Da più di dieci anni, l’intera industria manifatturiera sta cercando di rimanere al passo con i tempi attraverso l’utilizzo di modelli 4.0 e data-driven.
Tuttavia – ora come mai prima – è sempre più difficile adeguarsi alle nuove dinamiche, in quanto i mercati sono sempre più competitivi e in continua evoluzione. A tutto ciò si aggiunge la necessità da parte delle aziende di conciliare le tradizionali esigenze di produzione con quelle relative alla qualità dei prodotti, la realizzazione di lotti sempre più personalizzati e la sostenibilità ambientale.

Per superare queste sfide complesse sono necessari dati avanzati e capacità di analisi. Le decisioni che hanno un impatto cruciale sul processo produttivo devono sempre basarsi sui fatti e dati reali, non su supposizioni, teorie oppure opinioni.
Secondo un’indagine effettuata da BCG – Boston Consulting Group – l’80% dei dirigenti del settore manifatturiero considera i dati e le analisi rilevanti per la propria attività, ma solo il 17% dei 1.300 dirigenti intervistati ha dichiarato che è riuscito ad ottenere valore aggiunto dagli investimenti in tale direzione.
La discrepanza appena evidenziata può essere attribuita ad ostacoli tecnologici e organizzativi, a cui contribuisce la mancanza di collaborazione tra i vari stakeholder interni ed esterni all’azienda.

Per sfruttare la potenza dei dati provenienti dall’interno dell’azienda e lungo la supply chain, le imprese possono servirsi di tre strategie.

Orientare l’azienda e i vari stakeholder in un’ottica di Smart Manufacturing

In questo modo, si estende l’approccio data-driven al di là del processo produttivo del singolo prodotto: ne deriva un progetto di più ampio respiro, che vede come protagonisti il controllo remoto, la gestione predittiva delle manutenzioni, l’interconnessione dei macchinari, eccetera.

Rafforzare l’assetto organizzativo per progettare e gestire efficacemente i dati

Si tratta di un aspetto che deve puntare alla gestione e valorizzazione del dato a 360 gradi, tra cui la Data Governance, la Data Security, le architetture dati e l’integrazione tra essi, nonché le singole applicazioni e le competenze di analisi strategiche.

Selezionare e orientare le proprie risorse e investimenti sugli elementi cardine della trasformazione digitale

Tra le tecnologie alla base di una Digital Transformation troviamo i sensori IoT e il Data Streaming: l’abilità consiste nel riuscire a coordinare questo insieme eterogeneo di informazioni – anche provenienti da architetture fortemente distribuite – così da gestirle nel modo più adeguato.

Verso la Manufacturing Data Excellence

La buona riuscita delle tre strategie appena definite è determinata dalla capacità di valorizzazione dei manufacturing data.
A questo proposito, McKinsey definisce nel suo studio The Data-Driven Journey Towards Manufacturing Excellence un percorso finalizzato alla gestione ottimale dei dati, raggiungendo la tanto ambita Manufacturing Data Excellence.

La strada da percorrere è composta da tre step, prevendendo ad ogni fase un aumento graduale delle capacità analitiche e di collaborazione dell’azienda con i diversi attori esterni.
Elenchiamo di seguito i diversi passaggi.

Sviluppare ed integrare applicazioni in grado di tracciare e ottimizzare i processi operativi

Si tratta di una fase che ormai molte aziende hanno già avviato.
L’ottenimento dei dati proviene dall’integrazione tra sensori IoT – o altri sistemi di controllo – con i sistemi MES ed ERP. Attraverso Dashboard e Report, i responsabili di area possono ottimizzare l’efficienza produttiva, coerentemente al modello Industry 4.0.
Questo primo passo, già avviato dalla maggior parte delle aziende manifatturiere, ricopre un ruolo fondamentale, in quanto se eseguito correttamente potrà favorire l’esecuzione di operazioni più agili ed efficaci.

Favorire l’adozione di un approccio predittivo

Consiste nel riconoscimento autonomo dell’andamento dei processi aziendali, grazie all’inserimento di una grande quantità di dati in machine-learning algorithms.
Lo scopo è quello di prevedere il comportamento futuro, aiutando le aziende ad affrontare situazioni possibili – ad esempio, in termini di manutenzione predittiva o demand forecasting.
Poiché la qualità della Predictive Analysis è direttamente proporzionale alla quantità di informazioni disponibili, vi è un incentivo ad incrementare la raccolta di dati all’interno delle aziende. Ecco che la previsione di azioni future migra dalla supply chain alle varie operations aziendali, coinvolgendo sempre maggiori stakeholders ed aumentando l’efficienza rispetto al punto precedente.

Abilitare i sistemi self-optimizing – o autonomi

Siamo giunti all’ultima fase: i dati vengono utilizzati per abilitare i sistemi autonomi, ossia piattaforme o reti interoperabili in grado di agire autonomamente, guidando sé stessi senza bisogno dell’intervento umano.
Le operazioni diventano quindi in gran parte autogestite, utilizzando i dati storici e ottenuti in real-time come parametri di input per gli algoritmi di auto-apprendimento – o selftraining algorithms – che diventano più smart man mano che la loro esperienza aumenta.

La strada verso la Manufacturing Excellence è ancora lunga, lo stesso paradigma data-driven è in continua evoluzione, le aziende manifatturiere dovranno pertanto stare al passo, in un processo di miglioramento continuo.