In questa età d'oro della digitalizzazione, il settore manifatturiero è uno dei settori a più alta densità di dati a livello globale. Secondo Forbes, le aziende manifatturiere generano in media 1,9 petabyte all'anno.
Considerato il ruolo chiave svolto dall'intelligenza artificiale nell'esplosione dei dati, le abbiamo chiesto di aiutarci a creare un'analogia su quanto equivalgano 1,9 petabyte di dati per mettere la situazione in prospettiva. Ci ha risposto che questa quantità di dati è paragonabile all'archiviazione dei progetti digitali e dei dati sulle prestazioni in tempo reale di ogni macchina in una fabbrica, in funzione ininterrottamente da oltre un secolo.
Sebbene la quantità di dati generata dai produttori sia sbalorditiva, ciò evidenzia il problema critico che i produttori si trovano ad affrontare attualmente nel risolvere il dilemma del diluvio di dati e il motivo per cui devono agire subito.
I dirigenti, non solo i CIO, hanno raggiunto un momento critico e ora devono collaborare per garantire che le loro attività manifatturiere siano in grado di gestire la quantità e il volume di dati complessi generati e archiviati quotidianamente.
Un fenomeno relativamente nuovo: Forbes riporta che circa il 90% dei dati mondiali è stato generato solo negli ultimi due anni. Secondo McKinsey & Co., questa rapida creazione di dati è trainata principalmente dall'intelligenza artificiale e da altre tecnologie moderne, dall'informatica, dalla connettività derivante dalla digitalizzazione e dalla migrazione al cloud.
Gli esperti del settore concordano sul fatto che ciò rappresenti sia una sfida che un'opportunità per i leader del settore manifatturiero, sempre più spinti dal bisogno di risolvere i propri dilemmi relativi ai dati prima che la situazione peggiori.
L'analisi avanzata dei dati è una parte fondamentale della soluzione per trasformare i dati grezzi in informazioni preziose che migliorino il processo decisionale e i risultati aziendali, proprio come avviene nella raffinazione dei minerali in metalli preziosi.
L'ironia è che nei nostri dati sono già presenti informazioni importanti; la vera sfida è però come scoprirle.
Il diluvio di dati: le sfide per sbloccare informazioni sui dati senza analisi
Secondo una recente ricerca condotta dal Manufacturing Leadership Council, la maggior parte delle aziende manifatturiere non si fida dei propri dati, e solo il 25% degli intervistati ha fiducia che vengano raccolti i dati corretti. E meno della metà comprende il valore in dollari dei propri dati.
Altre sfide importanti che i produttori devono affrontare sono la decifrazione dei dati che provengono da sistemi diversi o che sono forniti in formati diversi (53%), la difficoltà di accesso ai dati (28%) e la necessità di migliorare le competenze dei dipendenti perché non sono in grado di analizzare i dati in modo efficace (28%).
Eppure, nonostante queste sfide, il 95% dei produttori riconosce il grande potenziale dei propri dati, che consentono di prendere decisioni migliori in tempi più rapidi. Quasi il 90% concorda sul fatto che i dati saranno "essenziali" per la loro competitività, il che suggerisce che sanno cosa c'è in gioco se non agiscono ora. Più facile a dirsi che a farsi, però, con i leader del settore manifatturiero che faticano a tenere sotto controllo le attività, a gestire le esigenze della forza lavoro e a garantire che il loro business rimanga rilevante.
È chiaro che queste barriere rappresenteranno una sfida da superare, ma l'analisi avanzata è la chiave, consentendo ai produttori di trasformare dati scollegati in informazioni fruibili che orientino il processo decisionale di tutte le parti interessate.
I 5 modi principali in cui i produttori sfruttano l'analisi dei dati a proprio vantaggio con esempi concreti
Gestire con successo l'ondata di dati nel settore manifatturiero è fondamentale per incrementare l'efficienza, ridurre i costi e, probabilmente l'aspetto più critico, migliorare il processo decisionale. Ma l'analisi dei dati va oltre e rivela una ricchezza di informazioni preziose per i produttori quando vi si accede in tempo reale. Ecco cinque modi innovativi in cui i produttori stanno utilizzando l'analisi dei dati.
Manutenzione predittiva per aumentare l'efficienza
L'analisi dei dati può prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino, causando costosi tempi di inattività e migliorando l'efficienza. Ad esempio, Deloitte ha supportato un'azienda globale di consegna pacchi che stava riscontrando un'impennata di tempi di inattività presso i suoi impianti di smistamento, ma sfruttando la manutenzione predittiva prevede che si verificheranno oltre $100 milioni di USD in benefici annuali sbloccando la capacità di 150 strutture.
Controllo qualità e riduzione degli sprechi
L'analisi dei dati può garantire una qualità costante del prodotto individuando i difetti prima che escano dalla fabbrica. A titolo di esempio, General Electric ha sfruttato l'analisi dei dati a proprio vantaggio per identificare potenziali difetti nei prodotti prima che raggiungessero i clienti, riducendone il numero del 50%.
Ottimizzazione della catena di fornitura, riduzione dei costi
L'analisi dei dati può offrire significative opportunità di ottimizzazione per la supply chain e la logistica, migliorando la trasparenza e il controllo. Secondo Ernst and Young (EY), grazie all'analisi dei dati, SmartMaps™ è riuscita a estrarre i dati in modo efficace per trasformare la supply chain, con una potenziale opportunità di riduzione dei costi da 5% a 15%.
Previsione della domanda e ottimizzazione delle scorte
Prevedere la domanda con precisione laser, evitando rotture di stock e sovrapproduzione. Grazie a una visione unificata delle previsioni della domanda, Accenture ha aiutato un'azienda di marketing e distribuzione alimentare a prevedere errori di circa 6-8 punti, con un potenziale beneficio di circa $100-$130 milioni di dollari.
Decision making basato sui dati (DDDM) e profilazione dei costi
L'analisi dei dati può dare potere ai leader trasformando i dati in informazioni fruibili e consentendo una profilazione dei costi che informa le decisioni basate sui dati e ottimizza i risultati.
Grazie a una cultura basata sui dati, EY segnala che un produttore di videogiochi supportato durante il suo percorso di trasformazione dei dati sta riscontrando operazioni più efficienti, una maggiore soddisfazione dei clienti e un tasso di turnover inferiore.
Diventare un produttore basato sui dati: come accelerare la trasformazione digitale
I dati sono fondamentali nel nuovo mondo manifatturiero e le organizzazioni leader saranno quelle basate sui dati. Per rimanere competitive, le aziende manifatturiere devono prendere decisioni basate su dati più concreti in tutte le loro attività, inclusi investimenti, politiche e strategie aziendali complessive.
Sebbene sia vero che non puoi misurare ciò che non puoi migliorare, l'analisi dei dati ti aiuterà a scoprire informazioni pratiche che guidano miglioramento continuoIn questo modo, puoi identificare le aree ad alto impatto e consentire al tuo team di prendere decisioni basate sui fatti.
Questo approccio genera risultati aziendali che spaziano dall'accelerazione della trasformazione digitale al miglioramento delle pratiche sostenibili e dei rating ESG.
Questo è particolarmente critico nel settore manifatturiero, considerato tra i principali produttori di dati a livello globale. Quando i leader del settore manifatturiero sanno come sfruttare al meglio la potenza dei propri dati, possono raggiungere prestazioni elevate e superare i concorrenti.
Grazie a una piattaforma innovativa di analisi dei dati, i leader possono trasformare la propria attività manifatturiera per sbloccare nuovi punti dati, ottenendo informazioni più approfondite sulle inefficienze aziendali, per identificare aree di miglioramento ad alto impatto e confrontare i risultati a livello globale con i colleghi del settore.
Siete pronti a sfruttare una piattaforma come XIRI-Analytics di INCIT per scoprire queste nuove intuizioni che possono portare a cambiamenti significativi nella vostra organizzazione manifatturiera? Per saperne di più, visita il nostro sito web INCIT.
