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Valutazione delle performance aziendali: è ora della data analytics

Le organizzazioni di successo hanno compreso l'importanza di utilizzare i dati per eseguire un’efficace valutazione delle performance aziendali. I dati possono fornire le statistiche necessarie a misurare le performance aziendali e, di conseguenza, ad avere informazioni utili per prendere decisioni di carattere gestionale su come apportare miglioramenti, aggiustamenti o modifiche nei sistemi o processi attuali.

La data analytics, il processo di raccolta, organizzazione e analisi dei dati, ha proprio lo scopo di trovare un significato nei dati, in modo tale da trarne le conoscenze che possono essere impiegate per prendere decisioni informate. Le tecniche di analisi possono infatti rivelare tendenze e metriche che altrimenti andrebbero perse nella massa di informazioni, mentre invece risultano particolarmente utili per aumentare l'efficienza complessiva di un'azienda o di un sistema.

Come si evince dal nome, il processo di data analytics utilizza un ragionamento analitico e logico per ottenere informazioni dai dati. Che si tratti di ricerche di mercato, dei processi produttivi di una fabbrica, della gestione del portfolio dei progetti o qualsiasi altro aspetto per il quale esistono dati, la loro analisi fornirà informazioni approfondite che permetteranno alle organizzazioni di fare le scelte giuste.

 

Come stabilire se un processo funziona

Per la valutazione delle performance aziendali si possono considerare diversi tipi di dati. Questi sono utilizzati per dimostrare se un processo funziona o necessita di alcune modifiche e, inoltre, forniscono un quadro di alto livello dell'organizzazione.

In ambito finanziario, per esempio, i budget determinano come utilizzare e gestire le risorse economiche all'interno di un'azienda. I piani strategici aiutano a sviluppare una tabella di marcia che dia la priorità alla spesa e consenta all'impresa di allocare il budget verso la propria visione. È importante disporre di un processo di bilancio annuale in grado di assicurare che le risorse siano adeguatamente allocate al piano strategico. Il budget è fondamentale per una buona gestione aziendale.

La data analytics gioca un ruolo fondamentale anche nel miglioramento della gestione della supply chain, risolvendo diversi punti dolenti a livello strategico, operativo e tattico. Si va dal miglioramento dei tempi di consegna all'identificazione di modi per ridurre il divario comunicativo tra produttori e fornitori. I rapporti ottenuti dalle analisi dei dati consentono ai decisori di raggiungere l'efficienza operativa e monitorare le prestazioni per migliorare la produttività. Infatti, i produttori possono misurare le OEE (Overall Equipment Effectiveness) attraverso dati raccolti in tempo reale, apportando immediatamente miglioramenti e avendo la completa visibilità sulle operazioni per prendere decisioni a livello aziendale.

Ogni processo è suscettibile di migliorie. Le iniziative di miglioramento del processo aiutano a perfezionare il modo in cui un prodotto o un servizio viene realizzato o consegnato/erogato al cliente. Il monitoraggio degli sforzi di miglioramento può aiutare a determinare se l’intervento sta fornendo i risultati previsti o se sia necessario apportare modifiche. Che si tratti di tenere traccia dei tempi di attesa o della velocità di produzione, i dati delle iniziative di miglioramento possono offrire informazioni davvero importanti.

In tutte le fasi della produzione e della consegna del prodotto possono verificarsi errori. Si può perciò effettuare un’analisi dei tassi di errore e i risultati possono essere utilizzati per sviluppare iniziative che migliorino prodotti e servizi. Gli interventi basati sui tassi di errore possono aiutare a ridurre il numero di resi e i reclami dei clienti.

 

Un’analisi completa

La data analytics è un elemento strategico per le aziende di oggi, perché le scelte basate sui dati sono l'unico modo per essere veramente sicuri delle decisioni aziendali. Per ottenere un’efficace analisi, si può suddividere il processo in quattro parti: analisi descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva.

L'analisi descrittiva esamina i dati di eventi avvenuti e racconta cosa è successo. Il tracciamento degli indicatori chiave di prestazione (KPI) rientra, ad esempio, in questo tipo di analisi. L'analisi diagnostica dei dati mira a determinare perché qualcosa è successo. Una volta che l’analisi descrittiva mostra che è successo qualcosa di negativo o positivo, è possibile fare un'analisi diagnostica per capire il motivo di quanto è accaduto. Un'azienda potrebbe scoprire che la produttività di un impianto è aumentata in un certo periodo e utilizzare l'analisi diagnostica per determinare quali sforzi hanno contribuito maggiormente a tale risultato. L‘analisi predittiva utilizza i dati per comprendere il futuro. L’applicazione di metodi statistici o di modelli di machine learning fornisce previsioni sulla probabilità di eventi futuri. Ad esempio, dai dati sul processo produttivo raccolti mediante il Manufacturing Execution System si potrebbe stabilire la probabilità di ottenere un prodotto con un determinato livello qualitativo. L’analisi prescrittiva può mostrare la migliore linea d'azione per una determinata situazione. Mentre l'analisi descrittiva mostra ciò che è già accaduto e l'analisi predittiva cerca di prevedere cosa potrebbe accadere in futuro, l’analisi prescrittiva usa tali informazioni per fornire potenziali soluzioni basate su situazioni simili (per esempio, dati di anno in anno, dati di stagionalità, dati di lancio di un prodotto).

Va però sottolineato che, al fine di generare approfondimenti significativi, i dati utilizzati nell’ambito di un'analisi devono sempre essere progettati e generati tenendo conto degli obiettivi aziendali. Ciò significa ottenere i dati giusti (disponibilità dei dati), garantire che i dati siano pertinenti alle esigenze aziendali (conformità dei dati) e affidabili (qualità dei dati). Solo con i dati corretti si può avere un’adeguata valutazione delle performance aziendali.

 

Un coinvolgimento globale

Garantire che siano disponibili i dati corretti può richiedere cambiamenti nei processi sottostanti. Per esempio, nell'analisi di manutenzione predittiva, i predetti cambiamenti potrebbero includere la regolazione dei processi per generare e acquisire dati (per esempio, l’introduzione di sensori per misurare le prestazioni dell'apparecchiatura e un sistema per registrare e archiviare i valori), definire soglie e criteri di allarme per attivare un'azione e, persino, adattare la procedura di pianificazione della forza lavoro per tener conto delle intuizioni generate dal modello. Ciò significa che l'analisi deve essere considerata come parte del più ampio contesto aziendale possibile, coinvolgendo tutti i processi che forniranno input, nonché i processi che useranno i suoi output.

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