GreenVulcano contribuisce da quasi un ventennio all’innovazione tecnologica “made in Italy” attraverso la realizzazione di diversi progetti. Spesso le migliori soluzioni nascono proprio da un’intuizione in un laboratorio di ricerca e sviluppo – come quello di GV – poi portata a conclusione in un grande progetto internazionale.

Proprio dal reparto R&D di GreenVulcano nasce il Progetto SPARTA (Smart PARking and Traffic Analysis), una soluzione di Smart Parking che riduce l’inquinamento e l’emissione di gas di scarico nocivi, aiutando gli automobilisti ad evitare inutili code e perdite di tempo alla ricerca di un posto auto libero in cui sostare con la loro vettura.

Come è noto la maggior parte delle emissioni nocive dei mezzi a motore avviene ai bassi regimi del traffico cittadino, e in città molto trafficate ogni giorno si possono perdere oltre 45 minuti nel traffico, di cui la metà spesso per cercare parcheggio vicino al posto di lavoro.

Il progetto SPARTA consiste in una piattaforma integrata con strumenti “efficaci” di pianificazione urbanistica e misure in grado di favorire il turnover delle soste e di sfruttare al meglio le aree di parcheggio. Da anni esistono sperimentazioni embrionali di “Smart Parking” che affrontano solo in parte il problema dei parcheggi intelligenti, analizzando flusso veicolare e della riduzione del traffico. SPARTA invece è una piattaforma innovativa, sia in termini di prodotto che di processo, che permette di superare i vincoli e i limiti dei sistemi attuali attraverso diverse caratteristiche tecniche:

• una rete di sensori “smart” nei parcheggi, per individuare i posti disponibili;

• una rete di sensori per la misurazione della qualità dell’aria e l’analisi del flusso veicolare;

• dei pannelli digitali sempre aggiornati che segnalino le condizioni di disponibilità del parcheggio e altre info sul traffico;

• un modello matematico multivariabile per fissare un prezzo dinamico del parcheggio in modo da incentivare il turnover e saturare in egual maniera i posti disponibili,

• vari strumenti di Proximity Info Parking e Proximity Marketing (come ad esempio la Gamification);

• vari strumenti previsionali e di analisi geo/spaziali di Data Mining.

L’enorme miglioramento delle reti di sensori wireless, anche grazie alla sempre più spinta miniaturizzazione, ha reso realmente concreto il loro impiego anche nel settore della gestione del traffico urbano.

Il progetto SPARTA, seguendo questa scia e grazie alla forte spinta dell’intelligenza artificiale e delle soluzioni tecnologiche di GreenVulcano, introduce come aspetto d’innovazione non solo l’uso del “parcheggio intelligente” come mero strumento di gestione del traffico urbano, ma anche e soprattutto il modo sistematico e di processo di affrontare il problema dello Smart Parking, divenendo uno strumento di supporto alle amministrazioni locali e dei gestori.

E la piattaforma SPARTA offre benefici non solo alle città che l’adottano, permettendo loro di imboccare la strada che può portarle a trasformarsi in smart city, ma anche ai cittadini stessi: sono i cittadini probabilmente i primi a trarre vantaggi diretti ed indiretti dallo Smart Parking: la popolazione riesce ad avere una maggiore facilità di spostamento urbano, gode di una migliore efficienza generale della P.A., di migliori servizi erogati; ed ottiene un risparmio netto nei consumi. Infine, avere meno congestione nel traffico comporta necessariamente meno inquinamento sonoro ed atmosferico, e di riflesso un maggiore sviluppo delle aree commerciali.

I sistemi di parcheggio europei stanno andando sempre più verso lo Smart Parking. A dirlo è un’indagine di Frost & Sullivan (2014.2015), secondo cui il mercato legato allo Smart Parking crescerà rapidamente fino a quota 43 miliardi di dollari nel 2025, con un tasso di crescita annuale composto (Cagr) del 17,89%. I principali nodi di crescita dei parcheggi intelligenti saranno le grandi città negli Stati Uniti, nel Regno Unito, in Francia e in Germania, da lì si diffonderanno in altre parti di questi paesi e sul territorio italiano.

La soluzione SPARTA ha dunque un notevole impatto sociale, in quanto supporta ed incentiva un migliore turnover per i parcheggi, riducendo l’inquinamento dai gas di emissione nocivi con un vantaggio in termini di benessere e di salute personali; ma anche, in definitiva, restituendo valore a tutta la collettività.

Per ulteriori dettagli sugli altri progetti R&D di GreenVulcano potete far riferimento alla pagina dedicata sul sito.

Per suggerimenti o commenti su questo od altri progetti di ricerca, la nostra contact form è sempre disponibile.

COS’è L’Industrial IoT?

Per comprendere cosa sia l’Industrial IoT (solitamente abbreviato con IIoT) è necessario fare un passo “indietro” e raccontare innanzitutto, e in estrema sintesi, cosa intendiamo quando parliamo di Internet of Things.

Kevin Ashton, ricercatore del MIT di Boston ha descritto l’Internet of Things come quell’insieme di tecnologie che permette di controllare, monitorare e trasferire informazioni collegando un dispositivo ad Internet.

L’Industrial Internet of Things è quindi una verticalizzazione del concetto di IoT, focalizzata sull’ecosistema industriale e abilitata da tecnologie come cyber-security, cloud e edge computing, analisi di big-data, intelligenza artificiale e machine learning.

MERCATO DELL’ IIOT

Secondo un report elaborato da IndustryARC, il mercato dell’Industrial IoT raggiungerà i 124 miliardi di dollari  entro il 2021 e dovrebbe superare i 771 miliardi di dollari entro il 2026. Il CAGR (tasso annuo di crescita composto), nel periodo di previsione 2018-2026, viene invece stimato al 24,3%.

La chiave di questa crescita risiede nel fatto che dati ottenuti in ​​tempo reale non solo consentono una migliore gestione del processo produttivo, ma anche un miglior governo di tutti gli asset aziendali, offrendo un quadro chiaro e immediato dell’andamento dell’impresa in tutti i suoi ambiti.

ARCHITETTURA DI UN SISTEMA IIOT

L’ordinaria struttura di un sistema IIoT è un’architettura modulare articolata in 4 livelli :

  1. livello del dispositivo: è la componente fisica del sistema IIoT: hardware, macchine e sensori;
  2. livello di rete: è costituito da protocolli di comunicazione, cloud computing e reti wifi che raccolgono i dati e li trasferiscono al livello successivo;
  3. livello di servizio:  si compone di applicazioni e software funzionali all’analisi e alla trasformazione dei dati in informazioni che possono essere visualizzate sulla dashboard del driver;
  4. livello di contenuto: è l’ultimo strato dello stack ed è formato dai dispositivi di interfaccia utente;

VANTAGGI DELL’ IOT INDUSTRIALE

L’ampia disponibilità di dati rilevati rende possibile monitorare e manutenere (anche in maniera predittiva) infrastrutture strategiche, utilizzando l’IA e il machine learning per generare stime e previsioni sui possibili rischi e suggerendo misure da adottare prima che si verifichino guasti.

Ad esempio nel settore delle infrastrutture, i sensori IoT e gli algoritmi predittivi potrebbero consentire un continuo monitoraggio:

  • di tunnel: per valutarne le deformazioni e la convergenza;
  • di ponti: per controllarne le inclinazioni e le misure di deflessione; 
  • di costruzioni: per misurare le deformazioni statiche sugli edifici e verificarne l’integrità strutturale;
  • del sistema fognario: per valutare la velocità e il flusso delle onde;

Il risultato di progetti basati sull’Industrial IoT si concretizza nella riduzione dei costi energetici e di manutenzione, oltre che nel miglioramento generale della produttività aziendale e della qualità del lavoro. 

CRITICITÀ DELL’IIOT

  • Cyber security: le misure di sicurezza informatica esistenti per i dispositivi IoT sono di gran lunga inferiori, e i rischi talvolta sottovalutati, rispetto alle misure esistenti per computer e device più tradizionali. Il rischio di connettere alla rete un dispositivo è quindi quello di renderlo un potenziale bersaglio di un attacco informatico.
  • Mancanza di standardizzazione nei protocolli di comunicazione:  i protocolli di comunicazione industriale sono la conditio sine qua non per l’interconnessione e lo scambio dati tra un macchinario e un software. Nella maggior parte delle aziende l’hardware è estremamente variegato per età, produttore e tecnologia impiegata. Tale eterogeneità richiede spesso l’utilizzo di protocolli di comunicazione diversi rendendo quindi l’operazione di interconnessione complessa e costosa.

Queste criticità non devono però scoraggiare gli investimenti in progetti IIoT. I benefici apportati nel lungo termine sono estremamente superiori agli sforzi, in termini di risorse umane ed economiche, occorrenti nel breve termine.

IIOT IN GREENVULCANO

Ben prima che l’IoT diventasse un trend di ricerca, GreenVulcano già sviluppava una sua soluzione da proporre ai clienti.

Leader sul mercato dell’integrazione grazie ad un’esperienza di oltre 10 anni, ha recentemente messo sul mercato la propria piattaforma IoT: Sibyl. Si tratta di un servizio cloud (ma utilizzabile anche on premise), plug and play, dedicato alla gestione, al controllo da remoto e alla manutenzione predittiva di sistemi infrastrutturali complessi.

Scopri quale potrebbe essere la soluzione giusta per le esigenze della tua azienda e non esitare a scriverci per approfondimenti.

Per saperne di più sulla soluzione IoT di GreenVulcano visita il sito ufficiale e non perdere l’uscita del prossimo articolo.

Quest’articolo è il continuo del precedente blog che trovate a questo link e che vi consigliamo di leggere prima di andare avanti.

Infatti se nel primo abbiamo visto l’importanza dei Big Data nel “nuovo marketing” in questo vedremo le potenzialità una volta utilizzati per addestrare un’intelligenza artificiale, prima fra tutti l’automazione dei processi di marketing.

D’Ambrosio sottolinea: “Il Marketing Automation è in forte crescita, è stato calcolato che già il 50% delle aziende utilizzano le automazioni ed è previsto un ampliamento del mercato nei prossimi mesi, ma l’analisi fatta tiene conto anche della semplice automazione delle mailing list, mentre a mio avviso il vero concetto della Marketing Automation sta nella segmentazione dei clienti, e l’invio di campagne mirate in base alla segmentazione“.

Il vantaggio aggiunto del Machine Learning nel predire determinati risultati dai pattern osservati dai Big data offre un modo in cui i compiti ripetitivi possono essere ridotti e si concentra maggiormente sul contenuto della campagna.

I recenti progressi dell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico hanno spianato la strada agli strumenti di automazione del marketing.

Sull’argomento GreenVulcano ha le idee chiare affermando con D’Ambrosio: “L’obiettivo che bisogna porsi è la personalizzazione predittiva. Nel senso che prima che l’utente ha la necessità di acquistare un prodotto, la “NUOVA MARKETING AUTOMATION” deve riuscire ad intercettarlo. È proprio questa l’innovazione che va perseguita nei prossimi anni, e le aziende che utilizzeranno strumenti del genere potranno acquisire clienti prima degli altri.”

L’analisi predittiva utilizza i dati per prevedere determinati risultati. Viene utilizzato principalmente per monitorare e segnalare lo sviluppo della strategia e della campagna. Il valore attribuito ai potenziali clienti nel punteggio di lead in base al comportamento e ad altri fattori viene preso in considerazione con i dati coinvolti. I dati devono essere abbastanza grandi in modo che il Machine Learning sia in grado di distinguere la differenza tra il modello sottostante e ciò che è semplicemente rumore.

Questo strumento intuitivo è un elemento essenziale per l’esperienza di acquisto umana. Le analisi sono in grado di segmentare i dati in modelli di cluster specifici che individuano modelli correlati ai precedenti comportamenti di acquisto del cliente e memorizzano tali informazioni per prevedere la possibilità di acquisti futuri. Tutto ciò fornisce alle aziende un miglior giudizio su dove indirizzare i loro fondi perché l’analisi è in grado di prevedere clienti di alto valore e con la maggiore propensione all’acquisto.

D’Ambrosio spiega “Inoltre in questo l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo fondamentale, che è quello di predire il momento migliore per fare una campagna verso un determinato cliente, la IA deve aiutare a gestire i clienti come entità singole, e non più come cluster di clienti, così facendo tutti avranno delle comunicazioni mirate e solo quando ho la necessità (o la sto per avere) riceverò la giusta offerta per me, con comunicazioni fatte ad hoc per me e non le solite comunicazioni sparate tutte uguali.

La comunicazione live sui social media è un luogo perfetto per acquisire dati rilevanti e inviare messaggi personalizzati in tempo reale. I marketer utilizzano i dati raccolti per effettuare valutazioni del contenuto e adattare automaticamente la messaggistica.

Visto che i Big Data saranno sempre più disponibili e integrati nella vasta gamma di innovazioni tecnologiche che collegano il mondo oggi, i marketer devono trovare il modo di comprendere meglio ciò che questi dati stanno cercando di mostrare. L’automazione del mercato non funziona più inviando tonnellate di e-mail, o facendo continue chiamate, annunci o lo stesso monitoraggio di più siti Web non è sufficiente per capire veramente il consumatore.

Avere dati non è sufficiente senza capirne il significato. L’analisi predittiva può aiutarci a guardare oltre i dati e ad esaminare il valore trovato all’interno del modello sottostante del comportamento del consumatore. Insieme al Market Automation la Predictive Analytics è la forza trainante delle moderne strategie di mercato. L’esperienza umana sarà soddisfatta, rendendola una vittoria per il consumatore e allo stesso modo per le aziende che vedranno aumentare gli affari. GreenVulcano Technologies, una società dedicata a offrire soluzioni innovative per le aziende che utilizzano la tecnologia IOT, fornisce i propri servizi di analisi predittiva per soddisfare i propri obiettivi di marketing. Per ulteriori informazioni, visita questo link.

Come si intuisce dal titolo, l’argomento dei prossimi blog è vasto e complesso, quindi vogliamo iniziare con un semplice esempio per introdurre il tema anche ai meno esperti. Probabilmente ti è già capitato. Diciamo che stai guardando un paio di scarpe dal tuo negozio online preferito. Che si tratti della mancanza di fondi o dell’indecisione nella scelta del colore, finisci per navigare fuori dal sito web. Il prossimo sito web in cui ti trovi è completamente diverso dall’ultimo, eppure, in qualche modo sul lato destro dello schermo, trovi qualcosa di molto familiare: le stesse scarpe. Questo è un esempio di retargeting, uno dei diversi tipi di processi che l’automazione nel marketing fornisce come strumento per i professionisti della comunicazione.

Il panorama del commercio si è trasformato in un carrello della spesa virtuale sempre in crescita, i consumatori si rivolgono a Internet per acquistare beni e servizi spingendo i marketer a ridefinire le loro tattiche e strategie. Il marketing tradizionale si basava molto sui  mezzi di comunicazione di massa come la TV, le riviste e la radio, ma non si avevano mezzi per sapere chi fossero i consumatori o conoscere il ROI (Return on Investment, o Ritorno sull’Investimento) di una specifica campagna perché il tracciamento risultava difficile.

Internet ha spianato la strada ai marketer non solo per sapere chi sono i loro consumatori, ma anche per monitorare in tempo reale il tasso di risposta di una campagna, aprendo le porte a una nuova branca chiamata marketing digitale. Questo ramo coinvolge tutte le piattaforme e gli strumenti sociali necessari alle aziende per raggiungere e stabilire una relazione con i consumatori. Un metodo come questo potrebbe sembrare la risposta ai sogni di tutti i marketer perché espande gli strumenti disponibili per portare a termine una campagna di successo utilizzando attività come l’ottimizzazione dei motori di ricerca, il content marketing e l’advertising marketing.

Tuttavia, la semplice presenza di questi strumenti non è sufficiente affinché gli sforzi di automazione possano generare un ritorno efficiente sulle campagne. Nell’affrontare queste sfide entrano in gioco i Big Data.

Non molto tempo fa, i Big Data e l’automazione si trovavano ai due lati opposti del marketing. Il crossover era praticamente inesistente. Ora il divario è stato chiuso e sono altamente dipendenti l’uno dall’altro. I Big Data da soli hanno il compito di raccogliere e organizzare i  dati per trasformarli in informazioni rilevanti che offrono possibilità di crescita. Come si ottiene il massimo da queste informazioni? È qui che entra in gioco la personalizzazione.

“Per fare tutto ciò servono strumenti sempre più innovativi flessibili ed “intelligenti”, non basta dare in pasto ad uno qualsiasi strumento di marketing la lista di clienti e sperare che mettendo qualche filtro sull’età e sul sesso si riesca a far crescere la propria azienda”  ha detto Marco D’Ambrosio Head of R&D Laboratory in GreenVulcano Technologies.

Mano a mano che i consumatori passano più tempo su app, siti Web e social media, lasciano dietro di sé un’impronta digitale. In e-commerce i milioni di visualizzazioni di pagina e le ricerche che vengono fatte in ogni punto di contatto utente-piattaforma contengono una grande quantità di dati. I dati contengono una ricchezza di informazioni sulle varie fasi che conducono all’acquisto del consumatore, fornendo ai marketer una leva da utilizzare quando si costruiscono campagne di promozione per creare un’esperienza più personalizzata.

La personalizzazione può sembrare un ostacolo facilmente risolvibile facendo in modo che i marketer abbiano gli strumenti giusti. Ma in realtà è un atto di bilanciamento che richiede l’input di Big Data e il tocco creativo del marketer per migliorare l’esperienza del consumatore. Il futuro successo di queste attività dipenderà dalla costruzione di relazioni con i clienti e dipenderà dall’organizzazione dei dati per capire chi è il pubblico. L’intelligenza artificiale gioca un ruolo nella umanizzare l’esperienza portando efficienza nell’automazione. L’uso di dati aggiornati e analisi predittiva offre l’opportunità di far partire promozioni e offerte in tempo reale per i clienti interessati.

Si conclude qui la prima parte di questo approfondimento sulle nuove tecnologie e il marketing digitale.

Nella seconda parte analizzeremo più in dettaglio come l’Intelligenza Artificiale debba diventare un elemento essenziale per avere un vantaggio competitivo sui competitor.