BI: opportunità e vantaggi per l’industria

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Analizzando l’intero ciclo produttivo, è possibile identificare modelli e prendere decisioni ben fondate, che aumentano l’efficienza e la qualità

L’obiettivo della business intelligence (BI) è quello di supportare le aziende fornendo dati significativi, che si rivelino utili a prendere decisioni commerciali ben fondate. Storicamente, la BI pone le sue radici negli anni ‘60 come sistema per la condivisione delle informazioni in tutta l’organizzazione. Nella pratica, la business intelligence moderna si caratterizza per la fornitura di una visione completa dei dati aziendali. Questi dati vengono utilizzati per guidare il cambiamento, eliminare inefficienze e rispondere rapidamente ai cambiamenti nel mercato o nella supply chain, sempre con l’obiettivo principale di ottimizzare le performance aziendali. Quello manifatturiero e produttivo è un settore complesso e caratterizzato da molti elementi diversi tra loro. I dati possono venire raccolti ovunque, all’interno dell’azienda. Per questo motivo, le imprese del settore possono trarre particolare beneficio dall’intelligenza aziendale e dall’analisi di numerosi dati: nuovi dati vengono generati ogni minuto durante la consegna di materie prime, mentre le macchine sono operative, o durante la gestione della qualità, e tutti questi si aggiungono ai dati aziendali. Ed è con l’aiuto della BI che le aziende possono ottenere una migliore comprensione dei propri dati e quindi prendere decisioni di business informate e trarne un nuovo potenziale.

Perché è importante l’intelligenza aziendale per un’impresa?

La business intelligence (BI) comprende una vasta gamma di tecniche e strumenti analitici. I suoi componenti principali includono l’analisi dei dati e l’analisi aziendale, che funzionano con l’aiuto di data mining, reporting, data querying, benchmarking, preparazione dei dati e visualizzazione. Questo offre alle aziende una visione completa sui dati attuali e storici. La BI consente, ad esempio, di fare confronti prestazionali e competitivi e aiuta a riconoscere in una fase precoce trend di mercato che può essere potenzialmente interessante cavalcare. D’altro canto, può essere utilizzata per ottimizzare i processi operativi all’interno dell’azienda. Ad esempio, le analisi dei dati possono essere effettuate nell’ambito della compliance in modo che le aziende possano verificare in una fase precoce se stanno rispettando regolamenti o standard. Le analisi dei dati forniscono anche una visione dell’intero ciclo produttivo, che può essere utilizzata per ottimizzare i processi produttivi e identificare i punti critici. Inoltre, può essere utilizzata per gestire efficacemente i livelli di magazzino al fine di ridurre i costi di inventario e rendere la catena di approvvigionamento più efficiente. I dipendenti possono riconoscere eventuali disallineamenti in una fase precoce, monitorando e valutando continuamente tutti i fattori chiave. Ciò consente loro di tenere sotto controllo ad esempio l’utilizzo delle macchine, lo stato degli ordini, il rispetto delle date di consegna, i costi dei materiali e la qualità della produzione.

Assicurazione della qualità e gestione del rischio nello sviluppo di prodotti

La business intelligence (BI) è ancora agli albori nella produzione di prodotti medicali, ma i primi progetti stanno già dimostrando il potenziale dell’ottimizzazione dei processi basati sui dati. Alcuni prodotti medicali, come gli impianti o i prodotti dentali, vengono fabbricati utilizzando la produzione additiva (stampa 3D) per consentire la personalizzazione ad hoc per i pazienti. Tuttavia, questo rende anche il processo di produzione complesso, poiché numerosi fattori ambientali e altri parametri come le impostazioni delle macchine influenzano la qualità dei componenti. La produzione è inoltre soggetta a rigorose linee guida. Ad esempio, il Regolamento Europeo sui Dispositivi Medici (MDR) stabilisce che le aziende devono essere in grado di dimostrare il processo di produzione lungo l’intera catena di approvvigionamento. È quindi particolarmente importante essere in grado di riconoscere molto rapidamente eventuali errori nel processo di produzione. Finora, il controllo di qualità per i prodotti medicali si è basato quasi esclusivamente sull’ispezione delle parti svolta utilizzando la tomografia computerizzata (TC). L’uso dell’analisi aziendale può contribuire ad ampliare questo processo e migliorarlo nel lungo termine. Introducendo ulteriori metodi digitali per l’assicurazione della qualità, come il monitoraggio basato su sensori delle stampanti 3D, forni o scanner 3D e sulla comunicazione tra loro, è possibile raccogliere più valori e monitorare attentamente la qualità della produzione. Questo permette di identificare difetti o impostazioni errate nelle stampanti 3D più rapidamente e quindi evitare la produzione di parti difettose o di bassa qualità. Questo non solo facilita la verifica dei processi, ma aumenta anche la qualità della produzione e permette di risparmiare sui costi di produzione nel lungo periodo.

Ottimizzazione dei processi attraverso il data mining

Un esempio dal settore delle utilitiy illustra come l’analisi dei dati possa contribuire a migliorare i processi. Stadtwerke Bonn, azienda che fornisce gas, elettricità e acqua ai residenti di Bonn in Germania, controlla sempre se le letture dei contatori segnalate corrispondono al modello atteso nei cosiddetti controlli di plausibilità. Ciò serve a individuare precocemente malfunzionamento dei dispositivi, perdite nelle tubature o altri difetti. Tuttavia, su un totale di 367.000 letture di contatori fatturate tra gennaio 2020 e aprile 2021, alla verifica si sono riscontrati ripetuti ritardi e diversi errori. Pertanto, Stadtwerke Bonn ha avviato un’iniziativa di process mining con Appian. L’analisi ha rivelato che circa il 75% dei controlli di plausibilità, che potevano richiedere fino a 571 giorni lavorativi, erano superflui. Grazie a questa analisi i limiti di plausibilità del sistema sono stati ottimizzati. Di conseguenza, Stadtwerke Bonn è riuscita a garantire flussi di lavoro più rapidi e fluidi, risparmiare costi e aumentare la soddisfazione del cliente. Il data mining offre anche all’industria manifatturiera vantaggi decisivi. Analizzando l’intero ciclo produttivo, è possibile identificare modelli e prendere decisioni ben fondate, che aumentano l’efficienza e la qualità. Le piattaforme dati integrate facilitano la collaborazione con i fornitori e migliorano il flusso di informazioni.

Migliorare le performance della supply chain

La business intelligence (BI) è spesso lo strumento scelto quando si implementano i principi just-in-time per l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento. Walmart, gigante statunitense della vendita al dettaglio, è un esempio emblematico nel settore retail, ma anche l’industria manifatturiera può beneficiare di questa strategia. Utilizzando tecnologie avanzate di analisi, il gigante della vendita al dettaglio Walmart prevede oggi con precisione la domanda, per ottimizzare i livelli di inventario ed evitare carenze di stock. L’azienda ha anche introdotto il metodo del cross-docking: ciò significa che la merce non viene più consegnata a un magazzino, ma viene trasbordata direttamente e spedita al cliente. Questo minimizza i costi di gestione manuale e di stoccaggio. Ciò che funziona per Walmart è adatto anche per l’industria manifatturiera. Monitorando senza soluzione di continuità la catena di approvvigionamento, le aziende acquisiscono controllo sul flusso di merci e possono reagire in modo flessibile alle sfide. Che si tratti di carenze di risorse nel paese d’origine, cambiamenti di prezzo da parte dei fornitori o fattori di politica commerciale, introdurre la BI nei processi di gestione della catena di approvvigionamento delle aziende manifatturiere può migliorare la sicurezza nella pianificazione, fornire stabilità e soddisfazione del cliente.

Conclusioni

La business intelligence (BI) e l’analisi costituiscono una parte cruciale all’interno dei processi aziendali, non solo perché ottimizzano le operazioni attuali ma anche perché possono aiutare a porre le basi per decisioni di pianificazione future. Analizzando dati in tempo reale e capacità produttive, le aziende del settore manifatturiero possono ideare concept migliorati e ottimizzare la pianificazione della produzione. Ciò non solo garantisce che i prodotti siano fabbricati in tempo e nelle giuste quantità per soddisfare la domanda e conservare le risorse, ma aiuta anche a garantire vantaggi competitivi a lungo termine. In un’economia sempre più guidata dai dati, BI e analisi sono strumenti essenziali per il successo delle aziende e la continua evoluzione.

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