Big data e analisi predittiva supportano le fabbriche nel migliorare la produzione. L’analisi predittiva è uno strumento chiave per trasformare i big data in preziose intuizioni strategiche, consentendo di prendere decisioni più informate e una comprensione approfondita delle dinamiche tra le diverse variabili aziendali, grazie anche a tecnologie sostenibili e innovative.
Big data e analisi predittiva nel settore manifatturiero
Negli ultimi anni, il settore manifatturiero ha fatto ampio uso dell’automazione per incrementare produttività ed efficienza. Inoltre, con l’avvento dell’Industria 4.0 e di Transizione 5.0, l’integrazione di tecnologie avanzate- quali l’intelligenza artificiale e l’analisi dei big data – ha non solo ulteriormente perfezionato i processi produttivi, ma anche migliorato la qualità delle decisioni.
I big data entrano in fabbrica
L’introduzione dell’Industrial Internet of Things (IIoT ) ha cambiato significativamente la Predictive Analytics (PA) nella produzione. Inoltre, combinando l’immenso potenziale dei big data con l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, i modelli predittivi offrono informazioni impareggiabili sui meccanismi dei vari processi che coinvolgono un’organizzazione manifatturiera e consentono ai produttori di: integrare dati da varie fonti, quali i sistemi SCADA ed i sensori; prevedere risultati futuri; utilizzare i dati storici per identificare modelli nel processo di produzione.
Come l’analisi predittiva trasforma la produzione
L’analisi predittiva può aiutare i produttori in diversi modi, attuando una vera e propria trasformazione del settore. Vediamo di che si tratta.
- Risparmio sui costi- L’analisi predittiva ottimizza i processi di produzione, identifica in anticipo i guasti di qualità e consente un’azione correttiva più rapida per ridurre al minimo le conseguenze. Inoltre, l’analisi avanzata e il monitoraggio delle condizioni possono aiutare le organizzazioni a ridurre al minimo i tempi di inattività e la perdita di produttività, avvisandole di potenziali problemi alle apparecchiature.
- Maggiore efficienza – L’analisi predittiva esamina grandi quantità di dati storici e in tempo reale, molto più velocemente e con maggiore accuratezza rispetto agli esseri umani. Di conseguenza, l’analisi della qualità abilitata dall’intelligenza artificiale può individuare errori ricorrenti e prevedere potenziali anomalie o guasti delle apparecchiature per aiutare un’organizzazione manifatturiera a evitare arresti della linea di produzione, programmando riparazioni tempestive e sostituzioni delle apparecchiature.
- Aumento della produzione – L’utilizzo massimizzato delle risorse disponibili migliora la qualità del prodotto, rafforzando il vantaggio competitivo dell’organizzazione. Le soluzioni software predittive identificano modi attuabili per ottimizzare la strategia di sviluppo del prodotto, gestire in modo efficiente le operazioni, prendere decisioni informate e mantenere la crescita produttiva, permettendo, altresì, previsioni accurate sui futuri livelli di produzione ed allocare le risorse in modo efficace , oltre ad aumentare la produzione.
- Aumento delle entrate – L’analisi basata sull’intelligenza artificiale utilizza i dati per prevedere risultati futuri e ricavi critici in base alle condizioni di mercato e alle vendite correnti. Le organizzazioni del settore manifatturiero che incorporano l’analisi predittiva possono ottenere un valore significativo riducendo i costi di produzione, identificando opportunità emergenti e rispondendo rapidamente alle tendenze in evoluzione.
- Prestazioni migliorate – L’analisi predittiva può aiutare, altresì, a semplificare vari processi di produzione, i.e. gestione dell’inventario, operazioni di vendita, marketing, ecc. , oltre a consentire alle organizzazioni di ottimizzare la gestione della forza lavoro, migliorando il coinvolgimento e la motivazione dei dipendenti e, quindi, aumentare le loro prestazioni.
- Miglioramento della qualità – L’analisi predittiva può identificare problemi di qualità in tempo reale e supportare i produttori nel miglioramento della qualità del prodotto e nella riduzione dei difetti.
- Migliore processo decisionale – L’analisi dei big data fornisce una base solida per decisioni strategiche, consentendo di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato. Grazie all’analisi predittiva, è possibile valutare attentamente le implicazioni di ogni scelta e ottimizzare le proprie decisioni.
- Maggiore soddisfazione del cliente – L’analisi predittiva aumenta la soddisfazione del cliente offrendo una serie di vantaggi, quali: una migliore qualità del prodotto, una riduzione dei difetti, una maggiore disponibilità del prodotto, ecc.
Casi d’uso dell’analisi predittiva nella fabbrica intelligente
L’analisi predittiva rappresenta una vera e propria rivoluzione per il settore manifatturiero, consentendo alle organizzazioni di diventare più efficienti, competitive e resilienti. Di seguito alcuni casi d’uso.
Prevenire i guasti e ottimizzare le risorse con la manutenzione predittiva – Le macchine e gli impianti sono il cuore pulsante di ogni processo produttivo. Tuttavia, l’usura e il deterioramento sono inevitabili e, senza una corretta manutenzione, possono causare fermi macchina improvvisi, aumentando i costi e compromettendo la produttività.
È doveroso ricordare che, tradizionalmente, la manutenzione è stata affrontata con approcci reattivi (correttivi) o proattivi (preventivi), entrambi associati a costi significativi in termini di tempo, risorse e potenziali rischi per la sicurezza. L’intelligenza artificiale ha introdotto una nuova era nella manutenzione industriale, dando vita alla manutenzione predittiva che si basa sull’analisi dei big data provenienti da sensori e sistemi di monitoraggio per prevedere guasti e anomalie prima che si verifichino.
Di fatto, grazie agli algoritmi di machine learning, è possibile individuare pattern e tendenze nascoste nei dati, anticipando le necessità di manutenzione e programmando interventi mirati e, così facendo, ridurre al minimo i tempi di fermo impianto, ottimizzare le risorse e aumentare l’affidabilità complessiva del processo produttivo.
Supply chain management predittivo: garantire una logistica fluida e resiliente – L’analisi predittiva della supply chain esamina vendite passate, tendenze dell’inventario, dati storici e dati reali su operazioni chiave e fonti esterne. Ciò consente di supportare il processo decisionale aziendale ed ottimizzare, ad esempio, l’inventario, lo spazio di magazzino, le decisioni in termini di spedizione e, al contempo, migliorare la pianificazione del budget, l’ottimizzazione di rete e di processi ecc.
È doveroso evidenziare che l’analisi predittiva, soprattutto se utilizzata per analizzare i potenziali rischi della supply chain, può aiutare a ridurre i costi, semplificare i flussi di lavoro e garantire di avere sempre in magazzino prodotti sufficienti per soddisfare le esigenze dei consumatori. Ovvero, l’analisi predittiva si converte in una leva strategica per la supply chain e la logistica per:
- Superare i limiti dei dati storici –Una vasta gamma di fattori – quali eventi geopolitici, condizioni meteorologiche e tendenze di mercato – sono considerati per formulare scenari futuri più realistici e completi.
- Identificare le interconnessioni e prevedere le interruzioni– La scoperta di relazioni e interconnessioni nascoste tra i dati, permette di prevedere con maggiore precisione la domanda di prodotti, i picchi stagionali e anticipare eventi imprevisti, come disastri naturali o crisi economiche, e sviluppare piani di contingenza efficaci.
- Aumentare la resilienza – L’analisi predittiva garantisce la progettazione di una supply chain e logistica più robusta, in grado di far fronte all’attuale contesto caratterizzato da una crescente complessità e da una moltitudine di variabili in gioco.
Tradizionalmente, le strategie reattive hanno limitato la capacità di rispondere in modo efficace alle interruzioni della supply chain e della logistica, mentre – oggigiorno – grazie all’intelligenza artificiale e all’analisi dei big data è più facile pianificare al meglio i trasporti, ridurre i tempi di consegna e migliorare l’efficienza della supply chain, garantendo una logistica fluida e resiliente.
Come Implementare l’analisi predittiva in fabbrica
Il fulcro dell’analisi predittiva risiede nelle seguenti fasi chiave, ovvero:
Raccolta e preparazione dei dati – I dati sono raccolti da varie fonti, i.e. database, sensori e piattaforme di social medi e, successivamente, sono pre-elaborati, ovvero, puliti e trasformati per l’analisi. In particolare, la pulizia dei dati include: l’identificazione e la correzione degli errori, la rimozione dei duplicati, la compilazione dei valori mancanti e la standardizzazione dei formati dei dati. Mentre la trasformazione dei dati comporta: la conversione dei dati in un formato adatto all’analisi; suddivisione dei dati in un training set (utilizzato per addestrare il modello) e un test set (utilizzato per valutarne le prestazioni).
Sviluppo e implementazione dei modelli predittivi – Una volta preparati i dati, il passo successivo è sviluppare un modello. Ovvero, una rappresentazione di un sistema del mondo reale che utilizza i dati per fare previsioni sui risultati futuri. Esistono diversi tipi di modelli, tra cui: modelli di regressione, alberi decisionali, reti neurali. Ogni modello ha i suoi punti di forza e di debolezza e la scelta del modello dipende dalla natura del problema che si deve gestire e dai dati disponibili. Esistono tre metodi principali per creare un modello di analisi predittiva: la codifica manuale in Python o altri linguaggi, l’utilizzo di strumenti software di data science e lo sfruttamento di strumenti low-code, come Pecan.
L’addestramento del modello comporta la selezione di un algoritmo appropriato e l’addestramento su dati. Inoltre, la valutazione del modello comporta il test dell’accuratezza e l’esecuzione di eventuali aggiustamenti necessari per migliorarne le prestazioni. Ancora, l’implementazione comporta l’integrazione del modello predittivo nei processi e nei sistemi aziendali.
Monitorare e valutare i risultati – È necessario monitorare regolarmente il modello per esaminarne le prestazioni e assicurarsi che fornisca i risultati attesi. Inoltre, è necessario, nel tempo, perfezionare e ottimizzare il modello secondo le proprie necessità.
Garantire la qualità e la sicurezza dei dati
La potenza dell’analisi predittiva risiede nella qualità dei dati su cui si basa. Una strategia dati ben definita è fondamentale per raccogliere, integrare e valorizzare le informazioni provenienti da diverse fonti aziendali. Solo garantendo la coerenza, l’accuratezza e la completezza dei dati è possibile ottenere risultati affidabili e prendere decisioni informate. Inoltre, è fondamentale definire metriche e indicatori chiave di performance (KPI) per misurare la qualità dei dati e tracciarne i miglioramenti nel tempo. Ancora, è cruciale garantire la sicurezza delle informazioni, proteggendole da accessi non autorizzati, perdite o alterazioni. Pertanto, una solida governance dei dati – che definisce ruoli, responsabilità e procedure chiare – è essenziale per assicurare la conformità alle normative e la tutela della privacy. Ciò implica l’adozione di misure tecniche e organizzative adeguate a proteggere i dati personali, nonché la trasparenza nei confronti degli interessati sui trattamenti effettuati.
Pertanto, per costruire una solida base per l’analisi predittiva, sfruttarne appieno il potenziale e ottenere un vantaggio competitivo, le organizzazioni devono:
- Definire una strategia dati chiara e allineata agli obiettivi aziendali.
- Implementare processi di raccolta e integrazione dei dati efficienti e affidabili.
- Assicurare la qualità dei dati attraverso attività di pulizia, standardizzazione e data quality management.
- Proteggere i dati mediante misure di sicurezza adeguate, come l’autenticazione a più fattori e la crittografia.
- Stabilire una governance dei dati rigorosa, che comprenda politiche, procedure e strumenti per garantire la gestione corretta dei dati.
- Promuovere una cultura aziendale data-driven, che incoraggi l’uso dei dati per il processo decisionale.
- Garantire la conformità al GDPR.
Scegliere gli strumenti e le tecnologie adeguate – Gli strumenti di analisi predittiva sono suite di software e piattaforme che svolgono il lavoro di compilazione, pulizia e organizzazione dei dati. Ovvero, strumenti dotati di funzionalità di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, in grado di automatizzare azioni complesse e permettere ai dipendenti di concentrarsi maggiormente sull’adozione di misure proattive basate su informazioni basate sui dati.
È doveroso ricordare che gli strumenti per l’analisi predittiva offrono varie opzioni di prezzo, livelli di funzionalità e specializzazioni a seconda dei requisiti aziendali specifici. Pertanto, la scelta dello strumento di analisi predittiva ideale richiede un’attenta valutazione di diversi fattori, quali:
- Allineamento con gli obiettivi aziendali – Lo strumento dovrebbe supportare direttamente gli obiettivi strategici dell’azienda, che si tratti di migliorare l’esperienza cliente, ottimizzare le operazioni o prendere decisioni più informate.
- Costo-efficacia – Il costo dello strumento deve essere proporzionato alle funzionalità offerte e al budget disponibile. Pertanto, è importante trovare un equilibrio tra costo e valore.
- Capacità di integrazione – Lo strumento deve integrarsi “seamlessly” con i sistemi esistenti dell’organizzazione per garantire un flusso continuo di dati e un’analisi coerente.
- Usabilità – L’interfaccia utente deve essere intuitiva per facilitare l’utilizzo da parte di tutti gli utenti, anche quelli meno tecnici.
- Mobilità – La possibilità di accedere ai dati e alle analisi da dispositivi mobili è sempre più importante per prendere decisioni in tempo reale.
- Scalabilità – Lo strumento deve essere in grado di adattarsi alla crescita dell’organizzazione e all’aumento del volume dei dati.
- Supporto clienti – Un buon servizio di assistenza clienti è fondamentale per garantire un’esperienza utente positiva e risolvere eventuali problemi.
- Gestione delle fonti dati – Lo strumento dovrebbe essere in grado di raccogliere e analizzare dati da diverse fonti, sia strutturate sia non strutturate.
- Sicurezza – La protezione dei dati è fondamentale. Lo strumento scelto deve garantire la sicurezza e la privacy dei dati aziendali.
Conclusione
L’analisi predittiva è un elemento fondamentale della trasformazione digitale del settore manifatturiero. Le organizzazioni, grazie alla capacità di anticipare le tendenze, ottimizzare le risorse e migliorare la resilienza, possono ottenere un vantaggio competitivo significativo e consolidare la propria posizione sul mercato. Pertanto, investire in soluzioni analitiche avanzate significa non solo affrontare le sfide attuali, ma anche prepararsi per un futuro sempre più complesso e dinamico.
