{"id":35631,"date":"2025-04-14T09:30:15","date_gmt":"2025-04-14T01:30:15","guid":{"rendered":"https:\/\/incit.org\/?p=35631"},"modified":"2025-04-21T14:25:49","modified_gmt":"2025-04-21T06:25:49","slug":"data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incit.org\/it\/thought-leadership\/data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights\/","title":{"rendered":"Basato sui dati o basato sui dati? Come i produttori possono sfruttare l'analisi avanzata per ottenere informazioni basate sui dati."},"content":{"rendered":"

\u00c8 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 difficolt\u00e0 a utilizzare i propri dati. Stai annuendo perch\u00e9 questo ti sembra vero? Non sei il solo: la quantit\u00e0 di dati che i leader devono gestire sta aumentando a un ritmo allarmante. quasi il 50 per cento degli intervistati<\/a> affermano che i loro dati sono raddoppiati e che nei prossimi cinque anni, entro il 2030, prevedono che triplicheranno. Ma il problema non \u00e8 solo l'eccesso di dati, ma la mancanza di analisi efficaci.<\/p>\n

Nel settore manifatturiero, i dati non sono solo una risorsa, ma il catalizzatore per raggiungere livelli di produttivit\u00e0 e redditivit\u00e0 senza precedenti. McKinsey and Co. afferma il potere trasformativo dell'analisi dei dati nel settore. In passato, le aziende manifatturiere presentavano carenze nelle capacit\u00e0 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.<\/p>\n

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.<\/p>\n

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<\/a> identificare problematiche quali la qualit\u00e0 dei dati, la contestualizzazione e la convalida come principali ostacoli all'implementazione dell'intelligenza artificiale, ma analisi affidabili sono essenziali per superare tali ostacoli.<\/p>\n

Comprendere le principali sfide odierne dell'analisi della produzione<\/h2>\n

L'ultima volta che l'industria manifatturiera ha vissuto un cambiamento cos\u00ec radicale \u00e8 stato con l'introduzione dell'automazione a met\u00e0 del XX secolo, che ha di fatto rivoluzionato la produzione e il settore nel suo complesso. Oggi, l'analisi dei dati \u00e8 in prima linea in un'altra rivoluzione, con il potere di trasformare una quantit\u00e0 enorme di dati in informazioni fruibili, trasformando il settore manifatturiero a partire dalla produzione fino ai reparti produttivi. Purtroppo, la quantit\u00e0 di dati nel settore manifatturiero sta aumentando rapidamente, accelerata dall'intelligenza artificiale, e questo sta aggravando un problema gi\u00e0 significativo: troppi dati, tempo o, a volte, competenze insufficienti per analizzarli.<\/p>\n

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'\u00e8 anche il problema dell'affidabilit\u00e0 dei dati, fin dall'inizio. Per molti, la risposta \u00e8 "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%), difficolt\u00e0 di accesso ai dati (281%) e mancanza di competenze per analizzarli in modo efficace (281%).<\/p>\n

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 velocit\u00e0 che nessun foglio di calcolo o essere umano pu\u00f2 eguagliare, consentendo ai produttori di semplificare l'integrazione dei dati e garantirne la qualit\u00e0. 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 pi\u00f9 consapevoli, garantendo che la loro attivit\u00e0 non solo sia a prova di futuro, ma anche di cogliere le opportunit\u00e0 e minimizzare i punti deboli.<\/p>\n

Perch\u00e9 le strategie basate sull'analisi sono fondamentali per il successo: i tuoi 5 elementi essenziali<\/h2>\n

L'analisi avanzata pu\u00f2 presentare sia sfide che opportunit\u00e0, ma i benefici sono significativamente maggiori quando i leader riescono a sbloccare una vera trasformazione in aree operative essenziali, prima inimmaginabili. Ci\u00f2 include il miglioramento della qualit\u00e0, il miglioramento delle prestazioni e della produttivit\u00e0, 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:<\/p>\n

1. Abbandona i fogli di calcolo e adotta un approccio unificato basato sull'analisi dei dati:<\/h3>\n

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.<\/p>\n

2. Smettere di utilizzare processi obsoleti e investire in analisi avanzate e intelligenza artificiale:<\/h3>\n

Deloitte afferma che un prerequisito per l'adozione dell'IA \u00e8 l'accesso a dati di qualit\u00e0 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.<\/p>\n

3. Correggere la sfiducia nei dati, utilizzare l'analisi per garantire la qualit\u00e0 e la governance dei dati:<\/h3>\n

La ricerca di Gartner indica che i produttori devono assicurarsi di costruire un sistema scalabile, processo di scambio di dati basato sul valore<\/a> 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 qualit\u00e0 dei dati necessaria per consentire lo scambio di dati tra ecosistemi complessi."<\/p>\n

4. Mettere fine al caos isolato con la visibilit\u00e0 basata sull'analisi:<\/h3>\n

Quando i dati sono frammentati in silos, ad esempio, il controllo qualit\u00e0 pu\u00f2 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 pu\u00f2 garantire che i silos di dati non influiscano pi\u00f9 sull'efficienza operativa, trasformando le informazioni frammentate in informazioni coerenti per garantire prodotti di migliore qualit\u00e0, processi semplificati e processi decisionali pi\u00f9 rapidi e intelligenti.<\/p>\n

5. Meno riflessioni, pi\u00f9 automazione e monitoraggio in tempo reale:<\/h3>\n

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.<\/p>\n

Dalla strategia alla realt\u00e0: come un cliente ha sbloccato milioni di dollari con analisi avanzate<\/h2>\n

In questo mondo basato sui dati, l'analisi dei dati pu\u00f2 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 qualit\u00e0 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<\/a> 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.<\/p>\n

Agisci ora o rimani indietro: perch\u00e9 adottare una mentalit\u00e0 basata sull\u2019analisi \u00e8 fondamentale<\/h2>\n

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 opportunit\u00e0 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.<\/p>\n

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 maturit\u00e0 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, competitivit\u00e0 e sostenibilit\u00e0.<\/p>\n

La piattaforma generer\u00e0 e aggregher\u00e0 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 societ\u00e0 di capitali. Per saperne di pi\u00f9, visita il sito Sito web INCIT<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

It\u2019s a data-overloaded world and manufacturers are doing their best to navigate it. However, according to Forrester research, a staggering 98 per cent of manufacturers are struggling to make use of their data. Are you nodding your head because this rings true for your experience? You\u2019re not alone\u2013 the amount of data leaders must manage […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":35632,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[],"class_list":["post-35631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership"],"acf":{"topic":"data analytics"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=35631"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35634,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions\/35634"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35632"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35631"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35631"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35631"}],"curies":[{"name":"parola chiave","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}