#139 Analisi logistica resiliente
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on Wed May 17 2023 17:00:00 GMT-0700 (Pacific Daylight Time)
with Darren W Pulsipher, Adrian Kosowski,
In questo episodio Darren intervista Adrian Kosowski, CPO di Pathway, riguardo alla loro capacità unica di gestire dati logistici dal bordo in ambienti DDIL con analisi in tempo reale.
Keywords
#data #analytics #artificialintelligence #pathway #technology
Siete interessati a scoprire come la trasformazione digitale stia influenzando la logistica? In questo episodio di “Abbracciando la Trasformazione Digitale”, il nostro ospite speciale Adrian Kosowski, responsabile dei prodotti presso Pathway, parlerà di analisi resilienti nella logistica. Pathway si concentra nello studio dei sistemi reali da una prospettiva di calcolo distribuito e lavora in particolare con i dati nel settore della logistica e dei trasporti. Una delle sfide più grandi in questo campo è l’aggregazione dei dati su larga scala e la loro interpretazione, ed è qui che entrano in gioco le analisi di apprendimento automatico. Kosowski sottolinea inoltre che la logistica è un mercato altamente concentrato, controllato da poche aziende, il che fa sì che anche piccoli miglioramenti nei processi abbiano un valore incredibile per l’economia mondiale. Tuttavia, raccogliere dati dall’estremità più remota, come i container in mezzo all’oceano, presenta le sue sfide, come l’ottimizzazione dell’energia e delle comunicazioni per dispositivi IoT alimentati a batteria. In sintesi, se siete interessati all’intersezione tra logistica e trasformazione digitale, questo episodio offre interessanti spunti sulle sfide e opportunità di questo settore.
L’uso dei dispositivi Internet of Things (IoT) nell’industria della logistica e della supply chain può apportare notevoli benefici alle aziende, offrendo visibilità end-to-end e una capacità migliorata di analisi. Tuttavia, ci sono diverse sfide legate all’uso di questi dispositivi che devono essere affrontate.
Una delle sfide principali è la stabilità e l’affidabilità di questi dispositivi periferici. In caso di guasto o crash del dispositivo, le aziende dovrebbero avere un modo per ottimizzare questi dispositivi senza dover indovinare o eseguire operazioni in modo sbagliato. Questo è particolarmente critico per i sistemi in tempo reale che vengono utilizzati per gestire eventi in ordine.
Un altro problema è l’accuratezza dei dati raccolti dai dispositivi IoT. Alcuni dati possono essere dedotti, e potrebbe essere necessaria un’analisi contestuale per interpretare il significato di un determinato punto dati e distinguere problemi di misurazione da problemi di processo. Dati inaccurati o non tempestivi possono portare a rischi nella catena di approvvigionamento e rendere difficile ottimizzare la rete di trasporto.
Tuttavia, l’ampio utilizzo dei dispositivi IoT può portare a una visibilità e osservabilità end-to-end dei processi lungo tutta la catena di approvvigionamento. Questo può aiutare le aziende ad ottimizzare i propri processi e adottare un approccio proattivo. Questo può beneficiare tutti gli attori della catena di approvvigionamento - dai fornitori di trasporti e logistica ai rivenditori e ai produttori.
Mentre non esiste un gruppo o segmento specifico che le imprese dovrebbero mirare per l’adozione dei dispositivi IoT, una diffusa adozione e cooperazione da parte di tutti gli attori può portare significativi benefici per la catena di approvvigionamento globale.
Il Pathway è stato sviluppato per affrontare le carenze nelle tecnologie esistenti di streaming dei dati e fornire uno strumento per l’elaborazione avanzata dei flussi di dati. Una delle caratteristiche chiave che differenzia Pathway è la facilità di descrivere la logica come se fosse destinata a un sistema batch, assicurandosi anche che funzioni in un sistema in tempo reale con dati fuori sequenza.
Il percorso è stato sviluppato con l’IoT data in mente, ma può gestire anche dati provenienti da monitoraggio video, monitoraggio delle prestazioni del server, monitoraggio dei log e altre entità fisiche. Ciò consente di gestire in modo cloud-agnostico la complessità dei dati in termini di rilevamento delle anomalie, avvisi con dati fuori sequenza e dati con elementi di serie temporale e geospaziali.
Un’altra importante caratteristica di Pathway è la possibilità di utilizzare script Python per l’analisi dei flussi di dati sia in tempo reale che in modalità batch. Ciò significa che gli scienziati dei dati e gli ingegneri possono sviluppare i loro flussi di analisi nell’ambiente di sviluppo normale a cui sono abituati, e lavorare comodamente con il sistema di streaming. Inoltre, Pathway permette di considerare una quantità molto maggiore di dati storici durante l’esecuzione dei calcoli, il che rappresenta una grande differenza rispetto ai processori di flussi leggeri che gestiscono solo piccole quantità di dati.
Complessivamente, Pathway offre una soluzione di collegamento per le organizzazioni che hanno bisogno di combinare l’elaborazione dei dati batch e in tempo reale e fornisce un modo per aggiungere valore ai dati attraverso l’aggiunta di struttura e informazioni estensive per un utilizzo successivo nell’intelligence aziendale e nell’analisi.
La tecnologia di Data Streaming sta diventando sempre più importante mentre le aziende cercano di prendere decisioni più velocemente e rispondere più prontamente alle esigenze dei clienti. Quando si utilizza il data streaming, è possibile rilevare e rispondere rapidamente a tendenze, anomalie e altre informazioni importanti. Pathway offre una serie di prodotti appositamente progettati per lavorare con dati di serie temporali, dati logistici e data streaming. Offrono esempi e informazioni per sviluppatori su GitHub, così come una vivace comunità su Discord.
Il data streaming è una tecnologia fondamentale per le aziende in una vasta gamma di settori. Ad esempio, può essere utilizzato nella logistica per ottimizzare le rotte e prevedere quando arriveranno le spedizioni. In campo finanziario, può aiutare a individuare frodi e prevedere le tendenze di mercato prima che diventino ampiamente note. Nel trasporto, può essere utilizzato per monitorare in tempo reale le prestazioni dei motori e dei veicoli.
Se sei interessato a saperne di più sul data streaming e su come può beneficiare la tua azienda, assicurati di visitare il sito web e la comunità di Pathway [www.pathway.com]. Con gli strumenti e l’esperienza giusti, puoi sfruttare questa potente tecnologia per migliorare le tue operazioni e restare al passo con i tempi.