Nel contributo che vi proponiamo qui di seguito, Fabio Pascali, Regional Vice President Italy, Cloudera, spiega come passare dai dati grezzi agli insight a valore aggiunto.
Buona lettura.
Le continue pressioni esterne, il cambiamento dei modelli commerciali e l’incertezza della supply chain fanno sì che il settore della produzione cerchi di aumentare costantemente l’efficienza dei processi. In questo scenario, dati e analytics sono diventati catalizzatori del cambiamento, grazie anche ad un’ampia gamma di casi d’uso. Tuttavia, questo cambiamento è possibile solo se si è in grado di utilizzare e sfruttare appieno i dati a disposizione.
Riduzione predittiva dei tempi di inattività
Un’area in cui i dati possono contribuire a migliorare i margini è quella degli impianti produttivi. I sensori e le altre attrezzature della catena di montaggio producono grandi quantità di dati, molti dei quali vengono trascurati o scartati se non aiutano a risolvere un problema immediato. Tuttavia, se aggregati e analizzati nel tempo, rappresentano un potenziale significativo per la riduzione dei costi operativi.
La manutenzione predittiva, ad esempio, può anticipare la probabilità di guasti. Le aziende manifatturiere possono quindi utilizzare i dati storici relativi alle prestazioni dei macchinari in due modi: analizzando quelli relativi ai sensori per individuare segnali di futuri guasti, come vibrazioni o calore eccessivo, oppure esaminando situazioni passate o simili per capire quando i macchinari sono in perfetta salute e non necessitano di manutenzione programmata, riducendo così gli interventi solo a quelli necessari. Combinando i dati di migliaia di macchine e sensori, è possibile prevedere i tempi di inattività, che hanno costi enormi, e intervenire prontamente.
I dati estendono i loro vantaggi anche ai clienti
L’analisi predittiva può essere utilizzata anche per migliorare il servizio ai clienti una volta che i prodotti sono usciti dalla fabbrica, contribuendo a rafforzare il legame tra produttore e consumatore. Ad esempio, utilizzando gli insight per prevedere eventuali guasti futuri, avvisare tempestivamente i clienti e intervenire prima che sia troppo tardi. Oppure fornendo automaticamente aggiornamenti software ad acquirenti di automobili, telecamere di sicurezza e altri dispositivi intelligenti ed evitando loro di doversi recare presso i rivenditori per risolvere eventuali problemi.
Migliorare protocolli di sicurezza e conformità
Un altro caso in cui i dati ottimizzano le attività nel settore manifatturiero riguarda la sfera della sicurezza e della conformità. Sono temi di rilievo in ambito generale, che però incontrano particolare attenzione in alcuni settori specifici come quelli farmaceutico e alimentare. La posta in gioco è alta, poiché i problemi non rilevati sulla qualità dei prodotti non solo possono minacciare la salute pubblica, ma comportano anche elevate sanzioni normative.
Le aziende farmaceutiche devono disporre del giusto livello di sicurezza, governance e tracciabilità dei dati per far sì che un prodotto venga immesso sul mercato. In questo caso, dati accurati e affidabili possono contribuire a garantirne sicurezza, efficacia e qualità. Si tratta di aspetti che valgono per l’intero spettro delle attività, dalla ricerca e sviluppo agli studi clinici, fino all’ottimizzazione dei prodotti finali. Combinando i propri dati con altre fonti strutturate e non, le aziende farmaceutiche possono ricavare nuove conoscenze, che non solo rafforzano l’efficienza operativa, ma arricchiscono anche i report clinici.
Inoltre, sensori come i termometri intelligenti sono diventati strumenti preziosi per monitorare lo stato e la qualità dei prodotti lungo tutta la supply chain della catena alimentare. Questi rilevatori consentono ai produttori di raccogliere dati in tempo reale, che possono sfruttare per salvaguardare i prodotti dall’esposizione a temperature pericolose. Tuttavia, molte aziende incontrano ancora molte difficoltà nell’individuare il modo migliore per sfruttare e integrare l’abbondanza di dati generati dai sensori. Per essere veramente efficaci, le organizzazioni devono combinare i dati dei sensori con le fonti aziendali esistenti, come i sistemi ERP e di supply chain. In questo modo, ad esempio, i produttori di generi alimentari possono identificare in modo proattivo potenziali problemi di sicurezza e conformità. Nella ricerca in questi ambiti, i dati svolgono un ruolo fondamentale.
L’importanza di una visione unificata dei dati
Queste innovazioni sono possibili solo se gli strumenti di analisi sono in grado di accedere all’intero set di dati. Nel complesso panorama odierno, ciò potrebbe significare dati strutturati e non, che risiedono sia in data center on-premise che nel cloud, eventualmente anche in ambienti multi-cloud. Una recente ricerca mostra infatti che il 74% delle aziende manifatturiere dell’area EMEA archivia i dati sia in cloud che on-premise, e l’81% di queste lavora con almeno due hyperscaler. È preoccupante però rilevare che il 77% dei leader del settore manifatturiero dichiari che questa architettura rende più complessa l’estrazione di valore dai dati, in quanto è la complessità stessa che impedisce loro di implementare innovazioni come la manutenzione predittiva o il miglioramento della sicurezza e della conformità.
Liberare nuovo valore
I dati sono alla base della comprensione delle supply chain e dell’aumento dei margini. Combinati con l’analytics, possono consentire ai produttori manufatturieri di adottare un approccio più proattivo che non solo migliorerà le loro operazioni, ma anche quelle dei loro clienti.
Nel panorama produttivo odierno, sempre più competitivo, questi margini, seppur risicati, possono fare la differenza tra successo e fallimento. Unificando i dati, è possibile differenziarsi dalla concorrenza e crescere.
