Sono molti, e tutti importanti, i vantaggi portati dall’innovazione per una data driven company della manifattura. Il cambiamento più rilevante degli ultimi dieci anni – e probabilmente anche dei prossimi dieci – nelle aziende, e nel lavoro di tutti i giorni, è la disponibilità di enormi quantità di dati. Raccolti dalle piattaforme digitali e dai sistemi dell’Internet of Things, macinati e cucinati dagli Analytics.

Sono tutte le informazioni che riguardano il mercato, i clienti e i potenziali clienti, la produzione, la catena di fornitura, tendenze e risultati. Sono tutte le conoscenze che indicano anche cosa fare in termini operativi, di organizzazione, riprogrammazione, manutenzione predittiva dei macchinari, investimenti necessari per dare soluzioni concrete a problemi reali. Per evitare errori, costi inutili e sprechi di risorse.

Cosa può fare una data driven company

Saper gestire e mettere a frutto al meglio tutte queste informazioni, consente alle nuove data driven company manifatturiere di ottenere risorse e vantaggi molto concreti, rispetto al passato e rispetto a chi non fa altrettanto, o lo fa male. E visti i nuovi scenari di crisi e di forti difficoltà per le imprese – provocati dall’emergenza Covid 19 –, tutto ciò non è più solo un fondamentale valore aggiunto, ma è diventata una condizione essenziale, irrinunciabile, per la sopravvivenza stessa delle aziende.

Il petrolio della data driven company

Internet e le piattaforme digitali mettono già a disposizione tantissimi dati, i sensori dell’IoT, presenti sulle automobili, nelle fabbriche, negli ospedali e presto ovunque, ne forniscono ancora di più, e più dettagliati. Attingendo da quello che è già stato definito ‘il nuovo petrolio’ dei dati, le data driven company possono, ad esempio: analizzare rapidamente e in profondità la situazione e qualsiasi evento, potendo contare su una pluralità di informazioni, continuamente aggiornate, che forniscono un quadro completo anche in contesti in rapida trasformazione. Possono massimizzare la visione, la misura e l’analisi sui processi aziendali e di mercato, ottenendo Report e indagini accurate.

La data driven company può accelerare i processi operativi

Gli Analytics permettono di estrarre e ottenere evidenze nascoste da enormi volumi di informazioni strutturate e destrutturate, aggiornate in modo continuo e dinamico, e ciò consente anche di formulare ipotesi e previsioni, attraverso funzionalità predittive di vario tipo. Ad esempio, la possibilità di intercettare potenziali guasti prima che si trasformino in fermi produttivi, anticipare le richieste e gli ordinativi dei clienti in base a calcoli sofisticati; simulare gli effetti di una nuova strategia di Business. La data driven company – visti anche i vantaggi precedenti – può accelerare i processi operativi e di Business, migliorando l’efficienza operativa e innovando l’approccio al mercato. I dati hanno ora un ruolo importante anche nella creazione e nel perfezionamento di questi modelli, operativi e di Business, che è lo scopo primario del Machine learning. Questi strumenti e soluzioni stanno già contribuendo all’aumento di produttività degli analisti che operano nelle aziende, attraverso la creazione di migliaia di modelli nello stesso tempo che in passato serviva per crearne uno solo.

Data driven company per decisioni al momento giusto, quando servono

Un’altra tendenza molto rilevante in corso, per le data driven company più evolute, è l’uso crescente di Analytics in tempo reale, o quantomeno “al momento giusto”, quando servono. In passato le aziende avevano bisogno di tempo – da alcuni giorni a intere settimane – per estrarre i dati dai sistemi, caricarli nelle applicazioni analitiche e interpretarli attraverso l’analisi.

Ma i manager hanno bisogno di prendere decisioni più rapide e le aziende stanno cercando di implementare gli Analytics in tempo reale, almeno nel caso di alcune decisioni, quelle più urgenti ed essenziali per far funzionare ‘la macchina’ aziendale, che riguardano ad esempio la catena di fornitura, la riorganizzazione produttiva, la riprogrammazione delle consegne, e altri aspetti organizzativi, operativi e logistici innanzitutto.

La data driven company è agile e flessibile

Tutto ciò è in pratica flessibilità e velocità, operativa e di produzione: due delle principali virtù, due dei maggiori vantaggi, che le nuove tecnologie stanno portando nelle data driven company della manifattura. E, più in generale, nelle imprese di ogni settore, dai trasporti all’eCommerce, dalla logistica alla grande distribuzione.

La crescita delle data driven company

Come sempre, l’innovazione è trainata dalle cosiddette ‘lepri’, le più veloci a raggiungere il cambiamento. Gli altri seguono, o rincorrono, o restano fermi e poi chiudono.

Non solo. Tutto questo sviluppo tecnologico – spinto dai vari incentivi statali – va guidato meglio rispetto a quanto è stato fatto negli anni scorsi. Molti investimenti, fatti in fretta per cogliere gli incentivi pubblici, si sono rivelati inutili, o poco efficaci, perché non discendevano da un piano razionale degli investimenti che partisse dalle reali esigenze del Business aziendale. Ecco un altro punto fondamentale sull’importanza dei dati, e sul loro corretto utilizzo: servono a conoscere bene il passato e il presente per pianificare meglio il futuro.

Perché l’azienda data driven conviene anche in Italia

Un’indagine McKinsey conferma che le aziende che ancora tardano ad abbracciare il modello azienda data driven lo fanno a proprio rischio e pericolo. Secondo i risultati dell’analisi sopra citata, le aziende con la maggiore crescita complessiva dei ricavi e degli utili traggono una percentuale significativa di tale incremento dai dati e dalle analisi, che hanno contribuito, negli ultimi tre anni, a un incremento del 20% dei guadagni prima degli interessi e delle tasse.
In Italia risultano particolarmente significative per lo sviluppo dell’azienda data driven nel settore manifatturiero le intenzioni di investimento in aree come IoT e nell’Industrial Analytics. Secondo i dati forniti dall’Osservatorio industria 4.0 del Politecnico di Milano, il 25% delle aziende prevede di investire in soluzioni IoT nei prossimi mesi e il 41% nei prossimi due anni, mentre il 20% ha intenzione di sviluppare soluzioni di Industrial Analytics nei prossimi mesi e il 36% nei prossimi due anni.

L’importanza della manutenzione predittiva nelle Data driven company

L’importanza della manutenzione è aumentata molto innanzitutto per la crescente velocità e complessità dei processi produttivi, e delle potenzialità tecnologiche. La manutenzione è un punto cardine importante per l’ottimizzazione del valore aggiunto e, in molte aziende, non ancora compreso a fondo. La possibilità di evitare fermi di produzione si traduce direttamente in una disponibilità più elevata dell’impianto, riduzione di malfunzionamenti, e quindi dei costi di intervento e di fermo macchina.

L’utilizzo congiunto di IoT, Big data, intelligenza artificiale e Cloud computing permette di implementare la manutenzione predittiva. Vale a dire, il processo di monitoraggio delle condizioni di un dispositivo, macchinario o impianto industriale, basato su una serie predefinita di parametri e dati, che vengono monitorati costantemente da una piattaforma software in grado di analizzarli in tempo reale attraverso algoritmi (AI) di machine learning. Secondo le analisi e stime di Deloitte, la Predictive maintenance può ridurre il tempo necessario per pianificare la manutenzione del 20-50%, aumentare il tempo di attività e la disponibilità delle apparecchiature del 10-20%, ridurre i costi complessivi di manutenzione del 5-10%. I tempi di fermo macchina non pianificati costano ai produttori industriali circa 50 miliardi di dollari l’anno a livello globale.

Data driven company e nuovi modelli di business

Ma le data driven company, sempre attraverso l’uso di grandi quantità di dati, sono in grado di fare ancora di più: integrano la propria offerta con nuovi servizi di valore. Il trend è chiaro: i servizi sono sempre più al centro dell’offerta, in grado di abilitare nuovi modelli di Business per le imprese. I servizi applicati all’IoT hanno raggiunto in Italia un valore di 2,3 miliardi di euro lo scorso anno, in crescita del +28% rispetto al 2018, sempre secondo le analisi di mercato dell’Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano. Servizi applicati all’IoT e agli Analytics che, non a caso, sono il pane quotidiano delle data driven company.

La servitizzazione nella data driven company

Si assiste a un vero e proprio processo di ‘servitizzazione’ dei modelli di Business tradizionali, che evolvono sempre più verso logiche di Pay-per-use o Pay-per-performance, e che richiedono un radicale cambio di passo da parte di tutti gli attori della filiera tecnologica e manifatturiera. Come nel caso delle prime automobili Smart car che prevedono di adattare il piano dei pagamenti sulla base dell’effettivo utilizzo, come sta già facendo Toyota, per fare un esempio. E anche nel settore Smart building, con lo sviluppo delle prime soluzioni IoT per l’illuminazione degli edifici, con cui al cliente viene data la possibilità di pagare solo la luce consumata, senza dover comprare gli apparecchi di illuminazione utilizzati. Sono solo alcuni esempi di cosa le nuove tecnologie permettono di fare, e per tutti questi motivi le Data driven company sono – e saranno sempre di più nel prossimo futuro – al centro del cambiamento che sta trasformando tutta la manifattura. Le ‘lepri’ dell’innovazione corrono, i ‘cavalli’ inseguono, le ‘tartarughe’ devono cercare un modo per non estinguersi.

Esempi di servitizzazione: dalla manutenzione preventiva a nuovi modelli di business

La maggior parte degli esempi di servitizzazione già affermati puntano a ottimizzare la manutenzione e apportare miglioramenti al prodotto. È questo il caso di un’azienda che produce macchine per caffè e che, grazie alla connessione IoT del parco installato, può monitorare in real time le prestazioni e le modalità d’uso delle proprie macchine. Non dissimili gli obiettivi di un progetto sviluppato da un’impresa impegnata in attività di perforazione offshore dove è stato implementato un sistema in grado di analizzare le prestazioni delle apparecchiature chiave sulle piattaforme per definire quando eseguire la manutenzione, prima che l’apparecchiatura si guasti.
Gli esempi di servitizzazione di maggior valore sono però quelli che consentono ai produttori di sviluppare attività di business completamente nuove, come nel caso di un produttore di compressori d’aria che non vende più le macchine ma la compressione dell’aria come servizio, realizzando un nuovo modello di business abilitato dalla sua capacità di avere una visione completa dell’utilizzo delle sue macchine.