internet of things

L’era in cui ci troviamo è caratterizzata da una costante trasformazione e l’innovazione è un requisito imprescindibile per la sopravvivenza e lo sviluppo delle aziende. E non esiste oggi innovazione che non abbia al centro come motore la cultura dei dati.

Un’espressione che oggi potrebbe caratterizzare la nostra società è quella che ci ritrae come una “fabbrica di dati”: organizzazioni, imprese e soprattutto persone fisiche producono costantemente dati. Basti pensare alle molteplici soluzioni offerte dall’Internet of things (IoT) per gli ambiti e i target più disparati, dai servizi di pagamento al trasporto pubblico, dalla logistica, alla domotica, per citare solo alcuni esempi. La nostra capacità di produrre ogni secondo un’enorme mole di dati ci rende attori principali ma (purtroppo) non sempre consapevoli.

Nell’ambito delle costruzioni, i sistemi di archiviazione dati tradizionali sono in grado di registrare le informazioni di base sulla pianificazione del progetto, disegni, costi, ecc. Tuttavia, tali sistemi non consentono di sfruttare appieno le potenzialità dei dati, nella misura in cui faticano a elaborare dati non strutturati (es: informazioni stampate, lettura di sensori analogici, testo libero – sms, email -, RFID, ecc.) o a elaborare e mettere in relazione le informazioni in tempo reale tramite algoritmi creati ad hoc (Big Data Analytics).

I dati che i dispositivi IoT possono fornire in tempo reale, se elaborati e messi in relazione, offrono un panorama più ampio e ricco sulla base del quale prendere decisioni.

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Big Data Analytics e Internet of Things (IoT)

Albert Einstein suggeriva “se i dati e la teoria non concordano, cambia i dati.” Al centro del tema Big Data Analytics non ci sono solo la quantità o la qualità delle informazioni, ma soprattutto come queste comunicano e sono relazionate tra loro.

La grande sfida della digital trasformation è quella di portare imprese, organizzazioni e persone fisiche a essere non più “fabbriche di dati”, ma “fabbriche di conoscenza”; ciò implica andare oltre al semplice raccogliere, archiviare e utilizzare dati. Significa diventare capaci di raccogliere solo i dati ritenuti importanti, mettendoli in relazione in tempo reale per scoprire legami tra fenomeni diversi e fare previsioni, generando più valore in termini di profitto, efficienza e qualità di servizi.

I dati si possono acquisire da diverse fonti, interne (es. database aziendali) o esterne (social network, open data, ecc.). Tra queste ultime c’è l’internet delle cose, l’IoT. Qualsiasi “dispositivo connesso a una rete” costituisce IoT e l’unico limite alle sue funzionalità è la nostra immaginazione. Pensate di poter connettere qualsiasi macchinario, dispositivo o sistema a una rete per osservare in qualsiasi momento cosa accade: la possibilità di applicazioni è enorme.

Big data e IoT nella filiera delle costruzioni

La sfida è offrire alle aziende la possibilità di gestire contemporaneamente tanti progetti ma, soprattutto, di poter raccogliere, organizzare, analizzare e mettere in relazione ogni dato prodotto. Per osservare le potenzialità di utilizzo dei big data in questo settore, prendiamo in considerazione tre fasi della filiera: la progettazione (conceptual design), la costruzione e la fase di operazione e manutenzione.

Fase di Progettazione

Ogni dato generato dal modello parametrico, i dati ambientali, di consumo, i contributi degli stakeholder, (comprese per esempio le discussioni sui social media) possono essere utilizzati per determinare cosa costruire e soprattutto come: dai materiali alla localizzazione nello spazio.

Costruzione

I dati relativi al contesto (es. clima, traffico, attività commerciali legate al progetto, localizzazione dei fornitori) aiutano a pianificare lo svolgimento delle attività. L’input fornito dai sensori delle macchine utilizzate sui siti per dare istruzioni in remoto mostrano i tempi di inattività; ciò consente di scegliere la migliore soluzione su diversi fronti: il piano di leasing per l’acquisto delle apparecchiature, la gestione del combustibile, i modi per mitigare l’impatto ambientale, per dirne alcuni. In altre parole, un monitoraggio in tempo reale dell’attività dei cantieri, con informazioni sempre aggiornate su materiali, maestranze, mezzi, costi, ecc.

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Operazione e manutenzione

I modelli parametrici BIM usati per dirigere la costruzione possono essere aggiornati grazie ai sensori collocati negli edifici finiti. Questi riferiscono informazioni sulle eventuali modifiche subite dai materiali per il clima o il passare del tempo, danno segnali sull’efficienza energetica delle coperture, indicano, per esempio, gli effetti di un terremoto su una struttura, o come un ponte si piega per il peso del traffico. Inoltre, permettono di creare piani di manutenzioni automatici (manutenzione predittiva e descrittiva).

Conclusioni

Un sapiente utilizzo dei big data consente di prendere decisioni migliori nella gestione dei progetti di costruzione. Oggi si può accedere a una enorme quantità di dati che, se analizzati ed elaborati adeguatamente, possono orientare strategie di sviluppo davvero innovative.

Come i carichi di mattoni o di cemento, i dati da soli non sono di molta utilità. È come si mettono insieme tramite le piatteforme di Big Data Analytics che conta. Qui la metodologia BIM può fare un passo avanti, trovando, con l’analisi automatica dei grandi dati (nel corso del tempo) soluzioni sempre nuove per rendere i progetti di costruzione più intelligenti, redditizi e sostenibili.

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