MongoDB per la produzione e la mobilità

L'industria manifatturiera e automobilistica sono sottoposte a pressioni per una costante innovazione, per offrire prodotti migliori il più rapidamente possibile e al costo più basso sia per i produttori che per gli acquirenti finali. Gli enormi volumi di dati intrappolati nei sistemi legacy impediscono a questi settori di raggiungere il loro vero potenziale.

Invece di dipendere dall'analisi reattiva dei dati, rallentata da sistemi isolati e legacy, il database moderno di MongoDB collega la tecnologia operativa e i dati IT per migliorare l'efficacia complessiva delle apparecchiature (OEE) e consente di passare da produttore ad azienda in grado di accelerare la soddisfazione dei clienti e monetizzare i prodotti connessi e intelligenti. Che si tratti di adottare soluzioni di Industrial Internet of Things (IIoT) o di ottenere una visualizzazione singola della propria attività, dalle materie prime ai prodotti spediti, i dati sono alla base dell'intera operazione.

Con il database moderno di MongoDB, i produttori e i leader dell'industria automobilistica possono combinare l'enorme varietà e volume di dati prodotti dalle loro apparecchiature e dai loro prodotti in una visualizzazione singola e analizzarli tutti in un unico luogo. Ciò consente loro di prendere decisioni in grado di aumentare l'OEE e automatizzare i processi produttivi e di continuare a servire i clienti molto dopo che i loro prodotti hanno lasciato la linea di produzione.

L'Industria 4.0 (I4.0) simboleggia l'inizio della quarta rivoluzione industriale. Rappresenta l'attuale tendenza delle tecnologie di automazione nel settore manifatturiero e include tecnologie e concetti rivoluzionari quali CPS (Cyber-Physical Systems, sistemi ciber-fisici), Industrial Internet of Things (IIoT), cloud computing, e la visualizzazione immersiva.

Le tecnologie IIoT e CPS stanno integrando lo spazio virtuale con il mondo fisico. Ciò si traduce in una nuova generazione di sistemi industriali, come le fabbriche intelligenti, per affrontare la complessità della produzione frenetica e iper-personalizzata negli attuali macro-ambienti.

Le tecnologie Industry 4.0, come IIoT e CPS, stanno integrando lo spazio virtuale con il mondo fisico. Ciò si traduce in una nuova generazione di sistemi industriali, come le fabbriche intelligenti, per affrontare la complessità della produzione frenetica e iper-personalizzata negli attuali macro-ambienti.

Si prevede che l'IIoT offrirà una promettente trasformazione dei sistemi industriali esistenti, consentendo la trasformazione digitale e sbloccando l'azienda intelligente di domani. La tecnologia si sta facendo strada nei prodotti e nei sensori, rivoluzionando al contempo i sistemi di produzione esistenti; pertanto, è considerata un fattore chiave per la prossima generazione di produzione avanzata.

L'Industria 4.0 comprende generalmente molti componenti complessi e ha ampie applicazioni in tutti i settori produttivi. Una delle maggiori sfide che le aziende manifatturiere devono affrontare è quella di utilizzare i dati generati dalle apparecchiature e dai prodotti connessi per ottenere informazioni.

L'economia digitale richiede che le applicazioni di produzione diventino più intelligenti, migliorino l'esperienza del cliente, facciano emergere intuizioni e intraprendano azioni intelligenti direttamente all'interno dell'applicazione sui dati operativi in tempo reale. L'obiettivo è quello di superare sempre i concorrenti. Per soddisfare queste esigenze di lavoro con dati freschi, non possiamo più affidarci solo allo spostamento dei dati dai nostri sistemi operativi agli archivi di analisi: questo aggiunge troppo latency e separa l'applicazione dalla comprensione che viene creata. Per superare queste sfide, l'elaborazione analitica deve essere "spostata a sinistra" verso la fonte dei dati, ovvero verso le applicazioni stesse. MongoDB chiama questo cambiamento "Application-Driven Analytics". Si tratta di un cambiamento a cui sia gli sviluppatori che i team di analisi devono essere pronti, perché ha un impatto sui loro ruoli e responsabilità, oltre che sugli strumenti e le tecnologie che utilizzano.

MongoDB serve l'analisi guidata dalle applicazioni attraverso un'impostazione di funzionalità e caratteristiche della piattaforma, dal database a Data Lake, un servizio di query federato e connector.

Una delle maggiori sfide per le aziende manifatturiere è la modernizzazione dell'infrastruttura legacy con le nuove tecnologie, che può richiedere tempo e difficoltà di manutenzione. Inoltre, l'uso crescente di sensori e dispositivi IoT comporta la generazione di grandi quantità di dati che devono essere archiviati e analizzati in modo efficace. MongoDB aiuta i produttori a superare queste sfide offrendo scalabilità, flessibilità, funzionalità di sicurezza avanzate, analytics in tempo reale basati sulle applicazioni e la capacità di funzionare ovunque.

I dispositivi IoT connessi producono enormi quantità di dati, che aumentano il rischio di attacchi informatici e violazioni dei dati. Per contrastare questo rischio, i produttori possono implementare misure di sicurezza, come la crittografia, i controlli di accesso, la verifica e la registrazione per proteggere i propri dati. MongoDB Atlas è stato progettato pensando alla sicurezza, fornendo solidi meccanismi di controllo degli accessi, crittografia nativa dei dati attivi e inattivi per proteggere i dati sensibili nel database.

1. Le fonti di dati in una fabbrica intelligente possono essere varie e complesse. Il modello di documento flessibile di MongoDB consente ai produttori di memorizzare e manipolare i dati nel modo più adatto alle loro applicazioni.

2. I dispositivi IIoT generano enormi quantità di dati e l'architettura distribuita di MongoDB permette ai produttori di scalare orizzontalmente la propria infrastruttura, consentendo uno scaling quasi illimitato per gestire big data e carichi di lavoro intensi.

3. Grazie al supporto nativo per i dati di time-series e a un solido framework di aggregazione, MongoDB può facilmente acquisire, eseguire query ed elaborare dati di time-series. Questo è particolarmente importante per le applicazioni IoT, dove i dati tendono ad essere di time-series.

4. Le robuste funzionalità di sicurezza includono crittografia, autorizzazione, autenticazione e auditing.