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4 modi per migliorare l’efficienza produttiva usando i Big Data

4 modi per migliorare l’efficienza produttiva usando i Big Data

Migliorare l’efficienza produttiva è un pensiero fisso delle aziende del manifatturiero: lo è nella misura in cui il costante bilanciamento delle risorse è una delle sfide più grandi da superare nel settore – un playground complesso, in cui l’impresa deve fare i conti con i costi altalenanti delle materie prime, le condizioni della logistica e le normative ambientali. 

Le organizzazioni devono confrontarsi quotidianamente con molteplici variabili che influenzano il numero di prodotti difettosi, la quantità di prodotti immessi sul mercato o la velocità con cui tali prodotti attraversano l’intera supply chain. Ognuna di queste fasi ha intrinseche caratteristiche che hanno bisogno di essere affrontate in maniera specifica. Per farlo, però, bisogna anche dotarsi di strumenti e dati in grado di permettere alle aziende di monitorare in tempo quasi reale la situazione, affinché le imprese del Manufacturing possano prevenire anziché reagire a eventi avversi.

In questo senso, infatti, i Big Data trasformano il modo di lavorare delle organizzazioni manifatturiere rispondendo all’esigenza più importante di tutte: risparmiare sui costi e migliorare l’efficienza produttiva.

 

Migliorare l’efficienza produttiva: 4 modi per farlo

Migliorare l’efficienza produttiva non significa solo massimizzare i ricavi e ridurre i costi, ma anche riuscire a manovrare la supply chain, il magazzino e la produzione secondo i propri obiettivi, avendo il pieno controllo delle operazioni. Per raggiungere questo obiettivo esistono 4 strade percorribili.

1. Ottimizzare la supply chain

Può sembrare scontato, ma uno dei fattori che fa salire i costi di produzione riguarda la logistica che caratterizza il manifatturiero. Contando sui Big Data, le imprese possono ridurre i rischi della consegna del materiale e della sua distribuzione, e prevedere la probabilità che una consegna arrivi secondo i tempi stabiliti attraverso un monitoraggio in tempo quasi reale dei fattori che influenzano le consegne, dal traffico fino a cantieri in corso lungo la strada. 

2. Monitoraggio della produzione quotidiana

Il Manufacturing può essere tradotto come un ciclo continuo che si ripete ogni giorno. Se all’interno della quotidianità qualcosa non funziona secondo le aspettative, allora gli effetti si ripercuotono a cascata sull’intera organizzazione. 

Perciò, per migliorare l’efficienza produttiva serve determinare regolarmente la qualità del lavoro di produzione. I Big Data possono essere impiegati per sviluppare un sistema, aggiornato in tempo quasi reale, che stima l’impatto che le operazioni di routine hanno sulla salute finanziaria complessiva dell’azienda – così che niente resti nascosto.

3. Manutenzione preventiva

Per migliorare l’efficienza produttiva è necessario evitare i fermi delle macchine. Per ottenere questo risultato, i Big Data devono essere analizzati per attuare un programma di manutenzione preventiva: gli interventi saranno così meno invasivi, meno costosi e meno impattanti sulla produttività dell’azienda. 

In altre parole: vengono ridimensionati i costi associati alla manutenzione dei macchinari e di conseguenza aumentano i margini, oltre a evitare spiacevoli situazioni impreviste.

4. Adattamento della produzione

Per migliorare l’efficienza produttiva non dobbiamo sottovalutare la capacità dei Big Data di legare la produzione ai bisogni del consumatore finale. 

Le imprese manifatturiere possono monitorare la domanda e il comportamento dei clienti in modo da adattare le linee di produzione e soddisfare la disponibilità dei prodotti in modo efficiente ed efficace, tramite modelli predittivi.

 

Migliorare l’efficienza produttiva: cosa serve

La centralità dei Big Data per migliorare l’efficienza produttiva nel Manufacturing è figlia dei tantissimi dati che sono accessibili oggigiorno. Queste informazioni devono essere raccolte in maniera ordinata, elaborate, analizzate e infine trasposte in una visualizzazione grafica che sia intuitiva e facile da condividere. Quest’ultimo aspetto è essenziale affinché chiunque in azienda, anche i data citizen non tecnici, possano fruire degli insight generati dai dati.

Una data platform evoluta, perciò, è necessaria per orchestrare i tantissimi dati nel manifatturiero. Lo scopo ultimo è quello di trasformare i dati in azioni e le azioni in opportunità di business. 

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