In questa et\u00e0 d'oro della digitalizzazione, il settore manifatturiero \u00e8 uno dei settori a pi\u00f9 alta densit\u00e0 di dati a livello globale. Secondo Forbes, le aziende manifatturiere generano in media 1,9 petabyte all'anno.<\/p>\n
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 quantit\u00e0 di dati \u00e8 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.<\/p>\n
Sebbene la quantit\u00e0 di dati generata dai produttori sia sbalorditiva, ci\u00f2 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.<\/p>\n
I dirigenti, non solo i CIO, hanno raggiunto un momento critico e ora devono collaborare per garantire che le loro attivit\u00e0 manifatturiere siano in grado di gestire la quantit\u00e0 e il volume di dati complessi generati e archiviati quotidianamente.<\/p>\n
Un fenomeno relativamente nuovo: Forbes riporta che circa il 90% dei dati mondiali \u00e8 stato generato solo negli ultimi due anni. Secondo McKinsey & Co., questa rapida creazione di dati \u00e8 trainata principalmente dall'intelligenza artificiale e da altre tecnologie moderne, dall'informatica, dalla connettivit\u00e0 derivante dalla digitalizzazione e dalla migrazione al cloud.<\/p>\n
Gli esperti del settore concordano sul fatto che ci\u00f2 rappresenti sia una sfida che un'opportunit\u00e0 per i leader del settore manifatturiero, sempre pi\u00f9 spinti dal bisogno di risolvere i propri dilemmi relativi ai dati prima che la situazione peggiori.<\/p>\n
L'analisi avanzata dei dati \u00e8 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.<\/p>\n
L'ironia \u00e8 che nei nostri dati sono gi\u00e0 presenti informazioni importanti; la vera sfida \u00e8 per\u00f2 come scoprirle.<\/p>\n
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 met\u00e0 comprende il valore in dollari dei propri dati.<\/p>\n
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 difficolt\u00e0 di accesso ai dati (28%) e la necessit\u00e0 di migliorare le competenze dei dipendenti perch\u00e9 non sono in grado di analizzare i dati in modo efficace (28%).<\/p>\n
Eppure, nonostante queste sfide, il 95% dei produttori riconosce il grande potenziale dei propri dati, che consentono di prendere decisioni migliori in tempi pi\u00f9 rapidi. Quasi il 90% concorda sul fatto che i dati saranno "essenziali" per la loro competitivit\u00e0, il che suggerisce che sanno cosa c'\u00e8 in gioco se non agiscono ora. Pi\u00f9 facile a dirsi che a farsi, per\u00f2, con i leader del settore manifatturiero che faticano a tenere sotto controllo le attivit\u00e0, a gestire le esigenze della forza lavoro e a garantire che il loro business rimanga rilevante.<\/p>\n
\u00c8 chiaro che queste barriere rappresenteranno una sfida da superare, ma l'analisi avanzata \u00e8 la chiave, consentendo ai produttori di trasformare dati scollegati in informazioni fruibili che orientino il processo decisionale di tutte le parti interessate.<\/p>\n
Gestire con successo l'ondata di dati nel settore manifatturiero \u00e8 fondamentale per incrementare l'efficienza, ridurre i costi e, probabilmente l'aspetto pi\u00f9 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.<\/p>\n
L'analisi dei dati pu\u00f2 prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino, causando costosi tempi di inattivit\u00e0 e migliorando l'efficienza. Ad esempio, Deloitte ha supportato un'azienda globale di consegna pacchi che stava riscontrando un'impennata di tempi di inattivit\u00e0 presso i suoi impianti di smistamento, ma sfruttando la manutenzione predittiva prevede che si verificheranno oltre $100 milioni di USD in benefici annuali<\/a> sbloccando la capacit\u00e0 di 150 strutture.<\/p>\n L'analisi dei dati pu\u00f2 garantire una qualit\u00e0 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%.<\/p>\n L'analisi dei dati pu\u00f2 offrire significative opportunit\u00e0 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\u2122 \u00e8 riuscita a estrarre i dati in modo efficace per trasformare la supply chain, con una potenziale opportunit\u00e0 di riduzione dei costi da 5% a 15%.<\/p>\n 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.<\/p>\n L'analisi dei dati pu\u00f2 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.<\/p>\n 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 pi\u00f9 efficienti, una maggiore soddisfazione dei clienti e un tasso di turnover inferiore.<\/p>\n 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 pi\u00f9 concreti in tutte le loro attivit\u00e0, inclusi investimenti, politiche e strategie aziendali complessive.<\/p>\n Sebbene sia vero che non puoi misurare ci\u00f2 che non puoi migliorare, l'analisi dei dati ti aiuter\u00e0 a scoprire informazioni pratiche che guidano miglioramento continuo<\/a>In questo modo, puoi identificare le aree ad alto impatto e consentire al tuo team di prendere decisioni basate sui fatti.<\/p>\n Questo approccio genera risultati aziendali che spaziano dall'accelerazione della trasformazione digitale al miglioramento delle pratiche sostenibili e dei rating ESG.<\/p>\n Questo \u00e8 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.<\/p>\n Grazie a una piattaforma innovativa di analisi dei dati, i leader possono trasformare la propria attivit\u00e0 manifatturiera per sbloccare nuovi punti dati, ottenendo informazioni pi\u00f9 approfondite sulle inefficienze aziendali, per identificare aree di miglioramento ad alto impatto e confrontare i risultati a livello globale con i colleghi del settore.<\/p>\nControllo qualit\u00e0 e riduzione degli sprechi<\/h3>\n
Ottimizzazione della catena di fornitura, riduzione dei costi<\/h3>\n
Previsione della domanda e ottimizzazione delle scorte<\/h3>\n
Decision making basato sui dati (DDDM) e profilazione dei costi<\/h3>\n
Diventare un produttore basato sui dati: come accelerare la trasformazione digitale<\/h2>\n