Internet of Process
Internet of Process
Il mondo cambia, le tecnologie e il lavoro delle persone anche, così come il modo di raccogliere dati utili per migliorare le attività lavorative. Se fino a questo momento ci siamo concentrati principalmente sul raccogliere dati da oggetti, connessi a dispositivi IoT, le tecnologie di Intelligenza Artificiale odierne ci hanno portato a rivalutare quella che è l’unità di misura basilare per l’analisi dei dati.
Non si parla più, infatti, di cose (tangibili, numeriche, quantitative), ma di processi. Come vedremo, i processi sono un’unità di misura che considera anche aspetti qualitativi e riguardano azioni e comportamenti di persone che collaborano e interagiscono con le macchine, con oggetti specifici e tra di loro.
Non più, dunque, solamente dati e conoscenza provenienti da elementi fisici, tangibili. L’attenzione si sposta su come si svolge un processo: cioè come le persone condividono la conoscenza aziendale o comunicano, se vi sono intoppi o colli di bottiglia nelle loro interazioni.
Occorre creare un data lake aziendale che comprende sia dati quantitativi, sia dati qualitativi, questi ultimi provenienti dai processi. L’analisi e la correlazione di tutti questi dati sono la chiave moderna per l’ottimizzazione dei processi, e dunque, del business. Non solo, anche il lavoro delle persone sarà migliore. Ma andiamo a vedere nel dettaglio cosa si intende per Internet of Process (IoP).
Come accennato, il cambiamento sostanziale che sta avvenendo nell’era del Cloud, del Machine Learning, dei Data e delle Intelligenze Artificiali riguarda un passaggio fondamentale per le attività lavorative aziendali: quello da un Internet of Things (IoT) a un Internet of Process (IoP).
Fino a poco tempo fa l’IoT è stato il modello di riferimento che ha apportato grossi cambiamenti culturali nel mondo del lavoro. Applicando dei dispositivi o dei sensori IoT a macchine, oggetti o luoghi concreti, infatti, è possibile raccogliere dati – e quindi suggerire informazioni – importanti per l’azienda. Banalmente: quando una macchina da lavoro si surriscalda, quante persone popolano un centro commerciale durante una giornata piovosa, quanti oggetti passano su un nastro trasportatore, qual è la temperatura all’interno di un hotel, ecc.
Le nuove tecnologie e metodologie – come il Social Process Management – consentono di andare oltre, colmando quel vuoto che lascia la semplice raccolta di dati quantitativi. La svolta dunque è il monitoraggio dei processi, incluse la collaborazione e la comunicazione tra le persone. Questo accresce il numero di dati quantitativi e fornisce all’analisi anche dati di tipo qualitativo.
La raccolta di dati per quanto riguarda i processi non può avvenire mediante strumenti tradizionali, ovvero dispositivi IoT, gestionali, ERP, CMMS, big data analytics, ecc., ma servendosi di una metodologia innovativa in grado di strutturare i dati che provengono dalla collaborazione aziendale e lo scambio informativo in maniera semplice e intuitiva.
Injenia per questa necessità ha ideato il Social Process Management, una metodologia di gestione dei processi che sfrutta l’intuitività e l’immediatezza delle dinamiche social e che, grazie alla piattaforma Interacta, consente di raccogliere i dati qualitativi prodotti all’interno della gestione dei flussi di lavoro.
Interacta è la soluzione che permette alle persone di gestire i processi in maniera semplice e naturale. Allo stesso tempo è in grado di strutturare le informazioni qualitative difficili da raccogliere altrimenti attraverso strumenti, anche non di tipo corporate, tradizionali per la collaborazione (telefonate, email, sistemi di messaggistica istantanea, ERP e gestionali), dove le informazioni rilevanti diventano di difficile reperibilità.
Una volta che l’azienda possiede sia dati quantitativi che dati qualitativi, sarà possibile implementare modelli di Machine Learning capaci di dare risultati molto più precisi. La differenza sostanziale sta nell’integrazione della conoscenza di processo e delle persone.
L’analisi dunque si baserà su variabili sia numeriche sia umane, consentendo di scoprire cose nuove e ottimizzare in toto i processi. Non più solamente un focus su oggetti connessi, ma una visione di processo end-to-end.
Sia la raccolta dati IoT che quella IoP, così come qualunque progetto di Machine Learning da esse potenziato, non sono possibili senza una data platform basata sul Cloud.
Senza un sistema in Cloud, infatti, non è possibile raccogliere e classificare grandi quantità di dati in maniera veloce ed economica; di conseguenza, senza una mole significativa di dati non è possibile addestrare gli algoritmi per il Machine Learning.
I vantaggi del Cloud sono molteplici: dalla capacità di storage alla potenza di calcolo, non raggiungibili con altre infrastrutture, fino a una massima scalabilità e flessibilità (abbiamo parlato nel dettaglio dei vantaggi del Cloud in questo articolo).
Oggi sono pochissimi i business che ancora non hanno adottato soluzioni Cloud. La maggior parte delle aziende si sta già muovendo da tempo per migrare il proprio sistema IT su infrastrutture moderne e funzionali, ad esempio la Google Cloud Platform, che mette a disposizione anche strumenti avanzati di Machine Learning.
In un business supportato da logiche di IoP, dunque, i processi saranno monitorati e connessi “in rete”. Ogni punto della rete ha un valore, deve comunicare con il resto e può essere monitorato e analizzato attraverso analisi dati e AI. Ottimizzare un punto della rete dunque porta ad ottimizzare l’intera rete.
Applicato con l’approccio giusto, l’IoP diventa per le aziende moderne il nuovo modello di business capace di portare reali vantaggi:
L’IoP dunque è un modello di business in grado di portare numerosi vantaggi in termini di sicurezza, velocità e innovazione, consentendo alle aziende di scoprire cose nuove da analisi di dati avanzate che forniscono spunti e punti di vista mai considerati prima.
Per ulteriori informazioni visita ora il sito dinova.one