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Gestione della produzione: i 6 vantaggi di usare i dati

Le aziende oggi devono poter fare affidamento su una gestione della produzione che consenta di rispondere alle nuove richieste del mercato, come la domanda dinamica di prodotti di qualità superiore, la riduzione dei cicli di vita e la crescente necessità di personalizzazione.

I sistemi esistenti per la gestione della produzione si basano su funzioni deterministiche. A causa della diversità e della variabile influenza di queste funzioni, i metodi attuali raggiungono i loro limiti e potrebbero non riuscire a soddisfare le esigenze future. Oggi l'industria della produzione è spesso descritta attraverso termini come Big Data, Smart Factory, Industria 4.0 e Internet of Things (IoT). Questi sono tutti legati alla quarta rivoluzione industriale che è caratterizzata dall'automazione e dallo scambio di dati nelle tecnologie di produzione. Ottimizzando questi dati, le aziende manifatturiere possono aumentare l'efficienza, creare un vantaggio competitivo e sviluppare nuove opportunità commerciali.

Di seguito illustriamo i 6 principali vantaggi che l’analisi dei dati porta alla gestione della produzione e quindi, più in generale, al business aziendale.

 

1. Gestione di produzione e risparmio sui costi

Nel corso degli anni, le aziende manifatturiere hanno ridotto i costi implementando i programmi Lean e Six Sigma. Questi hanno consentito di migliorare la resa e la qualità della produzione, nonché di ridurre la variabilità e gli sprechi nei processi. Tuttavia, nonostante i nuovi e più snelli programmi, alcune industrie continuano a presentare una variabilità significativa. A causa del numero di processi coinvolti nella produzione e della loro complessità, la diagnosi e la correzione dei difetti di processo richiedono un approccio più granulare.

Una soluzione ideale è l'analisi avanzata, ovvero l'applicazione di strumenti matematici e statistici ai dati aziendali al fine di valutare e migliorare i processi. I manager del settore manifatturiero possono utilizzare analisi avanzate per valutare i dati di processo storici e identificare relazioni e modelli tra input e processi discreti. Questi dati sono quindi impiegati per ottimizzare i fattori che hanno dimostrato di avere un impatto significativo sulla resa. Con l'aiuto dell'analisi operativa, è possibile identificare le aree che necessitano di razionalizzazione, potendo risparmiare ed essere più efficienti, con un conseguente incremento dei profitti.

 

2. Miglioramento della soddisfazione del cliente e customer experience

Affinché un'azienda manifatturiera soddisfi le esigenze dei propri clienti, deve prima scoprire cosa stanno cercando tali clienti. L'unico modo per farlo è ottenere informazioni sulle loro preferenze. Per semplificare questo processo di raccolta dati, le aziende possono avvalersi di sondaggi online.

Dopo aver ottenuto tali informazioni, i produttori li possono analizzarle per trovare i punti comuni tra i clienti e anche le differenze.

 

3. Maggiore coinvolgimento dei dipendenti

Avere accesso alle informazioni sui dati incoraggia i dipendenti a essere più coinvolti. Promuove inoltre la collaborazione all'interno del gruppo e l'intera organizzazione lavora in modo più coordinato per il successo dell'azienda nel suo insieme.

 

4. Cresce il livello di qualità

Il miglioramento della qualità di produzione è una delle più frequenti conseguenze dell’impiego dell’analisi predittiva. Con i software di ultima generazione, i dati inerenti la catena produttiva sono aggregati più velocemente, vengono “ripuliti” più rapidamente e sono archiviati in spazi più ridotti. L’elaborazione di tali dati fornisce risultati sempre più precisi, consentendo ai produttori di mettere in atto piani d'azione più puntuali. Questi possono portare a un miglioramento della qualità dei prodotti finiti a partire dall’analisi delle materie prime o degli scarti, dei tempi e delle modalità di lavoro.

 

5. Prevedere la domanda

Le previsioni della domanda sono utili in ogni forma di gestione della produzione. I produttori devono valutare il mix, la quantità e il momento in cui i tali prodotti saranno necessari. Le previsioni della domanda tradizionale ruotano attorno alle esperienze degli anni passati. Alcuni oggetti/meglio prodotti si vendono più velocemente durante particolari stagioni o eventi. Tuttavia, la differenza fondamentale tra l'uso dell'analisi predittiva per la previsione della domanda e la previsione della domanda tradizionale si basa sull'impiego di una visione completa dei processi del produttore, per identificare tendenze o anomalie ed eventi che sembrano ripetersi. Principalmente, l'analisi predittiva nel settore manifatturiero combina la previsione della domanda con la gestione del rischio. Risultato: permette di produrre di più, ma con meno risorse.

 

6. Utilizzo ottimale delle macchine

Sfortunatamente, le macchine si guastano. Le parti si consumano e la sostituzione di un singolo componente di un impianto moderno può facilmente costare migliaia di euro. L'analisi predittiva attraverso i Big Data minimizza eventuali incidenti, il tempo perso e l'impatto ambientale, esaminando autonomamente i dati critici dei sensori. I produttori possono monitorare lo stato delle macchine e dei loro componenti principali, costituendo la base per un regime di manutenzione preventiva che segnala automaticamente quando è probabile che una parte si guasti. Ciò potrebbe anche includere il riordino delle parti di ricambio prima che si verifichi un guasto e quindi avere un impianto che funziona sempre alla massima efficienza.

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