Nell’era dei Big Data, anche per il mondo dell’automazione c’è una reale esigenza di migliorare e aggiornare i sistemi tradizionali di process data analytic integrandoli con le più recenti innovazioni tecnologiche nei settori del data mining e del machine learning. Ma per questo è opportuno rivedere alcune cose Oggi più che mai le aziende manifatturiere posseggono un grande patrimonio informativo in termini di dati potenzialmente raccolti, derivante dagli interventi di manutenzione, dai sistemi di sensoristica applicati alle macchine. Questi dati se incrociati con altre informazioni aziendali esogene possono fornire utili indicazioni per migliorare il servizio stesso di manutenzione in termini di riduzione dei costi e dei disagi per i clienti. Non bisogna però trascurare il fatto che il trattamento di grandi moli di dati, prodotti dai molteplici sensori applicati alle macchine negli impianti produttivi, risulta un’attività complessa non solo per il volume dei dati in gioco ma anche per la loro eterogeneità e la velocità con la quale possono variare.