Migliorare significativamente le performance e la customer satisfaction è l’obiettivo di ogni azienda e può essere raggiunto grazie all’utilizzo del data-driven.
Per guidare il manager nel decision making è necessario avere visibilità su ogni passaggio produttivo e sugli insight dei clienti.
Tutto ciò passa dai dati, preziosissima fonte di informazioni, che rappresentano una finestra sul passato e, attraverso l’analisi predittiva, anche sul futuro.
Gli analytics permettono di non procedere mai per tentativi, ma di impostare strategie mirate ed efficaci.
Difatti, gli strumenti di Big Data Analytics estrapolano dai dati i report, i modelli e le previsioni statistiche che fungono da insostituibile supporto decisionale.

Tradurre la conoscenza in azioni

Oltre ai dati sulle vendite, sulle interazioni con i clienti e sui progetti di marketing, le informazioni provenienti in real time dall’intera supply chain hanno un ruolo fondamentale nell’ottimizzazione delle attività produttive e nell’elaborazione di reazioni tempestive a ogni sollecitazione proveniente dal mercato.

L’utilizzo di sensori e strumenti di automazione, sapientemente installati in ogni reparto dell’azienda, consente di estrarre un gran numero di dati grezzi che possono essere raffinati e modellizzati per produrre valore.
L’enorme mole di dati (non a caso si parla di “Big Data”), estratti in modalità continua, infatti, può essere processata attraverso raffinati modelli matematici e statistici, al fine di individuare relazioni significative tra informazioni che provengono da fonti diverse.
Una supply chain capillarmente tracciata, infatti, aiuta i decisori a operare con miglior cognizione di causa, sulla base di informazioni più dettagliate e non visibili con metodi di analisi tradizionali.

È chiaro, quindi, che gli strumenti di Big Data Analytics, applicati a livello di supply chain, aumentano la capacità di lettura delle attività aziendali nel loro complesso, andando oltre la semplice analisi di Business Intelligence.
Le ricadute dell’impiego dei Big Data Analytics sono positive a livello di programmazione, costi, tempi, strategie e rendono l’azienda proattiva, capace di anticipare i propri bisogni e quelli dei consumatori.

Incremento dei livelli di competitività, beneficio primario dei Big Data Analytics

Utilizzare le tecniche di Big Data Analytics a livello di supply chain apre un ventaglio di opportunità di ottimizzazione dei processi e offre numerosi vantaggi.
Queste analytics, quindi, non solo forniscono un quadro dettagliato delle operazioni di supply chain, ma sono anche in grado di anticiparne gli sviluppi grazie a piattaforme di Intelligenza Artificiale e Machine Learning.

Il monitoraggio capillare e in real-time di un ciclo di produzione, per esempio, consente di:

  • stimare il consumo dei materiali con largo anticipo e migliorare la pianificazione dei rifornimenti e delle spedizioni;
  • pianificare meglio i compiti delle risorse aziendali e l’utilizzo dei mezzi, contenendo i costi e riducendo le inefficienze;
  • assicurare una migliore programmazione degli interventi di manutenzione o di verifica sui mezzi;
  • raggiungere l’allineamento tra domanda e offerta;
  • elevare il livello di qualità dei servizi offerti.

In sintesi, l’impiego dei Big Data Analytics per la supply chain, migliora la competitività complessiva di qualsiasi azienda.
Ma come mettere in opera un sistema di estrazione dei dati dalla catena del valore che consenta di applicare le tecniche di Big Data Analytics?

Non solo hardware e software adeguati, ma competenza e consulenza

Digitalizzare la supply chain implica l’implementazione di sensori e di altri dispositivi di tracciamento, che possano trasformare in formato digitale ogni movimento dei mezzi e delle risorse, restituendo un flusso di dati costante.
Significa anche interconnettere gli strumenti e le risorse in un grande network centralizzato.
Nella fabbrica interconnessa si supera il tradizionale paradigma verticale, in cui ogni reparto opera in base al proprio compito, e si preferisce adottare un approccio orizzontale e sinergico.
Tutti i dati elaborati dai sensori montati negli impianti e nel magazzino sono fruibili in real time da diversi dipartimenti aziendali e permettono di implementare strategie integrate.

Per creare un sistema tanto sofisticato di monitoraggio della supply chain è utile farsi affiancare da una realtà specializzata, che sappia come progettare un ecosistema digitale su misura e possa fornire tutti gli elementi hardware e software necessari.

SICK, multinazionale leader nella produzione di smart sensor e soluzioni per l’automazione industriale, può essere il partner giusto per organizzare il sistema informatico capace di sfruttare il grande potenziale dei Big Data Analytics.
Sin dal lontano 2016, infatti, SICK sviluppa soluzioni per i Big Data.
Risale a 6 anni fa il lancio del software Package Analytics per l’acquisizione e l’elaborazione dei dati rilevati in ambito logistico.
Da allora, l’azienda ha continuato a investire sempre di più sui Big Data Analytics, sviluppando dispositivi e strumenti capaci di contribuire efficacemente alla produzione di conoscenza

Per non perdere mai la visione d’insieme, per esempio, SICK ha progettato e integrato nei propri prodotti alcune funzioni Smart , che elaborano i segnali di rilevamento e di misurazione dei sensori montati lungo la supply chain e li collegano ai segnali di un sensore esterno, generando solo le informazioni sul processo che sono effettivamente necessarie.
Ciò consente di risparmiare tempo nell’analisi dei Big Data, accelerando così i processi di elaborazione e rendendo superflui hardware aggiuntivi.

La gamma completa di smart sensor offerti da SICK risponde a ogni esigenza di applicazione.
Per questo, SICK permette di creare la soluzione più efficace per l’elaborazione dei dati in tempo reale.

Fonte: https://www.logisticamente.it/