Analisi dei dati nella manifattura

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  

Per il mondo della produzione, la trasformazione in organizzazioni data-driven è una questione di sopravvivenza. Più i mercati diventano complessi, più fattori imprevedibili incidono sui costi, più diventa essenziale poter prendere decisioni basate sui dati attendibili e aggiornati in tempo reale.

La customer intelligence, aggregando dati di diversa natura, propone informazioni che possono guidare le decisioni che producono aumento delle vendite, riduzione dei costi, migliore efficienza e aumento della soddisfazione dei clienti.

Le aziende del settore della produzione dei beni di consumo, per esempio, grazie all’analisi dei dati hanno potuto ridurre in modo significativo i resi in negozio, aumentare la produttività dei team di vendita e migliorare l’efficienza degli imballaggi.

Nel campo della produzione di macchinari, elettrodomestici, automobili e così via la raccolta dei dati attraverso i sensori IoT apre un’ampia prospettiva nell'analisi di moltissimi dati che possono dare indicazioni sull’utilizzo delle macchine, sulla necessità di pezzi di ricambio, sulle previsioni di manutenzione o di necessità di sostituzione. 

L’industria di processo, che ha un ampio e complesso set di dati, oggi può contare sulla potenza di elaborazione degli strumenti di analisi più avanzati  e sulle interfacce intuitive che permettono la lettura dei dati anche a chi non è un data scientist. L’analisi permette di scoprire nuovi modi per ottimizzare tutti i processi dall'approvvigionamento di materie prime alla vendita dei prodotti finiti, rende più evidenti cause nascoste di inefficenza, come colli di bottiglia, linee di produzione non redditizie o problemi complessi da decifrare.

In generale, tutto il mondo della manifattura può avvantaggiarsi di molte applicazioni dell’analisi dei dati.

La manutenzione predittiva analizza i dati storici sulle prestazioni delle macchine e prevede quando è probabile che si guastino, limitando il tempo di fermo macchina e identificando la causa principale del problema.

L'analisi del rendimento dell'energia e del throughput, denominata YET, può essere utilizzata per garantire che le singole unità di produzione siano il più efficienti possibile quando sono in funzione, contribuendo ad aumentare i rendimenti e la produttività o a ridurre la quantità di energia che consumano.

L'analisi della massimizzazione del profitto orario (PPH), esaminando migliaia di parametri e condizioni che hanno un impatto sulla redditività totale di una catena di approvvigionamento integrata (dall'acquisto delle materie prime alle vendite finali), fornisce informazioni su come capitalizzare al meglio a determinate condizioni.

Infine, sempre con gli strumenti di analisi avanzata, è possibile avere previsioni più accurate sulle richieste di mercato future e programmare la produzione in modo più efficiente, riducendo le scorte e aumentando la capacità di proporre i propri prodotti quando sono richiesti.

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  

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