È un mondo sovraccarico di dati e le aziende manifatturiere stanno facendo del loro meglio per destreggiarsi. Tuttavia, secondo una ricerca di Forrester, ben il 98% delle aziende manifatturiere ha difficoltà a utilizzare i propri dati. Stai annuendo perché questo ti sembra vero? Non sei il solo: la quantità di dati che i leader devono gestire sta aumentando a un ritmo allarmante. quasi il 50 per cento degli intervistati affermano che i loro dati sono raddoppiati e che nei prossimi cinque anni, entro il 2030, prevedono che triplicheranno. Ma il problema non è solo l'eccesso di dati, ma la mancanza di analisi efficaci.
Nel settore manifatturiero, i dati non sono solo una risorsa, ma il catalizzatore per raggiungere livelli di produttività e redditività senza precedenti. McKinsey and Co. afferma il potere trasformativo dell'analisi dei dati nel settore. In passato, le aziende manifatturiere presentavano carenze nelle capacità IT, ma l'utilizzo di analisi avanzate consente loro di sfruttare i dati per migliorare i processi, dall'approvvigionamento delle materie prime alla vendita dei prodotti finiti.
L'analisi avanzata aiuta inoltre i produttori a risolvere problemi precedentemente nascosti, come colli di bottiglia nascosti o linee di produzione non redditizie, ma, cosa altrettanto importante, l'analisi consente ai leader della produzione di sfruttare informazioni in tempo reale per prendere decisioni basate sui fatti e guidare la trasformazione.
Analisi scadenti ostacolano le operazioni di produzione, portano a decisioni inadeguate e soffocano l'innovazione non riuscendo ad affrontare le sfide critiche dei dati. Uno studio di Deloitte evidenzia quasi Il 70% dei produttori identificare problematiche quali la qualità dei dati, la contestualizzazione e la convalida come principali ostacoli all'implementazione dell'intelligenza artificiale, ma analisi affidabili sono essenziali per superare tali ostacoli.
Comprendere le principali sfide odierne dell'analisi della produzione
L'ultima volta che l'industria manifatturiera ha vissuto un cambiamento così radicale è stato con l'introduzione dell'automazione a metà del XX secolo, che ha di fatto rivoluzionato la produzione e il settore nel suo complesso. Oggi, l'analisi dei dati è in prima linea in un'altra rivoluzione, con il potere di trasformare una quantità enorme di dati in informazioni fruibili, trasformando il settore manifatturiero a partire dalla produzione fino ai reparti produttivi. Purtroppo, la quantità di dati nel settore manifatturiero sta aumentando rapidamente, accelerata dall'intelligenza artificiale, e questo sta aggravando un problema già significativo: troppi dati, tempo o, a volte, competenze insufficienti per analizzarli.
Un rapporto del Manufacturing Leadership Council ha rilevato che quasi tre quarti delle aziende manifatturiere dipendono ancora dai fogli di calcolo (!!!) per inserire manualmente i dati, mentre un altro 68% li utilizza ancora per analizzarli. C'è anche il problema dell'affidabilità dei dati, fin dall'inizio. Per molti, la risposta è "no", con solo il 251% dei produttori che ha un elevato grado di fiducia nei propri dati. Inoltre, altre sfide legate ai dati includono sistemi diversi che li ospitano (531%), difficoltà di accesso ai dati (281%) e mancanza di competenze per analizzarli in modo efficace (281%).
Queste sfide non sono destinate a scomparire e mettono in luce l'esigenza critica dei produttori di analisi avanzate. Strumenti di analisi affidabili possono operare a velocità che nessun foglio di calcolo o essere umano può eguagliare, consentendo ai produttori di semplificare l'integrazione dei dati e garantirne la qualità. Forbes riporta che i dati dovrebbero essere il fondamento del futuro della produzione. I dati corretti, combinati con analisi sofisticate, consentono ai produttori e ai vari stakeholder di prendere decisioni più consapevoli, garantendo che la loro attività non solo sia a prova di futuro, ma anche di cogliere le opportunità e minimizzare i punti deboli.
Perché le strategie basate sull'analisi sono fondamentali per il successo: i tuoi 5 elementi essenziali
L'analisi avanzata può presentare sia sfide che opportunità, ma i benefici sono significativamente maggiori quando i leader riescono a sbloccare una vera trasformazione in aree operative essenziali, prima inimmaginabili. Ciò include il miglioramento della qualità, il miglioramento delle prestazioni e della produttività, la riduzione dei costi e l'ottimizzazione delle supply chain. Ecco come i dirigenti possono sfruttare queste strategie per affrontare le sfide legate ai dati:
1. Abbandona i fogli di calcolo e adotta un approccio unificato basato sull'analisi dei dati:
I fogli di calcolo obsoleti non riescono a tenere il passo con le esigenze della produzione moderna. L'analisi dei dati prospera quando esiste un approccio unificato ai dati. Gartner ritiene che le aziende manifatturiere debbano disporre di "un framework e di un processo orchestrati per sviluppare, curare, aggiornare e offrire dati strutturati e non strutturati", ma noi andiamo oltre, affermando che ogni strategia deve essere unificata. L'analisi avanzata garantisce che tutti lavorino da un'unica fonte di dati, abbattendo i silos e migliorando tutte le operazioni.
2. Smettere di utilizzare processi obsoleti e investire in analisi avanzate e intelligenza artificiale:
Deloitte afferma che un prerequisito per l'adozione dell'IA è l'accesso a dati di qualità e tre quarti degli intervistati affermano di aver incrementato gli investimenti nella gestione del ciclo di vita dei dati a supporto della propria strategia di IA generativa. Anche le piattaforme analitiche sono fondamentali, in quanto possono essere sfruttate per analisi predittive e prescrittive per individuare modelli, ottimizzare i processi e anticipare le sfide future, consentendo un processo decisionale basato sui dati.
3. Correggere la sfiducia nei dati, utilizzare l'analisi per garantire la qualità e la governance dei dati:
La ricerca di Gartner indica che i produttori devono assicurarsi di costruire un sistema scalabile, processo di scambio di dati basato sul valore Per sfruttare al meglio i diversi dati IT e aziendali per guidare le decisioni aziendali. "Applicando i principi di governance dei dati e dell'analisi, i CIO possono fornire la qualità dei dati necessaria per consentire lo scambio di dati tra ecosistemi complessi."
4. Mettere fine al caos isolato con la visibilità basata sull'analisi:
Quando i dati sono frammentati in silos, ad esempio, il controllo qualità può essere compromesso, rendendo difficile eseguire analisi approfondite e individuare le cause profonde di difetti e inefficienze. Anche i ritardi nel processo decisionale possono essere una conseguenza indesiderata. L'analisi avanzata può garantire che i silos di dati non influiscano più sull'efficienza operativa, trasformando le informazioni frammentate in informazioni coerenti per garantire prodotti di migliore qualità, processi semplificati e processi decisionali più rapidi e intelligenti.
5. Meno riflessioni, più automazione e monitoraggio in tempo reale:
Sensori avanzati, strumenti di monitoraggio delle macchine e sistemi di reporting automatizzati consentono ai produttori di acquisire e analizzare i dati in tempo reale, ma l'analisi trasforma questi dati in informazioni fruibili che ottimizzano i processi e prevedono i problemi prima che si presentino. Questa combinazione di dati e analisi in tempo reale consente ai produttori di migliorare l'efficienza, ridurre i tempi di fermo e risolvere rapidamente i problemi.
Dalla strategia alla realtà: come un cliente ha sbloccato milioni di dollari con analisi avanzate
In questo mondo basato sui dati, l'analisi dei dati può avere effetti trasformativi, trasformando le strategie basate sui dati in risultati concreti. Secondo Deloitte, Daimler Trucks Asia ha collaborato con l'azienda per implementare una piattaforma di rilevamento proattivo che analizzava dati strutturati e non strutturati, consentendo di prevedere e prioritizzare i problemi di qualità con 13 mesi di anticipo. Nel giro di due anni, questo approccio basato sull'analisi dei dati ha permesso al cliente di risparmiare. $8 milioni nei costi di garanzia, evidenziando quanto possano essere potenti le analisi, consentendo ai leader della produzione di scoprire informazioni precedentemente nascoste, risolvere le sfide in modo proattivo e sbloccare un valore aziendale misurabile.
Agisci ora o rimani indietro: perché adottare una mentalità basata sull’analisi è fondamentale
Con l'afflusso di dati a un ritmo allarmante, i leader del settore manifatturiero si trovano a un bivio critico, che richiede loro non solo di affrontare le sfide a testa alta, ma anche di cogliere questa opportunità con la potenza dell'analisi dei dati. La finestra temporale per l'azione si sta restringendo, il che significa che i dirigenti devono agire ora per sfruttare il potenziale dei propri dati attraverso analisi avanzate e rimanere competitivi. Implementando l'analisi avanzata, i leader aziendali possono ottenere informazioni utili per accelerare il processo decisionale, indirizzando gli investimenti strategici, plasmando le politiche e ottimizzando l'adozione di tecnologie innovative.
Dopo aver collaborato con un esperto di smart manufacturing come INCIT, i leader del settore manifatturiero possono utilizzare soluzioni analitiche come XIRI-Analytics, dopo una valutazione di maturità digitale o ESG condotta dallo Smart Industry Readiness Index (SIRI) o dal Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI), per scoprire nuove informazioni basate sui dati, consentendo alle aziende manifatturiere di individuare percorsi di miglioramento continuo. XIRI-Analytics offre ai produttori un processo decisionale basato sui dati, benchmarking globale, profilazione dei costi e profilazione delle emissioni di gas serra per migliorare efficienza, competitività e sostenibilità.
La piattaforma genererà e aggregherà dati rilevanti per analisi approfondite, affermandosi come uno strumento trasformativo con benefici di vasta portata per le imprese e diversi stakeholder, tra cui governi, decisori politici, aziende private, istituti finanziari e società di capitali. Per saperne di più, visita il sito Sito web INCIT.
