Data Strategy: il valore di agire su organizzazione, processi e tecnologia

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Data Strategy: il valore di agire su organizzazione, processi e tecnologia

Nell’azienda data driven i processi vengono ottimizzati in base alle evidenze analitiche. Ecco come attuare la trasformazione in ambito Industry 4.0 con un metodo basato su best practice e il supporto di un partner

09 Giu 2020

di Arianna Leonardi

I dati sono la chiave per ridisegnare i processi di business in ottica di efficienza e innovazione. La capacità di raccogliere, elaborare e sfruttare le informazioni provenienti da più fonti diventa quindi una leva competitiva irrinunciabile per qualsiasi azienda alle prese con le iniziative di digital transformation.

Nel settore manifatturiero, ad esempio, le imprese possono concretizzare le promesse dell’Industria 4.0 (organizzazione efficiente, automazione spinta, riduzione dei costi e dei consumi, continuità operativa e così via) a patto di costruire un sistema efficace per la gestione e l’analisi dei dati, con particolare riferimento alle informazioni generate dall’Internet Of Things.

Estrarre valore dall’immenso patrimonio informativo a disposizione, diventando una data driven enterprise, richiede un salto evolutivo importante sotto una pluralità di aspetti: tecnologico, organizzativo, culturale e delle competenze. Ecco perché la guida di un partner esperto, con conoscenze multi-disciplinari e una solida esperienza sul settore specifico, può fare realmente la differenza per la definizione della data strategy e la realizzazione di progetti complessi di trasformazione.

Cosa è l’azienda data driven e come funziona

Oggi si sente parlare sempre più spesso di azienda “data driven”, ovvero “guidata dai dati”, ma cosa significa esattamente?

Come intuibile, il termine indica una categoria di imprese (particolarmente lungimiranti ed evolute sul piano tecnologico) che utilizzano il mare magnum delle informazioni disponibili per prendere decisioni strategiche più consapevoli, basate sulle evidenze della data analytics. Inoltre, tutti i processi di business dell’ecosistema aziendale vengono ottimizzati e automatizzati grazie agli strumenti di monitoraggio, analisi e intelligenza artificiale.

Un’impresa può essere definita data driven se l’approccio decisionale guidato dalle evidenze analitiche è esteso a tutta l’organizzazione, seguito a qualsiasi livello dell’organigramma, connaturato a qualunque attività strategica e operativa.

I dati all’interno della fabbrica intelligente

Facendo degli esempi concreti e tornando al mondo dell’Industria 4.0, le aziende manifatturiere oggi dispongono di un quantitativo immenso di informazioni provenienti in gran parte dai dispositivi dell’Internet Of Things.

All’interno dei moderni impianti, infatti, i macchinari vengono equipaggiati con sensori intelligenti (dotati di connettività e in certi casi di potenza computazionale) che raccolgono informazioni sullo stato di salute e sul funzionamento dei componenti, nonché sulle condizioni ambientali dello stabilimento. I dati grezzi o pre-elaborati (in caso ci siano computer a bordo macchina) vengono inviati attraverso la rete ai sistemi informativi aziendali (che possono risiedere in locale o in cloud).

Qui le informazioni vengono pulite, archiviate, incrociate con altri dati multi-source (provenienti ad esempio dalle soluzioni Erp dell’azienda oppure dal portale di ecommerce di un distributore), quindi elaborate con i software analitici per ottenere evidenze altrimenti nascoste sui processi di business.

Grazie agli insights risultanti dalle analisi è possibile infatti individuare eventuali inefficienze o colli di bottiglia, fare luce sugli sprechi energetici, intercettare riduzioni di performance e possibili rischi di guasto.

Le dinamiche data driven dell’Industria 4.0

Le aziende possono quindi prendere decisioni rapide e consapevoli per migliorare i processi produttivi in ottica di efficienza e continuità operativa, correggendo i malfunzionamenti, anticipando eventuali rotture ed evitando fermi macchina, ottimizzando i consumi di energia. L’intelligenza artificiale può addirittura innescare meccanismi di autoregolazione dell’impianto sulla base degli insights: ad esempio, riconfigurando la potenza degli azionamenti in base ai dati relativi alla tipologia di produzione.

L’Internet Of Things e i sistemi di data analytics consentono anche di fare innovazione: molti processi produttivi e logistici possono essere completamente ripensati e stravolti in funzione degli insights. Inoltre, poiché gli stessi prodotti venduti sul mercato sono dotati sempre più spesso di intelligenza (quindi hanno la capacità di generare dati e trasmetterli in rete), le aziende possono raccogliere informazioni utili su eventuali difettosità oppure sulle modalità di utilizzo da parte dei consumatori. Sono quindi in grado di intervenire per migliorare il prodotto o studiare funzionalità aggiuntive che soddisfino le necessità dei clienti.

Un’altra opportunità derivante dall’Industria 4.0 è la possibilità di coordinare i processi di business tra i diversi attori lungo la supply chain, abilitando dinamiche di produzione e logistiche basate sui principi lean. I sistemi informativi dei diversi player (fornitori, clienti, partner e cosi via) possono interfacciarsi, scambiare facilmente dati e automatizzare molte interazioni e procedure. Ad esempio, i sistemi analitici calcolano il quantitativo di materiali necessari per soddisfare una determinata produzione e, se si rileva una mancanza di scorte a magazzino, viene inviato l’input per effettuare automaticamente l’ordine al fornitore.

Insomma, l’Industria 4.0 abilita tutte le dinamiche necessarie per automatizzare e ottimizzare i processi di business delle aziende manifatturiere, basandosi sulla certezza dei dati e nell’ottica del miglioramento continuo.

Gli ingredienti per ottimizzare i processi di business

Se i vantaggi offerti in ambito manifatturiero dall’uso sapiente delle informazioni sono chiaramente evidenti, la strada per arrivare a ottimizzare i processi di business secondo un approccio data driven non è così scontata. Si tratta infatti di attivare dinamiche nuove che presuppongono un lavoro intenso su persone, metodologie e tecnologie.

La capacità di sfruttare gli insights per migliorare i processi di business deve essere infatti estesa a qualsiasi ambito di attività e utente aziendale: chiunque nell’organizzazione è chiamato a razionalizzare il proprio modus operandi attraverso le evidenze analitiche. Si tratta quindi di instillare una nuova mentalità nel dipendente (dopotutto si vanno a toccare abitudini sedimentate) e di trasferire le competenze per un utilizzo corretto degli analytics. Bisogna quindi agire con piani di change management e formazione per portare l’azienda tutta al nuovo status di data driven enterprise.

Le metodologie con cui si affronta il cambiamento e si trasformano i processi sono altrettanto fondamentali e possono derivare soltanto da una profonda expertise sul settore di riferimento. Il ricorso a best pratice è la chiave per ottenere ritorni significativi e in tempi ragionevoli, decretando il successo dei progetti di innovazione in ottica data driven.

Infine, la scelta tecnologica, con successivo deployment, rappresenta il terzo pillar per un ridisegno efficace dei processi di business. È chiaro a questo proposito che servono conoscenze approfondite sull’offerta del mercato, oltre a un solido know-how di implementazione e integrazione all’interno dell’ecosistema tecnologico esistente.

Insomma, diventare data driven è un percorso complesso, che richiede competenze multidisciplinari e una forte specializzazione su alcuni domini e settori. Affidarsi a un soggetto esterno qualificato può essere una valida scorciatoia e soprattutto una garanzia di successo per le iniziative di ottimizzazione dei processi di business guidata dai dati.

Come sviluppare la trasformazione data driven

Un consulente esperto e referenziato può quindi agevolare lo sviluppo della data strategy aziendale e di progetti per la trasformazione guidata dagli snalytics, con un percorso tipicamente strutturato in più fasi.

Lo stadio iniziale si concentra sull’analisi dei processi esistenti e della cultura organizzativa, definendo i modelli di business e gli obiettivi strategici.

Il secondo passo concerne l’identificazione delle aree di intervento con la messa a punto di una roadmap concreta per lo sviluppo del progetto, basata su best practice riconosciute. Si stabiliscono le attività prioritarie, nonché le scadenze e le responsabilità per ciascun task.

Si procede quindi con la realizzazione vera e propria del cambiamento, mettendo in campo i modelli operativi e gli strumenti informatici definiti nelle fasi precedenti. Cruciale risulta anche la formazione delle risorse, che devono essere accompagnate nell’utilizzo delle nuove tecnologie fornendo gli skill pratici e incoraggiando il cambio di mindset.

Infine, non bisogna trascurare la costruzione di un solido sistema per la misurazione oggettiva dei risultati ottenuti, basato su key performance indicators. Solo con il monitoraggio costante delle prestazioni è possibile valutare l’efficacia delle azioni adottate e intervenire per correggere eventuali inefficienze, nell’ottica del continous improvement.

Insomma, la via verso la trasformazione data driven richiede una combinazione di conoscenze e know-how che difficilmente le aziende possono reperire all’interno. Ecco perché la scelta di affidarsi a un partner, in grado di seguire l’intero processo di cambiamento su più livelli (persone, metodologie, tecnologia), risulta preferibile per definire una data strategy coerente ed efficace, nonché per completare l’ottimizzazione dei processi di business senza ritardi e con i ritorni auspicati.

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Arianna Leonardi

Giornalista

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