I sistemi di Business Intelligence fanno sempre più parte della realtà quotidiana della nostra azienda come strumento per sfruttare al meglio, in tempo reale, i dati da noi gestiti e prendere decisioni migliori, prevenire errori, anticipare nuove esigenze e sviluppare nuovi modelli di business.
È proprio la loro capacità di prevedere il futuro che ha maggior valore perché apre enormi opportunità di crescita. Per farlo, è essenziale formulare le domande appropriate con l’obiettivo di ottenere risposte che ci aiutino a mettere in atto azioni su specifici obiettivi di business. A partire da queste premesse, l’analisi predittiva cerca di costruire un modello analitico che vada alla ricerca di tendenze, modelli ripetitivi o comportamenti prevedibili per rappresentare e prevedere, attraverso una formula matematica, un comportamento o risultato futuro, solitamente accompagnato da un indice di probabilità.
Per fare questo, è necessario affidarsi ad analisi descrittive che facilitano la strutturazione dei dati passati e presenti per fare proiezioni sul futuro. Ad esempio, la variazione del prezzo dei diversi materiali e formati negli ultimi mesi, l’evoluzione delle vendite di ogni tipo di cliente o il tempo medio di consegna nell’ultimo anno.
L’analisi prescrittiva, d’altra parte, ci permette di agire di fronte a possibili scenari come sapere qual è il momento migliore per raccogliere ogni tipo di materiale in base alle previsioni di vendita o valutare se la riduzione dei tempi di consegna di un giorno comporterà un aumento del volume delle vendite. In breve, si tratta di ottimizzare le risorse e la produzione.
Tuttavia, perché tutto questo sia possibile, è necessario disporre e integrare nel sistema informazioni di alta qualità, che determineranno l’indice di probabilità delle previsioni ottenute. Pertanto, non vale qualsiasi dato. Ciò può essere ottenuto da diverse fonti interne (MES, EPR, ecc.) ed esterne (sistemi web o OPC-UA delle nostre macchine). I dati devono essere interconnessi in modo che non siano più "nascosti" e possano incrociarsi tra loro per produrre risposte adeguate. Ed è qui che i programmi intelligenti (MES+ e Analytics) danno il meglio di sé, rendendo la Smart Factoryuna realtà.
Questo avanzato sistema di produzione ha la capacità di offrire una panoramica di ogni singolo processo produttivo in tempo reale. Informazioni precise sullo stato delle macchine (disponibilità, manutenzione, carico), sulla capacità del magazzino di soddisfare il fabbisogno di materiale per gli ordini, sul loro avanzamento, sulla loro fase di produzione (taglio, piegatura, verniciatura, montaggio, ecc.) e sui tempi di consegna.
Con questa panoramica completa della produzionedell’impianto, vengono offerte risposte, soluzioni ad ogni eventualità. Ad esempio, avvisare gli operatori se le scadenze non saranno rispettate, se il materiale si esaurirà o se la produzione deve essere ridistribuita a causa di sovraccarico o manutenzione.
Al contempo, questo software consente una pianificazione intelligente e automatica, che si retroalimenta a partire dagli eventi del mondo reale (fermi macchina imprevisti, ordini urgenti, mancanza di personale...) e dall’analisi dei dati. Inoltre consente di realizzare una simulazione virtuale in caso di un’eventuale contingenza. Per esempio, immaginiamo che all’improvviso arrivi un ordine con un alto volume di materiale. Il sistema visualizza se le macchine saranno in grado di far fronte a questo carico di lavoro entro le scadenze, valutando eventuali ritardi in altri ordini. Se si accende la luce verde, l’operatore convalida e lancia la nuova pianificazione.
In breve, l’analisi predittiva cerca di utilizzare informazioni che abbiamo già per prevedere informazioni che non abbiamo. Andando oltre, è quella che sarebbe in grado di consigliare l’opzione migliore nell’ambito di una serie di azioni possibili basate sulla previsione dei risultati di ciascuna di esse. Un oracolo con garanzie che permette di ottenere le migliori prestazioni dall’impianto, con il massimo livello di efficienza e produttività e con un’elevata riduzione di costi e tempi.
Che il Covid-19 abbia cambiato la nostra vita è innegabile, così come il fatto che abbia cambiato il modo in cui affrontiamo i nostri processi più comuni. Allo stesso modo, non si può negare che questa nuova situazione abbia fatto capire l’importanza del processo di digitalizzazione alle aziende che prima mostravano una certa reticenza nei confronti del processo di digitalizzazione.
Il processo di vendita di un nuovo prodotto o progetto è particolarmente delicato e la sua realizzazione dipende in molti casi dall’aver effettuato una corretta analisi dei costi. L’esperienza dimostra che un accurato preventivo di spesa in un settore come quello della lamiera e del metallo non è un lavoro facile, poiché devono essere presi in considerazione molti parametri e variabili senza i quali si possono commettere errori che hanno un impatto significativo sulla gestione finale dell’azienda.
Recentemente, Lantek ha sviluppato un nuovo algoritmo chiamato ICA "Intelligent Collision Avoidance", che combina diverse tecniche, al fine di ridurre al minimo le potenziali collisioni tra la testa e i profili instabili.