Le aziende oggi devono poter fare affidamento su una gestione della produzione che consenta di rispondere alle nuove richieste del mercato, come la domanda dinamica di prodotti di qualità superiore, la riduzione dei cicli di vita e la crescente necessità di personalizzazione.

I sistemi esistenti per la gestione della produzione si basano su funzioni deterministiche. A causa della diversità e della variabile influenza di queste funzioni, i metodi attuali raggiungono i loro limiti e potrebbero non riuscire a soddisfare le esigenze future. Oggi l'industria della produzione è spesso descritta attraverso termini come Big Data, Smart Factory, Industria 4.0 e Internet of Things (IoT). Questi sono tutti legati alla quarta rivoluzione industriale che è caratterizzata dall'automazione e dallo scambio di dati nelle tecnologie di produzione. Ottimizzando questi dati, le aziende manifatturiere possono aumentare l'efficienza, creare un vantaggio competitivo e sviluppare nuove opportunità commerciali.

Di seguito illustriamo i 6 principali vantaggi che l’analisi dei dati porta alla gestione della produzione e quindi, più in generale, al business aziendale.

1. Gestione di produzione e risparmio sui costi

Nel corso degli anni, le aziende manifatturiere hanno ridotto i costi implementando i programmi Lean e Six Sigma. Questi hanno consentito di migliorare la resa e la qualità della produzione, nonché di ridurre la variabilità e gli sprechi nei processi. Tuttavia, nonostante i nuovi e più snelli programmi, alcune industrie continuano a presentare una variabilità significativa. A causa del numero di processi coinvolti nella produzione e della loro complessità, la diagnosi e la correzione dei difetti di processo richiedono un approccio più granulare.

Analisi avanzata per la gestione di produzione

Una soluzione ideale è l'analisi avanzata, ovvero l'applicazione di strumenti matematici e statistici ai dati aziendali al fine di valutare e migliorare i processi. I manager del settore manifatturiero possono utilizzare analisi avanzate per valutare i dati di processo storici e identificare relazioni e modelli tra input e processi discreti. Questi dati sono quindi impiegati per ottimizzare i fattori che hanno dimostrato di avere un impatto significativo sulla resa. Con l'aiuto dell'analisi operativa, è possibile identificare le aree che necessitano di razionalizzazione, potendo risparmiare ed essere più efficienti, con un conseguente incremento dei profitti.