Secondo una delle ultime ricerche del Politecnico di Milano, il 45% delle aziende è preparato sul fronte del Data Management. Il restante 55% come lavora? La strada verso l’uso consapevole dei dati per creare valore in azienda, per la maggior parte delle organizzazioni italiane, è ancora tutta da percorrere.
Data Management e il suo valore come supporto decisionale
Nel contesto delle operations, le aziende prendono ogni giorno centinaia di decisioni. Nell’era della digitalizzazione di qualsiasi processo, si potrebbe pensare che tutte le decisioni aziendali siano data-driven, ovvero supportate dai dati. Tuttavia, lo è solo una piccola parte, cioè quella che afferisce l’area strategica.
I data analytics servono a questo: trasformare volumi di dati in informazioni, su cui costruire conoscenza e prendere decisioni nella quotidianità delle operations.
Ottimizzare la produzione in ottica data-driven è l’obiettivo finale della manifattura. Non solo per una questione di efficienza, ma soprattutto per assecondare le esigenze di flessibilità e agilità richieste dal mercato.
I dati di campo sono alla base di qualsiasi percorso virtuoso nel mondo delle operations: dal miglioramento dell’efficienza delle macchine alla gestione delle risorse, fino a tutte le ottimizzazioni in ambito di logistica interna, laddove il posizionamento del prodotto finito e il picking può avere un impatto straordinario sui lead time e quindi, in termini molto pratici, sul momento in cui il cliente finale riceve il prodotto lavorato.
I benefici del Data Management
Il paradigma della Data Driven Manufacturing porta con sé diversi benefici, ma i più significativi possono essere ricondotti lungo queste 4 direttrici:
- Maggiore visibilità: l’analisi dei dati raccolti lungo la catena produttiva e il ciclo di vita del prodotto permette di avere una migliore comprensione delle prestazioni sia dei processi che dei prodotti stessi.Avere a disposizione questo patrimonio di conoscenza aiuta i responsabili ed i decisori aziendali a identificare aree di miglioramento o a cogliere nuove opportunità;
- Capacità predittive: le grandi moli di dati disponibili grazie all’IoT diventano dataset preziosi per fare analisi predittive, in particolare per sfruttare al meglio algoritmi di Machine Learning, grazie al quale trovare soluzioni possibili a problemi complessi. Oggi questo è già realtà in moltissime aziende;
- Automazione: questi benefici possono essere relativi alla raccolta automatizzata dei dati o all’automazione dei processi decisionali. Attraverso l’utilizzo corretto di dispositivi e sensori per la raccolta dei dati e di soluzioni software per la loro elaborazione, non sono più necessari sforzi manuali. Una volta raccolti e messi a disposizione dei sistemi di analisi, anche i processi decisionali possono essere automatizzati, soprattutto se abilitati da analisi predittive e prescrittive. Le prime mostrano cosa potrebbe accadere e quindi permettono di identificare guasti o anomalie prima che si verifichino davvero, le seconde, invece, suggeriscono anche cosa si dovrebbe fare per evitare una determinata problematica accelerando e automatizzando il processo decisionale.
- Controllo dei costi: i dati completano la produzione snella in quanto forniscono ai produttori le informazioni di cui hanno bisogno per semplificare i processi di produzione e ridurre al minimo gli sprechi. Senza i dati concreti, è difficile misurare con precisione i miglioramenti della produzione ed essere sicuri che le modifiche abbiano comportato risparmi sui costi.
6 modi per creare valore con il Data Management
Esistono almeno 6 modi per creare valore di business con il Data Management nel manifatturiero:
- Ridurre gli interventi manuali per rendere più efficiente l’operatività giornaliera;
- Controllare i rischi dovuti all’immissione di dati errati;
- Integrare i processi nella supply chain;
- Individuare informazioni e opportunità cruciali per il business;
- Fornire dati certificati e affidabili per uno sviluppo sostenibile;
- Centralizzare i dati in arrivo dalle filiali (ad esempio, calcolando rapidamente i KPI, su dati raccolti e aggregati da differenti sistemi e gestionali in uso), ottenendo una vista unica sui dati e la possibilità di prendere decisioni più accurate e consapevoli.
Affrontare un percorso di trasformazione verso questo nuovo paradigma richiede di superare diverse sfide, ma, come possiamo notare, porta anche con sé innumerevoli vantaggi che si ripercuotono direttamente sul business in termini di maggiore efficienza dei processi, riduzione dei costi, decisioni più efficaci che innescano migliore e maggiore redditività e produttività.
In tutto ciò Real-Time ha tracciato la rotta di molte imprese manifatturiere che hanno riconosciuto nel processo di trasformazione aziendale un momento indispensabile per efficientare le procedure e i risultati. Con Real Time le aziende hanno "ridefinito i processi interni, migliorando il modello organizzativo".