In che modo i prodotti di dati possono promuovere l'efficienza nella produzione

In che modo i prodotti di dati possono promuovere l'efficienza nella produzione

Timestamp: 8 febbraio 2023 6:29
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Di Pablo Ríos, Business Manager per le industrie manifatturiere ed energetiche, Keepler Data Tech. 

Per anni, i produttori sono stati sotto pressione per trovare maggiori efficienze. La formula è rimasta abbastanza coerente: gli obiettivi in ​​genere si concentrano sulla riduzione dei costi e sull'aumento della qualità per difendere i margini di profitto e persistere in mercati difficili.

Sebbene questo approccio sia stato il segno distintivo di molti produttori di successo, una tale strategia ha ridotto i margini sempre più stretti, mentre i metodi tradizionali sono stati a lungo esauriti. Poiché i limiti sono stati raggiunti, le imprese hanno dovuto diventare più innovative e, fortunatamente, ora hanno gli strumenti per farlo.

Oggi, i dati stanno alimentando tutto ciò che facciamo, tanto che si stima che entro il 175 ci saranno ben 2025 zettabyte di dati nella sfera dati globale.

Per i produttori, questo offre opportunità. In effetti, i dati hanno il potenziale per essere una delle maggiori risorse del settore, consentendo alle aziende di successo di prosperare nell'arena di produzione frenetica e competitiva di oggi. 

Tuttavia, rendersi conto che il potenziale dipende fortemente dalle aziende manifatturiere che gestiscono i dati nel modo giusto.

Progetti di dati contro prodotti di dati

Al momento, le aziende di tutte le forme, dimensioni e settori, non solo i produttori, si avvicinano ai dati con una mentalità progettuale. Ogni volta che una funzione aziendale ha un problema che desidera risolvere utilizzando i dati, l'organizzazione parte da zero: acquisendo i dati, ripulendoli e preparandoli, quindi analizzandoli per quello specifico caso d'uso.

Si tratta di un approccio imperfetto che non consente alle aziende di utilizzare nel modo più efficiente ed efficace i propri investimenti in dati. Spesso è lento, porta a duplicare il lavoro e gli output di ciascun progetto in genere non possono essere riutilizzati per risolvere altri casi d'uso.

Invece, le organizzazioni dovrebbero cercare di gestire i dati come un prodotto, spostando l'attenzione dalle sfide individuali e verso lo sviluppo di framework che possono essere utilizzati e riutilizzati per consentire l'uso dei dati per risolvere le sfide chiave su base ripetuta. In altre parole, dovrebbero adottare un approccio ai dati incentrato sul prodotto (non sul progetto).

In effetti, i prodotti di dati hanno il potenziale per rivoluzionare la produzione, offrendo diversi modi per promuovere l'efficienza in modi innovativi.

Con i prodotti di dati, i framework di dati pronti all'uso possono essere sfruttati rapidamente per fornire in tempo reale, ad esempio, identificare i colli di bottiglia nei processi di produzione, che possono aiutare i produttori a identificare e risolvere rapidamente i problemi, ridurre i tempi di inattività e aumentare la produttività.

Ad esempio, abbiamo visto casi in cui i prodotti di dati sono stati utilizzati per fornire l'ottimizzazione della produzione per la produzione di una bottiglia, portando a tassi di riduzione del rifiuto della bottiglia tra il 5% e il 20%.

Qui sono stati creati modelli di apprendimento automatico per determinare i criteri chiave per la qualità nel processo di produzione delle bottiglie tra centinaia di variabili. È stato creato un albero decisionale con gli intervalli di valori per la temperatura del collo di bottiglia, la pressione di soffiaggio e altri criteri chiave. Di conseguenza, applicando combinazioni di queste regolazioni, la riduzione delle bottiglie scartate è stata drasticamente ridotta mentre la qualità è stata mantenuta.

Inoltre, analizzando i dati delle apparecchiature e dei sistemi di monitoraggio, i prodotti di dati possono anche prevedere quando è probabile che una macchina si guasti, consentendo ai produttori di programmare la manutenzione prima che si verifichi un guasto. Questo aiuta a prevenire tempi di inattività non pianificati e riduce la necessità di costose riparazioni.

Allo stesso modo, l'elemento in tempo reale dei prodotti dati può anche aiutare i produttori a ottimizzare la loro catena di fornitura fornendo visibilità sui livelli di inventario e sui tempi di consegna. Ciò consente loro di prendere decisioni informate su quando ordinare materiali e componenti, riducendo il rischio di esaurimento scorte e scorte eccessive.

Anche le preziose informazioni sul comportamento e sulle preferenze dei clienti sono fondamentali. Analizzando i dati delle vendite, del marketing e del servizio clienti, i produttori possono identificare le tendenze e prendere decisioni informate sullo sviluppo del prodotto e sulle strategie di marketing.

Individuare un'opportunità in costante miglioramento

Attraverso queste varie applicazioni, i prodotti dati possono offrire ai produttori vantaggi significativi, dal miglioramento del processo decisionale e dall'aumento dell'efficienza operativa alla riduzione dei costi e alla riduzione dei tempi di inattività delle macchine.

Detto questo, i prodotti di dati rimangono relativamente nuovi nello spazio di produzione. Perché? Perché le vecchie abitudini sono dure a morire: dove i produttori hanno tradizionalmente cercato e/o sviluppato soluzioni che affrontano casi d'uso specifici (adottando un approccio di progetto dati), questa continua a essere la strada che molti intraprendono. È un ottimo esempio del detto "se non è rotto, non aggiustarlo".

Fondamentalmente, tuttavia, i progetti di dati sulla capacità di personalizzazione riducono i vantaggi che i produttori possono ottenere rispetto alle soluzioni di dati personalizzati (prodotti di dati). Per questo motivo, è fondamentale che le aziende manifatturiere cambino mentalità e adottino soluzioni che possono essere implementate attraverso prodotti di dati che forniscano un processo più chiaro e un ROI migliore.

Andando avanti, è probabile che molti produttori inizieranno ad andare in questa direzione poiché il costo dell'archiviazione e dell'elaborazione dei dati continua a diminuire.

Man mano che il modello di economia di scala offerto dagli hyperscaler continua a migliorare, i produttori avranno un'opportunità privilegiata per abbracciare con tutto il cuore i prodotti di dati in modo più rapido ed economico.

Questo, unito alla capacità delle aziende di lavorare con partner che hanno un alto grado di specializzazione nell'utilizzo dei servizi cloud nativi, consente di ridurre drasticamente le spese operative associate ai prodotti dati, rendendoli ancora più appetibili.

La cultura è fondamentale

Naturalmente, questi aspetti sono solo una parte del puzzle. Mentre il ROI migliorato e l'OPEX ridotto contribuiranno a coinvolgere i decisori chiave, sarà necessario un cambiamento culturale più ampio per garantire che i prodotti di dati siano implementati e utilizzati prontamente in un ambiente di produzione.

Per instillare questo cambiamento di mentalità, è importante che le aziende mantengano aggiornate le loro pratiche relative ai dati. Ciò significa implementare e/o migliorare i processi chiave per migliorare la qualità dei dati ed eliminare gli errori per garantire lo sviluppo di modelli più solidi e affidabili.

Per raggiungere questo obiettivo, i produttori dovrebbero innanzitutto concentrarsi sulla protezione e sullo sfruttamento delle giuste competenze, strategie tecnologiche e partnership in grado di spingerli avanti in uno spazio relativamente nuovo o sconosciuto. Allo stesso modo, dovrebbero lavorare per migliorare la comprensione interna e le competenze, guidate sia dalla volontà dei singoli di apprendere e abbracciare nuove competenze sia dagli investimenti nella formazione da parte delle imprese stesse.

Mettendo in atto questi elementi fondamentali, i produttori saranno pronti a iniziare a sviluppare e distribuire prodotti di dati in grado di offrire una varietà di vantaggi trasformativi. In effetti, coloro che sono proattivi nel farlo guideranno la carica nel settore e, di conseguenza, sbloccheranno vantaggi vitali per la prima mossa.

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