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Industrial analytics e Intelligenza Artificiale, tra sfide e opportunità

Industrial analytics e Intelligenza Artificiale, tra sfide e opportunità

L’Industrial Analytics sta emergendo come elemento chiave per il successo delle industrie manifatturiere: chi riesce a padroneggiarlo ottiene un immenso vantaggio competitivo. È il risultato derivante dalla combinazione dell’uso dei dati provenienti da fonti eterogenee con l’applicazione di algoritmi basati sull’Intelligenza Artificiale (IA) per estrarre insight di qualità grazie ai quali prendere decisioni data-driven.

L’obiettivo principale dell’Industrial Analytics è migliorare l’efficienza operativa, aumentare la produttività e ridurre i costi: tutti obiettivi rilevanti per la crescita delle organizzazioni e il miglioramento dei risultati ottenibili dal business.

 

Le sfide dell’implementazione dell’Industrial Analytics

Il settore dell’Industrial Analytics è in costante crescita. Le stime parlano di un mercato che continuerà a crescere a un ritmo del 16,4% all’anno fino ad arrivare, nel 2027, a corrispondere a un giro d’affari globale pari a 50,79 miliardi di dollari

Il perché è semplice: l’uso da parte delle imprese manifatturiere non potrà che crescere, alla luce dei vantaggi che l’Industrial Analytics comporta nell’operatività quotidiana.

Ci sono, però, ancora diverse sfide che le imprese devono affrontare durante il processo di implementazione di questi strumenti a supporto di un più consapevole utilizzo dei dati. 

Vediamone alcune:

Gestione dei dati

La prima sfida ruota attorno – e non potrebbe essere altrimenti – alla disponibilità e alla qualità dei dati: per ottenere risultati significativi dall’Industrial Analytics, le aziende devono raccogliere dati accurati, completi e aggiornati, dai quali poter ricavare utili insight su cui prendere decisioni data-driven

Tuttavia – e qui entra in gioco uno degli ostacoli più frequenti all’adozione – molti sistemi aziendali sono ancora carenti in termini di raccolta, conservazione e gestione dei dati e rappresentano un ostacolo significativo per tante organizzazioni.

Trovare le skill tecniche

Un’altra sfida da annotare riguarda la necessità di competenze tecniche specializzate. L’Industrial Analytics richiede una combinazione di conoscenze in ambito data science, machine learning oltre che, ovviamente, delle logiche specifiche del settore industriale di appartenenza. Trovare professionisti con queste competenze può essere un compito arduo e costoso per le aziende.

Tuttavia, i vantaggi che si possono ottenere applicando l’Industrial Analytics ai processi aziendali in un’azienda di produzione sono talmente elevati da rendere questa opzione una scelta pressoché obbligata. 

 

Le 4 opportunità offerte dall’Industrial Analytics

Nonostante le sfide, infatti, l’Industrial Analytics offre un’ampia gamma di opportunità per le industrie manifatturiere che non possono essere sottovalutate.

1. Identificare le inefficienze produttive

Una delle principali opportunità è l’ottimizzazione dei processi di produzione. Utilizzando l’Industrial Analytics, le aziende possono identificare inefficienze nei loro processi, individuare le cause principali dei problemi e implementare soluzioni mirate per migliorare la produttività e ridurre gli sprechi.

2. Manutenzione predittiva

Un’altra opportunità riguarda l’ottimizzazione della manutenzione. L’Industrial Analytics abilita un monitoraggio in tempo quasi reale dello stato dei macchinari e permette anche di prevedere guasti o problemi futuri con ampio margine di tempo. Ciò consente alle aziende di pianificare la manutenzione in modo proattivo, evitando fermi macchina improvvisi e riducendo i tempi di inattività.

3. Gestione ottimizzata del magazzino

L’Industrial Analytics consente di migliorare la gestione delle forniture, riducendo al minimo la quantità di materiali in magazzino e ottimizzando l’utilizzo delle risorse.

Analizzando i dati sugli ordini, le tempistiche di consegna e la domanda dei clienti, le imprese possono rendere più efficiente la pianificazione della catena di approvvigionamento, evitando sia l’eccesso di inventario sia la carenza di materie prime.

4. Innovazione e sviluppo di nuovi prodotti

Grazie all’adozione dell’Industrial Analytics, le aziende possono comprendere meglio (e prima) le preferenze dei clienti, le tendenze di mercato e le opportunità di innovazione. L’analisi dei dati può rivelare nuove opportunità di prodotto, suggerire modifiche o miglioramenti al catalogo esistente oltre che supportare il processo decisionale per l’introduzione di nuove soluzioni sul mercato.

 

Il futuro dell’Industrial Analytics

L’Industrial Analytics sta diventando sempre più essenziale per le industrie manifatturiere e il suo impatto continuerà ad aumentare nel futuro. Con l’avanzare della tecnologia, l’Intelligenza Artificiale diventerà sempre più sofisticata, consentendo alle aziende di ottenere risultati ancora più precisi e dettagliati.

In altre parole, ci si può aspettare che l’Industrial Analytics si integri sempre di più con altri settori, come l’Internet delle Cose (IoT) e la robotica: il futuro è un ecosistema interconnesso in cui i dati saranno la chiave per l’ottimizzazione delle operazioni industriali.

Le aziende che abbracciano l’Industrial Analytics saranno, quindi, in grado di ottenere un vantaggio competitivo significativo nel panorama industriale in rapida evoluzione.

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