Il vocabolario della trasformazione digitale

Si fa un gran parlare di digitalizzazione e nuove tecnologie al servizi online per le aziende, ma non tutti sono in grado di destreggiarsi tra queste nuove terminologie. Noi di Allbora vogliamo, quindi, proporvi un breve glossario che riassuma le parole imprescindibili di questa quarta rivoluzione industriale.

Nuovi modelli digitali

 

L’industria 4.0 rappresenta un cambio di paradigma all’interno del panorama industriale e aziendale. Si potrebbe pensare erroneamente che rappresenti solo un’automatizzazione dei processi ma è molto di più: è soprattutto interconnessione tra la macchina, l’uomo e i dati che ne emergono, e tutto ciò in un’ottica di ottimizzazione delle prestazioni e delle performances che si traducono in risultati migliori e in un aumento del benessere dell’ambiente lavorativo. Insomma, non solo un upgrade tecnologico ma un modo di ripensare l’intero ecosistema aziendale. Dal punto di vista pratico ciò si realizza tramite alcune tecnologie abilitanti che andremo ad elencare:

Additive Manufacturing e Processi flessibili: sono tecnologie che permettono sia di realizzare un lotto unitario di prodotti che di dare a questi prodotti forme difficilmente realizzabili con l’asportazione di materiale (fresatura e tornitura su tutte). Tutto ciò porta a una riduzione dei tempi di consegna e all’efficientamento dei materiali utilizzati, con notevole risparmio sulle spese.

Intelligenza Artificiale (AI): La definizione ufficiale di Intelligenza Artificiale fa riferimento a un sistema capace di comportamenti intelligenti e di intraprendere azioni appropriate in base all’ambiente e al contesto in cui opera; in sostanza, si tratta di un processo in grado di rispondere a determinate situazioni non premeditate. Negli ultimi anni, la branca principale nell’ambito delle Intelligenze Artificiali è il cosiddetto Machine Learning, un metodo di apprendimento automatico che consente ai sistemi informatici di migliorare le proprie prestazioni senza essere esplicitamente riprogrammati in base all’esperienza acquisita: fondamentale per il suo funzionamento è dunque la raccolta di esempi che addestrino tale modello. Anche il Deep Learning è un campo di ricerca delle AI, basato sull’apprendimento automatico ottenuto tramite l’applicazione di tecniche che funzionano grazie a reti neurali (una rappresentazione matematica dei meccanismi cerebrali). Fondamentalmente, la differenza sostanziale fra i due è che nel caso del Deep Learning occorrono molti più esempi e quindi un maggior numero di dati in ingresso.

Per raccogliere ed estrapolare le informazioni necessarie da questi dati si è resa necessaria la disciplina chiamata Big Data analytics, la quale rende più rapido ed efficace il processo di elaborazione dei cosiddetti Big Data (ovvero un quantitativo esteso di dati fondamentale per il funzionamento e lo sviluppo delle tecniche di apprendimento automatico).

Infine, per raccogliere e analizzare i Big Data, processarli con tecnologie AI e rendere disponibile il loro risultato occorrerebbe un’enorme potenza di calcolo – necessità economicamente svantaggiosa e tecnicamente impegnativa: per ovviare a ciò, sono state sviluppate soluzioni basate sul Cloud computing, grazie al quale servizi online come spazio di archiviazione, gestione e uso dei server, rete e software sono fruibili tramite internet e dunque modulabili in base alla richiesta e alla disponibilità dell’utente, con significativo risparmio sui costi.

In Allbora applichiamo gran parte delle tecnologie per rendere facile e funzionale il processo di Digital Transformation delle micro e PMI italiane.

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