Objective. The Industrial Internet of Things represents a fundamental enabling technology for the digitization of the industrial sector in a 4.0 perspective. The purpose of the thesis is to analyze the state of adoption of Internet of Things solutions for the Smart Factory in Italy, highlighting their properties and barriers. Furthermore, with a view to future development, look at Internet of Things solutions in the industrial context as levers to move from a data-resistance to a data-driven business. Methodology. Several sources have been used for the completion of the thesis. The analysis of the literature served to get an overview of IoT technologies and properties that characterize the Industrial Internet of Things concept. Subsequently, through a survey sent to large Italian companies, an analysis of the state of the art of Smart Factory in Italy was carried out. Finally, the technological offer of IoT platforms was analyzed using secondary sources. Conclusions. The output of the thesis consists in the analysis of the adoption of IoT solutions by large Italian companies, even with respect to small and medium-sized enterprises, and in the analysis of the IoT platform offer. The work allowed to build a data-driven business framework, a model based on the valorization of the data for the decision-making purposes in industrial context. It also allowed to investigate the actual exploitation of data by Italian companies, to the benefit of the business and its customers through a value-data matrix.

Obiettivo. L'Industrial Internet of Things rappresenta una tecnologia abilitante fondamentale per la digitalizzazione del settore industriale in un'ottica 4.0. Lo scopo della tesi è analizzare lo stato di adozione delle soluzioni Internet of Things per la Smart Factory in Italia, evidenziandone proprietà e barriere. Inoltre, in un'ottica di sviluppo futuro, le soluzioni Internet of Things nel contesto industriale sono viste come le leve per passare da un data-resistance ad un data-driven business. Metodologia. Diverse fonti sono state utilizzate per il completamento della tesi. L'analisi della letteratura è servita per ottenere una panoramica delle tecnologie e delle proprietà che caratterizzano l’Industrial Internet of Things. Successivamente, attraverso un'indagine inviata alle grandi aziende italiane, è stata effettuata un'analisi dello stato dell'arte della Smart Factory in Italia. Infine, è stata analizzata l'offerta tecnologica delle piattaforme IoT utilizzando fonti secondarie. Conclusioni. L'output della tesi consiste nell'analisi dell'adozione di soluzioni IoT da parte delle grandi aziende italiane, anche rispetto alle piccole e medie imprese, e nell'analisi dell'offerta di piattaforme IoT. Il lavoro ha permesso di costruire un data-driven business framework, un modello concettuale basato sulla valorizzazione dei dati ai fini decisionali nel contesto industriale. Ha inoltre consentito di indagare l'effettivo sfruttamento dei dati da parte delle aziende italiane, a vantaggio delle stesse e dei propri clienti attraverso una matrice valore-dati.

Industrial Internet of Things : the state of adoption in Italy and a data-driven business framework

MASI, VIRGINIA
2019/2020

Abstract

Objective. The Industrial Internet of Things represents a fundamental enabling technology for the digitization of the industrial sector in a 4.0 perspective. The purpose of the thesis is to analyze the state of adoption of Internet of Things solutions for the Smart Factory in Italy, highlighting their properties and barriers. Furthermore, with a view to future development, look at Internet of Things solutions in the industrial context as levers to move from a data-resistance to a data-driven business. Methodology. Several sources have been used for the completion of the thesis. The analysis of the literature served to get an overview of IoT technologies and properties that characterize the Industrial Internet of Things concept. Subsequently, through a survey sent to large Italian companies, an analysis of the state of the art of Smart Factory in Italy was carried out. Finally, the technological offer of IoT platforms was analyzed using secondary sources. Conclusions. The output of the thesis consists in the analysis of the adoption of IoT solutions by large Italian companies, even with respect to small and medium-sized enterprises, and in the analysis of the IoT platform offer. The work allowed to build a data-driven business framework, a model based on the valorization of the data for the decision-making purposes in industrial context. It also allowed to investigate the actual exploitation of data by Italian companies, to the benefit of the business and its customers through a value-data matrix.
TUMINO, ANGELA
VANNINI, ELISA
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
15-dic-2020
2019/2020
Obiettivo. L'Industrial Internet of Things rappresenta una tecnologia abilitante fondamentale per la digitalizzazione del settore industriale in un'ottica 4.0. Lo scopo della tesi è analizzare lo stato di adozione delle soluzioni Internet of Things per la Smart Factory in Italia, evidenziandone proprietà e barriere. Inoltre, in un'ottica di sviluppo futuro, le soluzioni Internet of Things nel contesto industriale sono viste come le leve per passare da un data-resistance ad un data-driven business. Metodologia. Diverse fonti sono state utilizzate per il completamento della tesi. L'analisi della letteratura è servita per ottenere una panoramica delle tecnologie e delle proprietà che caratterizzano l’Industrial Internet of Things. Successivamente, attraverso un'indagine inviata alle grandi aziende italiane, è stata effettuata un'analisi dello stato dell'arte della Smart Factory in Italia. Infine, è stata analizzata l'offerta tecnologica delle piattaforme IoT utilizzando fonti secondarie. Conclusioni. L'output della tesi consiste nell'analisi dell'adozione di soluzioni IoT da parte delle grandi aziende italiane, anche rispetto alle piccole e medie imprese, e nell'analisi dell'offerta di piattaforme IoT. Il lavoro ha permesso di costruire un data-driven business framework, un modello concettuale basato sulla valorizzazione dei dati ai fini decisionali nel contesto industriale. Ha inoltre consentito di indagare l'effettivo sfruttamento dei dati da parte delle aziende italiane, a vantaggio delle stesse e dei propri clienti attraverso una matrice valore-dati.
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