In ambito B2B per prodotto smart si intende quella categoria di prodotti che sono in grado di comunicare con il fornitore durante l’utilizzo con lo scopo di ottimizzare i consumi, migliorare il funzionamento e fornire assistenza e manutenzione da remoto. Più in generale, i prodotti intelligenti sono anche quei device progettati per un utilizzo B2C e che ormai fanno parte del nostro quotidiano. Basti pensare a un dispositivo smart home come Amazon Alexa, che è alla portata di tutti.
I prodotti intelligenti nella supply chain aziendale rappresentano una naturale evoluzione dei moderni modelli di business che pongono maggiore attenzione al cliente e alla personalizzazione dei servizi/prodotti e al contempo il progresso ha reso più accessibile alcune tecnologie. L’utilizzo di un macchinario smart offre un notevole vantaggio competitivo ad un fornitore, perché può conoscere nel dettaglio le necessità del cliente e anticiparle in maniera tempestiva.
Per un utilizzo ottimale, un prodotto smart ha necessariamente bisogno dell’integrazione di una tecnologia che lo renda intelligente: il Machine Learning, area dell’Intelligenza Artificiale che ha lo scopo di istruire un device utilizzando i dati raccolti per poi prendere le migliori decisioni possibili.
Machine Learning per un device più smart
L’utilizzo delle tecnologie di Machine Learning ha numerosi vantaggi che rendono un prodotto sempre più smart ed efficiente. Un prodotto tradizionale esegue una serie di comandi senza però ‘comprendere’ ciò che è stato fatto, mentre un smart product ha la capacità di interpretare i dati raccolti e svolgere i comandi a seconda dell’andamento registrato.
Grazie all’elaborazione dei big data, il Machine Learning rappresenta la tecnologia adatta per offrire una maggiore personalizzazione nella progettazione di nuovi prodotti o sistemi. La customizzazione infatti non è una produzione ad hoc su misura, ma è una progettazione per soddisfare i bisogni individuali di un cliente mantenendo però l’efficienza e l’ottimizzazione di una produzione di massa.
Considerando che le necessità di un cliente possono modificarsi nel tempo, è necessario che, dal punto di vista hardware, un prodotto sia modulabile così da potersi adattare al cambiamento. Dal punto di vista software, il Machine Learning guarda proprio in questa direzione, perché grazie ad un costante aggiornamento e ‘addestramento’ un device smart può adattarsi alle diverse esigenze.
Per implementare le tecnologie di Machine Learning e i prodotti smart all’interno della supply chain è necessario che l’azienda abbia raggiunto un certo livello di maturità tecnologica di Industria 4.0. In primis i prerequisiti necessari sono la digitalizzazione e computerizzazione, per controllare il prodotto, e la connettività, per comunicare con il prodotto.
Partendo da questa base, è possibile poi fare un’escalation tecnologica per modelli aziendali differenti: dal monitoraggio in real time di un prodotto alla manutenzione predittiva, utilizzando i big data raccolti durante l’utilizzo per prevedere eventuali malfunzionamenti e inviare nuovi comandi al device fino allo step più alto che l’autonomia del device, che grazie agli algoritmi del machine learning è in grado di adattare il proprio funzionamento in maniera generalmente autonoma.
MAS Elettronica, i prodotti smart e il Machine Learning
Tra i nuovi prodotti disegnati da Mas Elettronica, vi presentiamo CPU Aurora IMX8M plus con processore neurale dedicato ad applicazioni di Intelligenza Artificiale, come il Machine Learning. CPU Aurora è una soluzione che garantisce bassa dissipazione, bassi consumi e altissime prestazioni per diverse applicazioni tra cui IoT e Machine Learning. Adatto per raccogliere i dati in real time, è in grado di pilotare tre display contemporaneamente ed elaborare elevati volumi di dati.
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