Data Driven Strategy: decisioni strategiche per il successo nel Manufacturing

Le ricerche di mercato evidenziano come il settore del Manufacturing stia fronteggiando sfide che rischiano di compromettere il business delle imprese, tra cui spiccano per importanza i prezzi e la disponibilità dei materiali, le anomalie della Supply Chain e la recessione o lenta ripresa dell’economia. Sono, questi, fattori di instabilità che rendono difficile la programmazione delle attività e che possono, di conseguenza, incidere sulle performance del business. La data driven strategy si pone come risposta puntuale per arginare il pericolo: le decisioni basate su riscontri oggettivi consentono, infatti, di ottimizzare l’allocazione delle risorse e ridurre i margini di errore, garantendo una maggiore sostenibilità nel medio-lungo termine. A patto, però, che la strategia data driven costituisca per l’azienda un nuovo paradigma operativo e non una semplice tattica.

L'importanza dei dati nel Manufacturing

In tale contesto, i dati rappresentano una risorsa inestimabile per le aziende manifatturiere. Con l'avvento dell'Industria 4.0 e l'integrazione di tecnologie come l'Internet of Things (IoT), i Big Data e l'Intelligenza Artificiale (IA), le fabbriche moderne sono ora in grado di raccogliere e analizzare una quantità senza precedenti di informazioni. Questi dati provengono da diverse fonti: macchinari, sistemi di gestione della produzione (MES), software di gestione della qualità (QMS), sensori IoT, ecc. E saper sfruttare il patrimonio informativo aziendale, si traduce in vantaggi concreti per le imprese del Manufacturing. In particolare:

1. Ottimizzazione dei processi produttivi. I dati raccolti dai macchinari e dai sistemi di produzione possono essere analizzati per individuare colli di bottiglia, inefficienze e aree di miglioramento. Le aziende possono utilizzare queste informazioni per ottimizzare i processi produttivi, ridurre i tempi di fermo macchina e migliorare l'utilizzo delle risorse.
2. Miglioramento della qualità. L’analisi dati consente alle aziende di monitorare in tempo reale lo stato dei prodotti e individuare tempestivamente eventuali difetti o anomalie. Ciò consente di implementare rapidamente azioni correttive, riducendo i costi di garanzia e aumentando la customer satisfaction.
3. Manutenzione predittiva. L'analisi dei dati raccolti dai sensori IoT installati sui macchinari consente di prevedere guasti e pianificare interventi di manutenzione preventiva. Questo approccio riduce i tempi di inattività non programmati e prolunga la vita utile delle attrezzature, migliorando l'affidabilità complessiva dell'impianto.
4. Decisioni informate e agili. Le piattaforme di analisi dei dati forniscono informazioni preziose per il processo decisionale. I manager possono accedere a dashboard interattive e report dettagliati, che offrono una visione completa delle operazioni aziendali, fondamentale per prendere decisioni più rapide e sicure e aumentare la reattività dell'azienda ai cambiamenti del mercato.
   
   
   
   

   Data driven strategy: un processo in 3 step

   Per un’azienda del Manufacturing, costruire una cultura data driven significa, quindi, identificare e isolare quali processi, sia all’interno che all’esterno dell’azienda, contribuiscono al business aziendale, in quale misura e con quale livello di criticità. Nel Manufacturing tali processi riguardano, ad esempio, la catena di fornitura che dall’acquisto della materia prima arriva fino alla consegna al cliente finale, oppure il rapporto tra la domanda del mercato e il production planning, o, infine, l’analisi della Customer Experience. Variabili esterne, come il costo dell’energia o i flussi di vendita, sono determinanti per decidere il prezzo del prodotto finale o l’opportunità di una campagna promozionale.

   Per implementare una strategia data driven occorre strutturare un processo in 3 step:

   1. Process Catalog. È il repository che raccoglie e descrive in dettaglio tutti i processi aziendali rilevanti. È il riferimento centralizzato per comprendere, gestire e migliorare i processi di business dell’azienda. Nel Process Catalog sono inclusi, tra gli altri, i piani di produzione, gli approvvigionamenti, la gestione della qualità di prodotto, i processi logistici, i flussi di vendita, ecc. Per ogni processo sono censite le interazioni con gli altri flussi di lavoro e le metriche di performance. Questa organizzazione facilita l’identificazione delle aree di miglioramento e l’implementazione di azioni correttive mirate.
   2. Data Catalog. Il Data Catalog censisce, per ogni processo, i dati a disposizione dell’azienda e le relative fonti. La costruzione del Data Catalog mette in evidenza, per ogni processo, quali sono i dati mancanti per poter intervenire efficacemente sul processo, ovvero quali informazioni potrebbero migliorare la capacità decisionale. Occorre, pertanto, focalizzarsi sui dati di importanza critica e individuare le fonti a cui attingere. Le informazioni sulla tracciabilità e rintracciabilità dei componenti, ad esempio, sono essenziali per mettere in relazione la qualità del prodotto con i fornitori di materie prime e componenti, con conseguenze dirette sulla Customer Experience e sulle performance di vendita.
   3. Analytics. Il patrimonio informativo a disposizione delle aziende è costituito da una base dati storicizzata (ad esempio, archivio degli ordini di produzione, produttività degli impianti, ecc.) a cui si sommano le informazioni raccolte in tempo reale (ad esempio, andamento degli ordini, feedback dei clienti, ecc.). Gli Analytics rappresentano il processo di elaborazione e analisi dei dati per individuare pattern di comportamento ed estrarre informazioni utili a supportare le decisioni di business. Lo scopo dell’analisi è quello di fornire i cosiddetti actionable insight, ovvero gli interventi possibili all’interno dei processi e i risultati attesi. Questo approccio permette di prendere decisioni informate, basate su dati concreti, migliorando l’efficienza operativa e la competitività aziendale.
      
      

      Le grandi quantità di dati, raccolte durante i processi produttivi, unitamente all’analisi dei trend di mercato, permettono, da un lato, di identificare aree di miglioramento in relazione alle esigenze dei clienti, e, dall’altro, di ampliare la propria offerta di servizi. Va tenuto presente, infatti, che nel Manufacturing la cosiddetta servitization, ovvero la creazione di servizi aggiuntivi che aumentano la fidelizzazione del cliente, è una delle leve utilizzate per migliorare la competitività dell’impresa.

       

      Miglioramento continuo delle performance

      Nonostante le aziende del Manufacturing mostrino una maggiore consapevolezza nell’adozione dell’approccio data driven rispetto ad altri settori di mercato, il percorso di adozione è ancora lungo. È quanto emerge da una ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, che evidenzia un duplice obiettivo da centrare, tecnologico e organizzativo. Dal punto di vista tecnologico, il traguardo è rappresentato dall’utilizzo diffuso dell’analisi predittiva e dell’ottimizzazione continua dei processi, basata su algoritmi di autoapprendimento; un obiettivo, questo, in linea con quanto anticipato dal World Economic Forum. Da un punto di vista organizzativo, è necessario creare una connessione stretta con le esigenze di business, cogliendo le opportunità che derivano dalla gestione ottimale del patrimonio informativo.

      Adottare una strategia data driven nel settore del manufacturing rappresenta una potente leva per migliorare l'efficienza, la qualità e la competitività aziendale. Sfruttando al meglio i dati disponibili, le aziende possono prendere decisioni informate e agili, rispondendo prontamente alle sfide del mercato e cogliendo nuove opportunità di crescita. La trasformazione verso un approccio basato sui dati richiede investimenti in tecnologie avanzate e formazione, ma i benefici a lungo termine superano ampiamente i costi iniziali, assicurando un successo duraturo nel tempo.