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06/08/2015
BIG DATA, UNA SFIDA DA VINCERE ANCHE PER I PRODUTTORI DI PNEUMATICI

Auto connessa



Un’altra importante fonte di dati saranno poi le stesse coperture: i sensori che Michelin intende installare saranno molto più “loquaci” rispetto agli attuali TPMS. 

Nicodemo Angì

Tutti gli analisti concordano: molti degli sviluppi della mobilità passeranno dalla connessione, una parola potentissima perché dalle tantissime implicazioni. Le automobili saranno connesse ai semafori e ai pannelli a messaggio variabile, dialogheranno fra di loro, con i loro proprietari (ad esempio per l’accensione a distanza del climatizzatore) e perfino con le abitazioni: i dati del GPS, trasmessi via Rete, faranno accendere le luci o il condizionatore (e magari il forno) una volta che l’auto sarà a una certa distanza da casa. Facendo appena un passo avanti nel discorso ci si renderà conto di quanto saranno impegnative, per le infrastrutture della Rete, i carichi di lavoro imposti da milioni di connessioni, la maggior parte delle quali di tipo wireless. Non sarà poi difficile capire come questa frenetica “conversazione” fra migliaia di soggetti genererà un’ingentissima mole di dati, impegnativa da gestire e analizzare ma capace di fornire informazioni utilissime per, ad esempio, ottimizzare traffico e risorse energetiche o perfezionare e indirizzare il business.

 

Tanti dati piacciono al Bibendum

In questo viavai informativo tendiamo a considerare l’elettronica di bordo dell’auto - oggi molto evoluta e potente - e i suoi costruttori come i principali attori di questo dialogo ma anche i pneumatici e chi li produce sono destinati a svolgere un ruolo in tal senso.

Significativa è, per esempio, l’importanza che un costruttore di pneumatici come Michelin assegna ai Big Data. Il colosso del Bibendum intende muoversi su più fronti, a partire dal processo di fabbricazione delle coperture. Sulla scorta dei programmi presentati l’anno scorso durante il Michelin Challenge Bibendum a Chengdu, in Cina, si è infatti capito come il brand transalpino voglia muoversi a 360° nel reperire ed elaborare grandi quantità di dati. Come già detto, il primo passo riguarda gli stabilimenti produttivi e in particolare il monitoraggio della difettosità dei prodotti. Attualmente sono attivi tre progetti pilota, tutti nel Nord America, nell’ottica di adottare questi sistemi in 67 strutture in tutto il mondo.

Sebastien Douaillat, Enterprise Architect in Michelin, ha spiegato in questo modo il progetto: “Ogni volta che viene rilevato un difetto alle gomme durante il processo di produzione viene generato e memorizzato un codice specifico, che ci permetterà in seguito un’analisi del numero di difetti che abbiamo nell’impianto, disaggregabile per prodotto, per macchina o per operatore. Quest’informazione appare nella dashboard di controllo e viene aggiornato ogni quindici minuti, praticamente in tempo reale: possiamo quindi dire come il sistema sia pronto a guidare l’attività nello stabilimento. Un’analisi così approfondita, effettuata con l’ausilio del software MicroStrategy, è uno dei nostri primi, importanti passi nell’uso dei Big Data all’interno degli stabilimenti”.

Un’altra promettente strada che Michelin intende percorrere nella raccolta e l’uso dei Big Data è quella del monitoraggio dei Social Media.

 

Michelin va sui social network 

Oltre alla produzione di pneumatici, Michelin è attiva anche nel campo dei servizi georeferenziati, sviluppati progressivamente a partire dalle sue famose Guide (stampate su carta a partire dal 1900) di viaggio e gastronomiche. Il portale ViaMichelin è infatti oggi una solida realtà al servizio del viaggiatore e offre calcolo degli itinerari, mappe, bollettini meteo e del traffico e altro ancora. Le sue emanazioni nei Social Network hanno migliaia di fan e di visualizzazioni su YouTube, contributi che generano moltissime discussioni online.

Al fine di valutare l’importantissima Web Reputation e per raffinare le campagne di marketing online, Michelin ha deciso di utilizzare ancora una volta gli strumenti di analisi di MicroStrategy per migliorare la comprensione della percezione che di essa hanno gli utenti dei Social Network. “Anche questo è un caso d’uso dei Big Data, perché abbiamo bisogno di acquisire, analizzare e memorizzare una grande quantità di informazioni, aggiornate di frequente e prodotte da fonti diverse. Il percorso è iniziato con Twitter in quanto è relativamente facile ottenere i dati dalle sue API gratuite mentre la raccolta delle informazioni da Facebook è un po’ più complicata” ha spiegato Douaillat. I dati raccolti riguardano (stiamo parlando di Twitter) la data e il luogo di pubblicazione, il contenuto del tweet, di cosa stanno discutendo gli influencer del settore e il monitoraggio delle parole chiave - positive o negative – usate in relazione a Michelin; è chiaro come gli algoritmi vadano affinati perché la singola keyword potrebbe non bastare per catturare il senso della frase.

Un’altra importante fonte di dati saranno poi le stesse coperture: i sensori che Michelin intende installare saranno molto più “loquaci” rispetto agli attuali TPMS. Essi permetteranno alla società di raggiungere il suo scopo, che è quello di capire come le persone stiano usando le sue gomme; in quest’ottica s’inquadra anche l’acquisto di dati – ovviamente anonimi – da assicuratori e costruttori di automobili.

Un’altra iniziativa tesa a raccogliere reali dati di utilizzo è il Michelin Road Usage Lab, un programma che ha equipaggiato circa 3.000 veicoli europei con GPS e sistemi di trasmissione dati per capire le effettive condizioni di utilizzo delle auto e dei pneumatici.

 

Il caso Pirelli: produrre e vendere dati oltre alle gomme

Un concreto interesse verso la sensoristica evoluta – e i dati da essa generati – è manifestato anche da Pirelli, che può anzi essere considerata una pioniera: il suo sistema CyberFleet di monitoraggio delle condizioni di lavoro delle coperture dei mezzi pesanti è infatti operativo da anni.

Le sperimentazioni, oltre ai mezzi pesanti e alle automobili “normali”, stanno coinvolgendo anche la fantastica Ferrari FXX K, per raccogliere dati sull’uso in meccaniche estreme. La materia è ampia e complessa e per fronteggiarla al meglio Pirelli ha stretto accordi con partner del calibro di Brembo, Magneti Marelli e il Dipartimento di Ingegneria Meccanica dell’Università di Milano. Le coperture Cyber Tyre saranno dotate di piccoli sensori (la loro superficie è di circa 1 cm2) autoalimentati disposti uniformemente nei pneumatici - i TPMS, tanto per fare paragoni, sono uno per ruota – che invieranno le informazioni tramite onde radio; i dati riguarderanno, ad esempio, grip, angolo di deriva e condizioni del manto stradale. È facile capire come l’avere queste notizie in tempo reale permetta di raffinare ulteriormente le prestazioni di sistemi quali il controllo della stabilità, le sospensioni attive e gli ABS. Lo sviluppo di queste coperture “intelligenti” genererà molti dati, che andranno “ripuliti” (l’ambiente-auto è pieno di interferenze e disturbi) e validati in continuazione prima di poter essere utilizzati dalle centraline delle auto. Quest’analisi, che riguarda il prodotto di serie nell’uso quotidiano, è stata preceduta da attenti studi che hanno messo Pirelli in condizione di capire come impiegare questi dati - che prima, semplicemente, non esistevano - per controllare la dinamica del veicolo; il processo è praticamente concluso e le CyberTyre sono già in valutazione da parte delle case automobilistiche. Non c’è quasi bisogno di dirlo ma anche Pirelli raccoglie Big Data e, oltre a usarli nei suoi stabilimenti, li vende agli assicuratori, in un percorso simmetrico rispetto a Michelin. I mezzi pesanti equipaggiati con il sistema CyberFleet sono infatti ormai migliaia e l’ingente mole di dati da essi generati (sono ovviamente aggregati per azienda di trasporto, in modo da mantenere l’anonimato del conducente) permette alle compagnie di assicurazione di implementare una polizza Pay as you drive, ovvero tarata sulla rischiosità media dei mezzi di quel trasportatore. L’azienda milanese ha, in pratica, vestito anche la seconda pelle di data dealer per l’ecosistema del trasporto stradale. 

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