L’Internet delle cose è uno degli elementi portanti del paradigma Industry 4.0. E un vendor del calibro di Oracle ne è consapevole. L’azienda statunitense ha introdotto nuove funzionalità nella propria offerta Internet of Things (IoT) Cloud per l’Industria 4.0. Con l’integrazione di capacità di realtà aumentata, visione artificiale, digital twin e data science, la piattaforma di Oracle consente alle imprese di acquisire informazioni dettagliate sulle prestazioni di risorse, macchinari, addetti e veicoli in modo da ottimizzare la supply chain, la produzione e la logistica, ridurre il time to market e lanciare nuovi modelli di business. Le nuove funzionalità verranno aggiunte all’intera gamma di applicazioni della suite IoT Cloud: Asset Monitoring, Production Monitoring, Fleet Monitoring, Connected Worker e Service Monitoring per Connected Assets.

Digital Twin permette agli utenti remoti di monitorare lo stato delle risorse e prevenire i guasti prima che si verifichino, oltre a eseguire simulazioni di scenari "what-if" nel contesto dei processi aziendali. Le aziende dispongono di un nuovo paradigma operativo per interagire con il mondo fisico, riducendo le spese operative e di capitale, abbattendo i tempi di fermo e ottimizzando le prestazioni delle risorse.

La realtà aumentata non ha bisogno di presentazioni: offre a operatori e responsabili degli impianti la possibilità di visualizzare le metriche operative e le informazioni sulle macchine, nel contesto della risorsa fisica per una risoluzione più rapida dei problemi e la manutenzione assistita. Inoltre, l'uso di questa tecnologia nei corsi di formazione per i tecnici riduce il tempo di apprendimento e gli errori, migliorando la produttività dell'utente.

La visione artificiale consente ispezioni visive dettagliate non intrusive, con la possibilità di rilevare i difetti invisibili a occhio nudo su ampia scala e ad alta velocità. Dopo una rapida ispezione, nel caso vengano individuati errori o anomalie, la funzionalità Machine Vision di Oracle mette in atto azioni correttive appropriate.     Auto Data Science, infine, è un set di algoritmi automatizzati che analizza continuamente l'utilizzo delle risorse, il rendimento e la quantità di produzione, l'inventario, le prestazioni e i parametri sulla sicurezza dei lavoratori per prevedere i problemi prima che si manifestino.

Le funzionalità di Auto Data Science permettono agli utenti di visualizzare le metriche delle prestazioni in ogni fase della supply chain, con la possibilità di approfondire problemi specifici in ciascuna posizione senza dover ricorrere a un elevato numero di risorse umane specializzate.