Cosa sono i manufacturing analytics?

Michael Hickins | Content Strategist | 3 novembre 2023

I produttori di ogni genere, che siano di alluminio e acciaio e di componenti elettronici, o di motori di aeromobili e di prodotti chimici, utilizzano analytics dei dati per agevolare le operazioni delle loro fabbriche, monitorare le performance dei fornitori, aumentare il tasso di ordini perfetti, identificare i colli di bottiglia della supply chain, migliorare la produttività dei dipendenti, ridurre i ritiri dei prodotti e, infine, abbassare i costi e aumentare i profitti.

Cosa sono i manufacturing analytics?

I produttori utilizzano i data analytics per ridurre i tempi di inattività non pianificati, monitorare gli indicatori KPI e migliorare l'efficienza della fabbrica e la soddisfazione del cliente. Questo trend viene chiamato Industry 4.0 o smart manufacturing. Prevede l'aggregazione dei dati raccolti dai sistemi IT convenzionali e dalle apparecchiature industriali e l'esecuzione di applicazioni di analytics per prendere decisioni più informate. Gli analytics aiutano inoltre i produttori a identificare le cause alla base degli errori di produzione e a prevedere i colli di bottiglia nei processi di produzione e supply chain che potrebbero ostacolare l'evasione degli ordini.

Concetti chiave

  • I produttori aiutano a mantenere in funzione le apparecchiature dell'impianto durante i cicli di produzione analizzando i dati dei sensori per riconoscere quando è probabile che tali apparecchiature si guastino.
  • I produttori che considerano una transizione a modelli di business più orientati ai servizi utilizzano gli analytics per identificare i flussi di ricavi su cui le inefficienze della produzione hanno un impatto diretto.
  • Gli analytics aiutano i produttori a monitorare costantemente le loro supply chain, offrendo loro visibilità sui movimenti di materie prime o componenti in transito dai fornitori e sui materiali situati nei vari impianti.
  • I produttori utilizzano gli analytics per ridurre il numero e la portata dei ritiri dei prodotti identificando macchine o linee di produzione specifiche in cui si sono verificati problemi di qualità. Questo permette ai produttori di ritirare solo batch di prodotti specifici, e non intere spedizioni.
  • I produttori utilizzano gli analytics per monitorare gli indicatori KPI cruciali per garantire che raggiungano i loro obiettivi di ordini perfetti.

I manufacturing analytics nel dettaglio

La maggior parte dei produttori utilizza sensori per raccogliere dati dal proprio impianto e dalle proprie apparecchiature, noti come dati operativi, e dai sistemi IT che eseguono applicazioni per gestire i processi di manufacturing, finance, supply chain e HR. I manufacturing analytics aiutano i leader aziendali a prendere decisioni basate su questi dati amalgamati.

Ad esempio, i sistemi di analytics permettono ai leader aziendali di monitorare gli indicatori KPI (Key Performance Indicator) per identificare quali fornitori rispettano sempre le tempistiche, identificare i colli di bottiglia della supply chain e limitare la portata dei ritiri dei prodotti. I sistemi di analytics interpretano anche i dati di inventario e degli ordini di lavoro provenienti dal sistema ERP e i dati generati dalle macchine nelle fabbriche, e avvisano i manager del pericolo di perdere una finestra di consegna chiave a causa di output insufficienti o dei tempi di inattività dei macchinari. Questo tipo di analytics aiuta i produttori a migliorare il tasso di ordine perfetto, un indicatore KPI che riflette la capacità di un'azienda di consegnare il giusto numero di merci, senza perdite o danni, nell'imballaggio corretto e con fatture che riflettono accuratamente i prezzi stabiliti e il numero di merci consegnate.

Come funzionano i manufacturing analytics?

Nel caso della maggior parte dei produttori, i sensori connessi a pezzi fondamentali delle apparecchiature inviano flussi costanti di dati, in genere memorizzati in un data warehouse, su ogni tipo immaginabile di parametro: fra gli esempi ci sono la temperatura alla quale il motore è in funzione e il livello di vibrazioni emesse dai cuscinetti a sfera, che possono indicare un potenziale problema da affrontare prima che l'apparecchiatura si guasti e danneggi una linea di produzione.

Le fabbriche più sofisticate combinano i dati operativi con l'IT correlato per avvisare le unità di produzione di una possibile disruption e i leader aziendali che un determinato ordine di lavoro o di produzione associato a tale attrezzatura è in pericolo. Questo tipo di analytics può includere anche l'inventario. I manager utilizzano le applicazioni per visualizzare dove trovare l'inventario, in magazzini diversi o in transito da un fornitore, e applicare gli analytics per prendere decisioni migliori e più rapide su come gestire una potenziale carenza di inventario che potrebbe interrompere un ciclo di produzione se non viene risolta rapidamente.

Vantaggi dei manufacturing analytics

I manufacturing analytics offrono vantaggi sostanziali, i più importanti dei quali sono descritti di seguito.

  • Previeni i tempi di inattività non pianificati. I produttori utilizzano gli analytics per interpretare i dati dei sensori che possono suggerire che un'apparecchiatura probabilmente si guasterà presto. Ad esempio, i sensori possono rilevare che i cuscinetti a sfera in un albero di trasmissione vibrano a una frequenza insolita, cosa che indica che presto si bloccheranno. Utilizzando tali dati, i produttori possono effettuare una manutenzione preventiva per mantenere la macchina e la linea di produzione in esecuzione nei tempi previsti.
  • Migliora la produttività. Secondo McKinsey, utilizzando gli analytics, i produttori possono aumentare la produttività delle loro apparecchiature e dei loro dipendenti e aumentare i margini di profitto fino al 10%. La società di consulenza ha citato l'esempio di un'azienda di prodotti chimici globale che ha ridotto i costi di diversi milioni di euro all'anno, in parte riducendo la sua dipendenza da fornitori di terze parti per determinate linee di prodotti e identificando le opportunità di espansione della capacità aumentando la produttività di alcuni asset produttivi fondamentali. L'azienda ha anche aumentato le vendite aumentando la capacità produttiva per altre categorie di prodotti. Il produttore ha utilizzato un modello di analytics che ha analizzato oltre 500 variabili, più di 3.000 vincoli e centinaia di fasi di produzione.
  • Supporta nuovi modelli di business. Molti produttori stanno sperimentando nuovi modelli di business basati sulla fornitura di servizi e sulla semplice vendita di prodotti finiti, noti in alcuni ambienti come product as a service. Fra gli esempi ci sono i produttori di motori per aerei che fanno pagare alle compagnie aeree tariffe basate sul numero di ore in cui un motore vola senza avere bisogno di riparazioni e un produttore di apparecchiature mediche che fa pagare agli ospedali tariffe basate sull'utilizzo, garantendo tempi di attività delle apparecchiature in cambio di pagamenti per un servizio continuo. Gli analytics rendono questi servizi possibili poiché i produttori analizzano i dati raccolti dai loro sistemi per capire quando è necessaria la manutenzione preventiva. Oltre a permettere ai produttori di creare un flusso di ricavi ricorrenti differenziato, i dati raccolti e analizzati li aiutano a migliorare i prodotti futuri e il modello li aiuta a creare relazioni con i clienti a lungo termine.
  • Ottimizza i costi. I produttori possono comprendere meglio i costi complessivi, compresi manodopera, materiali, costi indiretti e spese anomale, come l'ordinare troppe scorte di sicurezza per materie prime che portano a costi di trasporto in eccesso. Tale utilizzo degli analytics può portare a margini migliori.
  • Tieni sotto controllo i KPI. I leader aziendali utilizzano gli analytics per segnalare potenziali problemi che potrebbero impattare aspetti chiave dell'azienda, sia nei loro stabilimenti che nelle loro supply chain. Da solo, nessun indicatore KPI può fornire indicazioni precise sulle prestazioni di un impianto o di una società di manufacturing. Inoltre, alcuni KPI, come la consegna puntuale, non riflettono solo le performance di un impianto, ma di un'intera supply chain. I produttori leader utilizzano gli analytics per aiutare i manager a comprendere i problemi alla base di ciascuno di questi KPI e il modo in cui si relazionano tra loro.

    Fra i KPI più comuni ci sono:
    • Il perfect order rate, che, come detto in precedenza, è un composto di vari KPI che riflettono il modo in cui un produttore consegna i prodotti finiti senza errori, tra cui lo spedire il numero giusto di merci, l'imballarli nel modo corretto e il garantire che siano accompagnati da una documentazione che corrisponda alla quantità effettiva spedita e che vengano pagati in base ai prezzi stabiliti.
    • Il rendimento, che misura l'efficienza con cui vengono prodotte le merci, calcolando il numero di unità prodotte secondo le specifiche standard come la percentuale del numero totale di unità prodotte.
    • L'efficienza generale dell'impianto (OEE, overall equipment effectiveness), che misura la percentuale di tempo in cui un impianto è produttivo, tenendo conto della qualità del prodotto, della disponibilità delle apparecchiature e delle performance. Analizzando l'OEE in qualsiasi momento, i produttori possono prevedere potenziali guasti alle apparecchiature e pianificarne di conseguenza la manutenzione.
    • La consegna puntuale, che misura la percentuale di unità consegnate entro lo specifico lasso di tempo promesso al cliente. Questa analisi aiuta a comprendere i potenziali ritardi nell'evasione degli ordini e a individuarne la causa esatta, che si tratti di problemi di consegna dei fornitori o di colli di bottiglia nella gestione degli ordini.
    • Il throughput, che calcola l'efficienza di un impianto o di un produttore specifico in base al numero totale di merci prodotte in un determinato intervallo di tempo. Grazie al monitoraggio continuo di questo tipo di dati, i produttori possono identificare le potenziali inefficienze delle apparecchiature, gestire i backlog delle risorse e adattare i piani di produzione per raggiungere i propri obiettivi.
    • La durata del ciclo, ovvero un modo per calcolare la capacità delle strutture di un produttore di soddisfare la domanda, misurata dalla quantità di merci prodotte da un impianto dal momento in cui un cliente effettua un ordine al momento in cui il cliente riceve la merce.
    • Il volume di produzione, che misura il numero totale di unità prodotte in un determinato intervallo di tempo.
    • L'utilizzo della capacità, che misura quanto il produttore riesca a equilibrare capacità e domanda, calcolato dividendo la capacità totale utilizzata in un determinato intervallo di tempo per la capacità di produzione disponibile totale, moltiplicata per 100 per ottenere una percentuale.
    • Il tasso di scarto, che misura la quantità di materiale che deve essere scartato al termine di un ordine di lavoro. Più basso è il tasso, meglio è.
  • Monitora le performance dei fornitori. I produttori utilizzano gli analytics per identificare i fornitori che forniscono sempre in tempo componenti o materie prime. Li usano anche per monitorare la qualità dei prodotti dei fornitori, i loro prezzi rispetto ai competitor e la misura in cui stanno rispettando gli standard di lavoro e ambientali.
  • Ottieni supply chain visibility. I produttori utilizzano gli analytics per generale report sui loro livelli di inventario di materie prime o componenti. Possono visualizzare quali componenti sono ancora in transito e dove, tra i loro vari impianti, hanno un inventario che può essere spostato per colmare un deficit in un'altra location. Questo è particolarmente importante per i grandi produttori con migliaia di fornitori che evadono centinaia di ordini alla volta.
  • Prioritizza gli ordini di lavorazione. Gli analytics aiutano i team di manufacturing a capire a quali progetti e cicli di produzione dare la priorità in base a fattori come la data in cui un prodotto è stato promesso, l'eventuale presenza di interruzioni della supply chain e la disponibilità di scorte specifiche necessarie per ciascun ordine. Gli analytics permettono ai supervisori di confrontare gli ordini di lavoro, gli ordini di vendita e il magazzino in giacenza e ai sovraintendenti della produzione di vedere in che modo i vari cicli di produzione si adattano a un piano di manufacturing complessivo. Ad esempio, un responsabile dell'impianto potrebbe decidere di eseguire un ordine di lavoro più recente per un cliente premium o ad alto volume che deve essere evaso rapidamente e di posporre un ordine precedente di un cliente meno stabile per la cui evasione non ci sarà bisogno della stessa quantità di tempo.
  • Migliora la produttività dei dipendenti. Gli analytics possono contribuire a ridurre i tempi di inattività non pianificati, come affermato in precedenza, affinché i lavoratori della produzione raramente siano inattivi. Ma può anche aiutare il personale a pianificare le attività di manutenzione per i momenti in cui le attrezzature non sono in uso, cosa che può essere difficile da eseguire manualmente quando sono in corso più ordini di lavorazione in più di una singola struttura. Questo, a sua volta, aiuta a garantire che il personale addetto alla manutenzione non perda tempo aspettando le macchine di servizio, cosa che succede spesso. Infatti, secondo le stime, i dipendenti addetti alla manutenzione dedicano solo un quarto del loro tempo a svolgere un lavoro produttivo. Questi stessi tipi di analytics possono essere utilizzati per regolare altri processi, ad esempio le ore di inizio e di fine dei turni, in modo che coincidano con le finestre di consegna dei materiali o con altri fattori esterni.
  • Limita la portata dei ritiri dei prodotti. Gli analytics utilizzano report dettagliati provenienti da singole apparecchiature, inclusi dati di produzione in tempo reale e report di controllo qualità, per aiutare i produttori a identificare esattamente quando si è verificato un problema di qualità, su quale linea di produzione e in quale parte dell'apparecchiatura. Ciò aiuta a limitare la portata dei ritiri dei prodotti, a ridurre i costi e ad aumentare la soddisfazione del cliente.
  • Ottieni dati più dettagliati. I produttori gestiscono le proprie operations utilizzando KPI con dati generalmente a livello di impianto. Questi dati possono anche essere legati a singole linee di produzione e persino alle macchine, permettendo ai produttori di migliorare la produttività, i tempi di ciclo e altri KPI a livello granulare.
  • Riduci il tasso di abbandono dei dipendenti. Gli analytics possono aiutare i produttori a identificare e correggere i rischi per la sicurezza, le condizioni di lavoro difficili, i turni di lavoro eccessivamente lunghi e i dipendenti poco impiegati, contribuendo così a migliorare il morale, la sicurezza e la permanenza nella mansione. I produttori utilizzano gli analytics anche per identificare i dipendenti con competenze diverse da quelle che utilizzano per una determinata posizione, consentendo loro di riassegnare i dipendenti a diverse aree dell'azienda e far avanzare la loro carriera.
  • Produci dati finanziari coerenti. Le aziende che utilizzano ancora fogli di calcolo e altri mezzi manuali e disconnessi per gestire i dati finanziari spesso finiscono con l'avere dati incoerenti. Questo può essere il risultato di errori di reporting o può derivare dalla tendenza dei manager a cercare di mettere una pezza su una situazione andata storta. Gli analytics applicati ai dati estratti dalle applicazioni finanziarie e dalle apparecchiature delle fabbriche possono produrre report automatizzati e accurati senza errori umani o manipolazioni.

9 best practice per i manufacturing analytics

I progetti di analytics di successo condividono diverse caratteristiche chiave, descritte nelle best practice riportate di seguito.

1. Trasforma il progetto in un progetto di business

Coinvolgi gli stakeholder aziendali di tutti i livelli fino a quello dirigenziale nello sviluppo di progetti di analytics. Assicurati che i progetti producano subito risultati significativi (vedi la sezione sui KPI) affinché non siano visti solo come un altro gruppo di progetti IT. Ad esempio, dimostra che la combinazione di dati IT e operativi può aiutare ad analizzare le metriche connesse, come l'impatto della consegna puntuale sulla soddisfazione del cliente o l'impatto dei tempi di inattività della macchina sul tasso di ordini perfetti.

2. Inizia in piccolo

Per dimostrare il valore degli analytics, inizia con i dati raccolti da un piccolo numero di macchine, quelle che rappresentano colli di bottiglia o sono particolarmente importanti per una linea di produzione, piuttosto che cercare di creare un progetto su scala aziendale. Questo approccio è meno costoso di uno globale, ha più possibilità di mostrare risultati immediati e spesso porta a una maggiore domanda di progetti di analytics su più larga scala.

3. Fai un inventario dei tuoi dati

Cerca su larga scala i diversi tipi di dati disponibili provenienti da diversi sistemi utilizzati da vari dipartimenti. Questa valutazione dovrebbe includere le applicazioni utilizzate dalle aziende acquisite, la contabilità fornitori, il ciclo paghe, altre applicazioni di back-office aggiunte nel tempo, e anche quell'applicazione che uno sviluppatore ha creato per qualcuno un decennio fa e che è ancora in esecuzione su un server sotto la scrivania di qualche dipendente.

4. Includi dati operativi

Includi i dati raccolti dalle apparecchiature di fabbrica o da altre operations insieme ai dati raccolti nelle applicazioni che gestiscono i processi di produzione per ottenere l'analisi più accurata. Ad esempio, l'analisi dei dati degli ordini di lavorazione provenienti da un'applicazione ERP con i dati operativi relativi alla durata del ciclo di una linea di produzione può indicare se un determinato ordine verrà evaso in tempo, un risultato che incide direttamente sulla soddisfazione del cliente e sui ricavi.

5. Crea un unico repository di dati

Aggrega i dati provenienti da diversi data warehouse in un unico data warehouse o in un data lake basato su cloud. Questo è particolarmente importante dopo un'acquisizione perché diverse aziende spesso utilizzano vari sistemi di data management che non si integrano bene tra loro.

6. Misura ciò che deve essere gestito

Configura i progetti di analytics in modo che vengano raccolti e analizzati i tipi di dati appropriati. Se uno degli obiettivi del progetto è quello di ridurre i tempi di inattività, assicurati che i dati dei sensori vengano raccolti per l'apparecchiatura che deve essere mantenuta in funzionamento. Se l'obiettivo è migliorare il throughput, assicurati di poter registrare il volume e di raccogliere i dati delle serie temporali in modo da poter misurare la quantità prodotta in un determinato lasso di tempo.

7. Adotta intelligenza artificiale e machine learning (ML)

Sfruttando il ML no-code all'interno degli analytics, chiunque nella tua organizzazione di manufacturing può scoprire pattern nascosti basati su dati storici, come l'identificazione dei trend del backlog nel magazzino, la previsione dei tempi di inattività dei macchinari, l'analisi del sottoutilizzo delle risorse e la correlazione dell'impatto delle carenze di produzione con metriche aziendali chiave, come ricavi e margini.

8. Espandi progressivamente le funzionalità di analytics

Identifica le aree chiave in cui i dati non vengono raccolti e aggiungi sensori o altre funzionalità per permettere che ciò si verifichi. Espandi quindi sia la portata che la complessità dei progetti di analytics. Ad esempio, i produttori possono iniziare misurando la quantità di unità prodotte e la percentuale di tempo in cui le apparecchiature operano a piena capacità, aggiungendo successivamente misure di qualità, come il numero di unità accettate come percentuale delle unità totali prodotte.

9. Adatta il piano di manufacturing

I produttori possono utilizzare insight basati sugli analytics provenienti dai dati amalgamati dall'inventario integrato, nonché dall'evasione degli ordini, dalla customer experience, dalle vendite, dalla produzione e da fonti di terze parti per prendere decisioni rapide e adattare i piani di produzione in base alle esigenze.

Casi d'uso aziendali per i manufacturing analytics

I produttori utilizzano gli analytics dei dati per migliorare l'efficienza complessiva delle proprie operations e delle supply chain e per ottenere insight migliori sui KPI, come l'efficienza complessiva delle apparecchiature, i tempi di attività delle apparecchiature e il throughput dei rendimenti. Considera i seguenti esempi.

  • HarbisonWalker International. I grandi produttori multinazionali possono utilizzare gli analytics per migliorare l'accuratezza delle previsioni e la consegna puntuale degli ordini. Ad esempio, HarbisonWalker International, un'azienda con più di 150 anni di esperienza nella produzione di prodotti refrattari (prodotti in grado di resistere a elevati livelli di calore, pressione o attacchi chimici), ha dozzine di strutture sparse in tre continenti. Le acquisizioni e la miriade di applicazioni messe insieme negli ultimi 20 anni hanno reso difficile la raccolta e l'analisi dei dati. Consolidando dati e applicazioni su un unico sistema ERP cloud, HarbisonWalker ha analizzato i dati di produzione e finanziari a livello aziendale per migliorare l'accuratezza delle previsioni, ridurre gli straordinari dei lavoratori, ottimizzare i livelli di inventario e migliorare la consegna puntuale arrivando a oltre il 90%.
  • Western Digital. Gli analytics aiutano le grandi aziende a prendere decisioni basate sui dati più rapidamente. Ad esempio, i flussi di lavoro di reporting dei dati presso la società di storage dei dati Western Digital sono stati rallentati da diversi fattori, tra cui le acquisizioni di Hitachi Global Storage Technologies e SanDisk, che hanno utilizzato diverse piattaforme di dati e flussi di lavoro. Insieme, le tre aziende avevano più di 2.000 applicazioni da gestire e l'IT ha impiegato più di otto ore per aggiornare il data warehouse. Questa impostazione ha lasciato gli utenti business senza accesso a business intelligence e analytics durante la giornata lavorativa e, quando i report sono diventati disponibili, i dati non venivano aggiornati dalle 24 alle 48 ore. Standardizzando dati e flussi di lavoro su un nuovo sistema basato su cloud con report preconfigurati, Western Digital ha permesso ai propri leader aziendali di accedere ai dati analitici in circa 20 minuti. Inoltre, il consolidamento di dati e piattaforme ha permesso all'azienda di semplificare i flussi di lavoro e di garantire che tutti i manager e i dirigenti lavorino dagli stessi set di dati e report.
  • Bitron. I produttori utilizzano gli analytics per ridurre il tempo che i dirigenti dedicano alla ricerca dei dati, rendendo più facile per loro prendere decisioni su base empirica piuttosto che sull'istinto. Bitron, un produttore italiano di una gamma di componenti meccanici ed elettronici per una vasta gamma di settori, tra cui energia, automotive e HVAC, utilizza la tecnologia cloud per eliminare i silos di dati. Gli strumenti di analisi self-service permettono ai manager di creare i report di cui hanno bisogno. Generalmente, gli utenti devono esportare i dati da varie origini ed eseguire gli analytics separatamente utilizzando strumenti di point analytics, il che porta a insight errati. Tuttavia, utilizzando Oracle Analytics Cloud, che include funzionalità di preparazione e arricchimento dei dati, gli utenti possono aggregare i dati più facilmente e produrre KPI per aiutarli a gestire i processi di manufacturing.
  • Bonnell Aluminum. Gli analytics danno ai produttori maggiore visibilità sulle supply chain e sulle operations, consentendo loro di soddisfare meglio le richieste dei clienti. Bonnell Aluminum, un produttore di estrusi in alluminio finiti e fatti su misura, ha cercato di utilizzare i dati provenienti da sistemi HR, finance e operations dell'impianto, inclusi i dati provenienti da cinque impianti di produzione che si trovavano in data warehouse non interoperabili. I manager degli impianti hanno combinato i dati in loco provenienti dai fogli di calcolo con un sistema di reporting ERP interno, il che ha portato a dati incoerenti e a decisioni opinabili. La mancanza di dati affidabili ha reso impossibile identificare o correlare le carenze di materiale in tutto il mondo, identificare i fornitori poco performanti e dare priorità agli ordini dei clienti. Questa mancanza di chiarezza è diventata insostenibile anche perché l'80% della produzione di Bonnell ricadeva nell'ambito del manufacturing personalizzato, il quale richiede la consegna di merci fatte secondo determinate specifiche in un momento specifico. Grazie a una nuova piattaforma di ERP e analytics basata sul cloud, l'azienda ha preso decisioni migliori in termini di acquisti e inventario. Collegando i dati all'interno dell'azienda, compresi i dati dei fornitori, Bonnell può comprendere meglio quali prodotti sono più richiesti, identificare i colli di bottiglia dei processi (ad esempio ritardi dei fornitori e problemi di magazzino correlati) e apportare le modifiche necessarie (ad esempio la riallocazione di manodopera e spese) per soddisfare tali richieste personalizzate.

Come implementare gli analytics dei dati nel manufacturing

La maggior parte delle aziende manifatturiere utilizza i data analytics, ma in molti casi devono ancora implementare una strategia completa. Ciò include l'aggregazione e la pulizia coerente dei dati, l'esecuzione di query analitiche su tali dati e la sistematizzazione delle risposte agli alert o ad altre informazioni rivelate dai dati. I produttori dovrebbero prendere in considerazione le 10 best practice di implementazione qui riportate.

  1. Crea un inventario dello stato attuale dei tuoi repository di dati e documenta lo stato finale desiderato, incluse le metriche che vorresti vengano prodotte (per motivi di manutenzione preventiva, miglioramento della qualità, sicurezza dei lavoratori e così via).
  2. Fai l'inventario dei tuoi tipi di dati. Ciò include dati non strutturati raccolti da macchine, dispositivi, asset in transito e altre fonti, nonché da manufacturing, finance, supply chain, vendite, marketing, HR e altre applicazioni, oltre a dati strutturati organizzati in data warehouse o data lake.
  3. Inizia un processo di migrazione dei dati, innanzitutto consolidando i dati in un unico data warehouse o in un altro repository, con backup affinché venga garantita la continuità aziendale. Oltre ad essere un primo passo fondamentale nel processo di analisi, razionalizzare i dati in questo modo aiuta anche a ridurre i costi di storage, che per cominciare è un buon traguardo.
  4. Crea connettori o data feed da origini dati diverse nel repository centrale.
  5. Utilizza software di pulizia dei dati per rimuovere i dati duplicati, contraddittori o non accurati raccolti da sistemi diversi, garantendo che i dati centralizzati siano puliti e affidabili.
  6. Inizia in piccolo, come è stato detto in precedenza. Comincia con l'occuparti di un'apparecchiatura di produzione identificata come un collo di bottiglia affinché i team possano applicare gli analytics ai fini di manutenzione preventiva e di riduzione dei tempi di inattività. In alternativa, identifica un set di KPI (tempi del ciclo, throughput, sicurezza dei lavoratori e così via) per monitorare e migliorare l'utilizzo degli analytics.
  7. Sposta gli analytics a linee di produzione o processi di supply chain più importanti.
  8. Consenti agli utenti business di creare report e dashboard personalizzati con la frequenza che preferiscono, per ridurre la loro dipendenza dal dipartimento IT.
  9. Configura i report in modo che siano visuali (rispetto a un formato tabulare), semplificando il processo decisionale basato su anomalie dei dati o altri flag.
  10. Quando possibile, utilizza report predefiniti che fanno parte del pacchetto software di analytics, ottenendo KPI standard del settore che ti consentono di confrontare le tue operations con quelle della concorrenza.
Immagine - Come implementare gli analytics dei dati nel manufacturing
La configurazione di un programma di manufacturing analytics è un processo iterativo attraverso cui si comincia con un piccolo progetto e poi si espande lentamente la portata.

Il futuro dei manufacturing analytics

Sebbene la maggior parte dei produttori utilizzi già la tecnologia dell'informazione e, in una certa misura, la telematica o altre strumentazioni sulle loro apparecchiature, il loro uso dell'IT e dell'analytics in particolare tende ad essere irregolare. Questo perché i dati si trovano in silos diversi, cosa che ne rende difficile l'accesso e l'analisi.

La standardizzazione sui sistemi IT basati sul cloud aiuterà i produttori a consolidare tutti questi dati, sia strutturati che non strutturati, consentendo loro di utilizzare gli analytics in modo coerente e concordato per ottenere insight accurati e affidabili per migliorare il processo decisionale.

Infine, l'introduzione di un ML low-code e no-code incorporato negli analytics consentirà agli utenti business di creare report autonomamente, senza dover compilare un ticket di richiesta o chiedere aiuto all'IT. Ciò porterà a un uso più frequente dei dati e a tutti i vantaggi che ne derivano.

Rendi i tuoi processi di produzione a prova di futuro con Oracle

Oracle Cloud Supply Chain & Manufacturing, parte di Oracle Fusion Cloud ERP, aiuta i produttori a rispondere rapidamente alle condizioni in evoluzione di domanda, offerta e mercato. I produttori che utilizzano questa suite di applicazioni possono monitorare continuamente i pattern di inventario per mitigare i rischi dei backlog degli ordini di lavorazione, determinare se le performance dei fornitori potrebbero incidere sugli obiettivi di produzione e molto altro ancora.

Oracle Fusion Supply Chain & Manufacturing Analytics permette ai produttori di aumentare la produttività con insight predefiniti, di migliorare l'efficienza del reparto produttivo rilevando rapidamente le anomalie e di ottimizzare i processi plan-to-produce con una visione integrata dei dati della supply chain e della manufacturing.

Domande frequenti sui manufacturing analytics

In che modo gli analytics aiutano i produttori?
I produttori utilizzano gli analytics per una vasta gamma di scopi, tra cui ridurre i tempi di inattività non pianificati, monitorare e migliorare le performance dei fornitori, dare priorità agli ordini di lavoro, aumentare la produttività dei dipendenti e ridurre i difetti dei prodotti.

Quali tipi di eventi fisici possono essere rilevati dai sensori?
I sensori possono rilevare la presenza di fiamme, le perdite di gas e i livelli di olio e percepire proprietà fisiche come temperatura, pressione e radiazioni. Possono anche rilevare il movimento e la vicinanza degli oggetti tra loro.

Dove possono i produttori ottenere i dati che analizzano?
I produttori mettono in correlazione dati provenienti da una varietà di fonti, tra cui i macchinari delle fabbriche, le applicazioni IT di back-office, i fornitori e i fornitori di dati di terze parti focalizzati sui mercati, dati demografici, meteo, normative, brevetti, pratiche ambientali, sociali e di governance, e altre categorie di informazioni.

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