efficace.

Tecnologie & Integrazioni

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Business Case

 

STELLANTIS

Defect Detector

Sviluppo di un modello di Machine Learning in fase sperimentale per analizzare e correlare i dati di scarto, identificando le cause di difetto in un processo produttivo automotive.

 

ANAS

Rischio dinamico in galleria

Sviluppo di una piattaforma per il calcolo dinamico del rischio, che visualizza in near real time i grafici di Collisione, Incendio e Merci Pericolose per una o più gallerie.

 

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