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Manufacturing
Il manifatturiero deve governare una grande quantità di dati provenienti da molteplici fonti. Supply Chain, costi di materie prime, trasporti e risorse umane e aspettative sempre più alte da parte dei clienti devono essere governati per accelerare il ritorno dell’investimento e promuovere la crescita.
In questo scenario, investire nella digitalizzazione e nell’innovazione dei processi è sempre più centrale. Nel 2026, le imprese possono contare su diverse misure a sostegno degli investimenti, tra cui il nuovo Iperammortamento 2026-2028, il bando Investimenti Sostenibili 4.0 e la Nuova Sabatini per il biennio 2026-2027.
Conoscere in tempo reale, da una prospettiva visiva intuitiva, lo stato delle infrastrutture e confrontare vari scenari con i relativi impatti sulle altre aree aziendali e sul business consente di assumere decisioni migliori più rapidamente, aumentare l’efficienza dei processi e rendere gli utenti più autonomi nell’analisi e nella reportistica.
Più controllo delle aree strategiche
Le aziende manifatturiere devono affrontare sempre più incertezza e garantire la continuità operativa, gestendo la resilienza della Supply Chain, la volatilità dei costi energetici, la scarsità di materie prime e le tensioni geopolitiche. In questo scenario, strategie come il nearshoring e una maggiore attenzione alla sostenibilità diventano sempre più rilevanti.
Diventa quindi fondamentale avere accesso immediato a informazioni chiare e puntuali, dal plant alla camera di regia, monitorando anche l’impatto ambientale attraverso carbon footprint e indicatori ESG, e anticipando possibili scenari a supporto delle decisioni strategiche. Una visione integrata della filiera produttiva, sostenuta da dati affidabili e facilmente accessibili, permette di rafforzare la digitalizzazione, migliorare l’efficienza, rispondere più rapidamente al mercato e sviluppare prodotti e servizi più competitivi.
AI & Predictive Analytics
L’adozione di soluzioni di AI e Predictive Analytics permette alle aziende manifatturiere di trasformare i dati di produzione in insight concreti e anticipare le esigenze del business. Attraverso il Machine Learning è possibile sviluppare modelli di Manutenzione Predittiva, riducendo fermi macchina e costi operativi, e di Demand Forecasting, per prevedere la domanda e ottimizzare pianificazione e approvvigionamenti.
Parallelamente, la GenAI sta rivoluzionando il modo di interagire con i dati di produzione, rendendo le informazioni più accessibili e consentendo agli utenti di interrogare dati e KPI attraverso un linguaggio naturale, accelerando analisi e decisioni.
I nostri clienti
Realtà industriali come Ansaldo, Permasteelisa, Italcementi e SDF hanno scelto The Information Lab per rafforzare la loro strategia data-driven, eliminare i silos orizzontali e verticali e spingere l’autonomia delle decisioni grazie a un approccio visuale intuitivo.
Ora le imprese possono contare su una piattaforma di Self Service Analytics costruita sulle loro esigenze e possono fare affidamento su una serie di dashboard per monitorare i KPI in tempo reale.
Casi Applicativi
- Use Case Kwantis: Ottimizza la Business Intelligence con Embedded Analytics
- Energy, Manufacturing
- Smart Factories: l’innovazione digitale di Marcegaglia e Feralpi
- Manufacturing
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Technologies
Il settore manifatturiero è sempre più chiamato a digitalizzare e integrare i propri processi. In questo contesto, adottare un solido approccio data-driven è fondamentale per trasformare grandi quantità di dati provenienti da fonti diverse in informazioni utili a migliorare l’efficienza operativa e supportare le decisioni.
Le tecnologie di Data Visualization, Data Preparation, Analytics e Data Cloud permettono di costruire un ecosistema del dato completo e accessibile. Soluzioni come Tableau e Power BI consentono di rendere gli utenti business autonomi nell’esplorazione dei dati e nella creazione di dashboard e report interattivi, favorendo una maggiore diffusione della cultura del dato all’interno dell’organizzazione.
Per la preparazione, l’integrazione e l’automazione dei dati, Alteryx e KNIME permettono di combinare informazioni provenienti da diverse fonti – come MES, ERP e CRM – automatizzando attività manuali e abilitando analisi sempre più avanzate. Sul fronte della moderna architettura dati, Databricks e Snowflake consentono di creare ambienti scalabili e interconnessi, in cui raccogliere, gestire e valorizzare grandi volumi di dati a supporto di analytics, AI e processi decisionali.
L’esperienza di The Information Lab a supporto delle aziende manifatturiere ha evidenziato molteplici possibilità di applicazione di queste tecnologie: dall’analisi di vendite e marginalità al monitoraggio dell’efficienza produttiva, dalla pianificazione della domanda all’ottimizzazione della Supply Chain, fino all’analisi delle performance e al controllo degli indicatori ESG.








