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Analisi dati di produzione: le strategie per un impianto data driven
Nel mondo del digitale esiste un adagio che si ripete sempre più di frequente con il passare degli anni: i dati sono il nuovo petrolio. E anche se è un modo di dire nato in un contesto diverso, si può applicare perfettamente anche al mondo dell'industria, per esempio ai contesti di analisi di produzione, dove raccogliere i dati nel modo corretto apre a una serie considerevole di opportunità.
Analisi dei dati di produzione: un tassello importante per gli impianti data driven
La raccolta dei dati di produzione è senza dubbio uno dei tasselli fondamentali per le aziende che si sono poste l'obiettivo di arrivare a trasformare le proprie risorse in impianti data driven. Ma, come è facile intuire, non è sufficiente. Il vero tesoro o, per usare termini più corretti, il vero asset, è nell'analisi dei dati di produzione, che possono rivelarsi vitali per la gestione della produzione, per l'ottimizzazione degli investimenti e così via.
Analisi della produzione: previsione dei guasti
A titolo di esempio prendiamo una delle principali voci di costo per le industrie e le aziende del comparto produttivo: la manutenzione. Secondo i dati di Statista nel 2021 le aziende si affidavano ancora alla tradizionale manutenzione preventiva nell'88% dei casi, mentre il 52% è addirittura ancora legato al vecchio concetto di manutenzione proattiva, ovvero alla riparazione contingente in caso di guasto. La scelta di passare a un sistema di manutenzione predittivo, cioè basato sui reali dati di produzione, può comportare un risparmio che va dal 18 al 25%, secondo McKinsey.
La gestione dei guasti, tuttavia, non è che uno dei campi in cui avere a disposizione dati di produzione realistici e affidabili da analizzare può portare vantaggi. In realtà tutta la filiera, dalla produzione al marketing passando per le vendite può raggiungere un miglioramento. Pensiamo per esempio alla possibilità di conoscere preventivamente la disponibilità di un surplus di produzione e, attraverso la gestione dei dati, fare in modo che il marketing e le vendite ne siano immediatamente informati, permettendogli così di contattare i clienti per eventuali integrazioni di ordinativi a prezzi vantaggiosi.
Cosa fare per ottenere impianti data driven
Il presupposto fondante per la creazione di un sistema data driven è che i dati di partenza siano affidabili e consistenti. Preliminarmente è indispensabile la progettazione di una singola sorgente sicura e affidabile per tutti i dati aziendali. Una parte fondamentale di qualsiasi strategia data driven, infatti, è la coerenza dei dati raccolti.
Poi, il primo tassello operativo è senza dubbio l'acquisizione dei dati. Questo comporta, nella maggior parte dei casi, due passaggi distinti ma altrettanto fondamentali: la raccolta dei dati pregressi (data ingestion) e l'acquisizione dei dati presenti e futuri. Se per la seconda è sufficiente impostare i sistemi in modo corretto, la prima può comportare diverse difficoltà: molto spesso, infatti, le aziende dispongono già di dati storici, ma gestiti in modo polverizzato, per esempio su fogli Excel, file di log e database distinti. Ecco perché nell'adozione di una strategia data driven è necessario affidarsi a strumenti di ultima generazione, come i sistemi SCADA più recenti, e un partner d'esperienza, che disponga della conoscenza e degli strumenti necessari per effettuare questo tipo di conversioni nel modo più efficiente possibile e far convergere i dati nella nuova sorgente unica.
Un altro passaggio fondamentale è l'aggregazione dei dati. Una volta raccolti infatti i dati devono essere gestiti, normalizzati e organizzati in modo che si presentino in una forma coerente. A questo scopo si utilizzano appositi database, gli Historian, che permettono di raccogliere, storicizzare e normalizzare grosse quantità di dati sotto forma di serie temporali che poi risultano indispensabili per le successive attività di analisi.
Leggere i dati nel loro contesto
Una volta creata una fonte unica di dati, è possibile passare all'analisi. Oggi uno degli aspetti fondamentali è quello della contestualizzazione. In altre parole, non è sufficiente avere a disposizione grandi quantità di dati, né in qualche modo limitarsi a leggerli secondo schemi tradizionali come i semplici grafici o le più elaborate ma sempre primitive tabelle pivot. Quello che serve a un'azienda data driven è uno strumento in grado di creare report dinamici e contestualizzati, il cosiddetto Analytical Reporting, che consenta ai decisori di dare una lettura immediata, agile e contingente delle informazioni archiviate grazie a report ottenuti rapidamente, basati sui dati raccolti in tempo reale, e in seguito memorizzati in appositi repository.
La raccolta dei dati di produzione è senza dubbio uno dei tasselli fondamentali per le aziende che si sono poste l'obiettivo di arrivare a trasformare le proprie risorse in impianti data driven. Ma, come è facile intuire, non è sufficiente. Il vero tesoro o, per usare termini più corretti, il vero asset, è nell'analisi dei dati di produzione, che possono rivelarsi vitali per la gestione della produzione, per l'ottimizzazione degli investimenti e così via.
Analisi della produzione: previsione dei guasti
A titolo di esempio prendiamo una delle principali voci di costo per le industrie e le aziende del comparto produttivo: la manutenzione. Secondo i dati di Statista nel 2021 le aziende si affidavano ancora alla tradizionale manutenzione preventiva nell'88% dei casi, mentre il 52% è addirittura ancora legato al vecchio concetto di manutenzione proattiva, ovvero alla riparazione contingente in caso di guasto. La scelta di passare a un sistema di manutenzione predittivo, cioè basato sui reali dati di produzione, può comportare un risparmio che va dal 18 al 25%, secondo McKinsey.
La gestione dei guasti, tuttavia, non è che uno dei campi in cui avere a disposizione dati di produzione realistici e affidabili da analizzare può portare vantaggi. In realtà tutta la filiera, dalla produzione al marketing passando per le vendite può raggiungere un miglioramento. Pensiamo per esempio alla possibilità di conoscere preventivamente la disponibilità di un surplus di produzione e, attraverso la gestione dei dati, fare in modo che il marketing e le vendite ne siano immediatamente informati, permettendogli così di contattare i clienti per eventuali integrazioni di ordinativi a prezzi vantaggiosi.
Cosa fare per ottenere impianti data driven
Il presupposto fondante per la creazione di un sistema data driven è che i dati di partenza siano affidabili e consistenti. Preliminarmente è indispensabile la progettazione di una singola sorgente sicura e affidabile per tutti i dati aziendali. Una parte fondamentale di qualsiasi strategia data driven, infatti, è la coerenza dei dati raccolti.
Poi, il primo tassello operativo è senza dubbio l'acquisizione dei dati. Questo comporta, nella maggior parte dei casi, due passaggi distinti ma altrettanto fondamentali: la raccolta dei dati pregressi (data ingestion) e l'acquisizione dei dati presenti e futuri. Se per la seconda è sufficiente impostare i sistemi in modo corretto, la prima può comportare diverse difficoltà: molto spesso, infatti, le aziende dispongono già di dati storici, ma gestiti in modo polverizzato, per esempio su fogli Excel, file di log e database distinti. Ecco perché nell'adozione di una strategia data driven è necessario affidarsi a strumenti di ultima generazione, come i sistemi SCADA più recenti, e un partner d'esperienza, che disponga della conoscenza e degli strumenti necessari per effettuare questo tipo di conversioni nel modo più efficiente possibile e far convergere i dati nella nuova sorgente unica.
Un altro passaggio fondamentale è l'aggregazione dei dati. Una volta raccolti infatti i dati devono essere gestiti, normalizzati e organizzati in modo che si presentino in una forma coerente. A questo scopo si utilizzano appositi database, gli Historian, che permettono di raccogliere, storicizzare e normalizzare grosse quantità di dati sotto forma di serie temporali che poi risultano indispensabili per le successive attività di analisi.
Leggere i dati nel loro contesto
Una volta creata una fonte unica di dati, è possibile passare all'analisi. Oggi uno degli aspetti fondamentali è quello della contestualizzazione. In altre parole, non è sufficiente avere a disposizione grandi quantità di dati, né in qualche modo limitarsi a leggerli secondo schemi tradizionali come i semplici grafici o le più elaborate ma sempre primitive tabelle pivot. Quello che serve a un'azienda data driven è uno strumento in grado di creare report dinamici e contestualizzati, il cosiddetto Analytical Reporting, che consenta ai decisori di dare una lettura immediata, agile e contingente delle informazioni archiviate grazie a report ottenuti rapidamente, basati sui dati raccolti in tempo reale, e in seguito memorizzati in appositi repository.
Parole chiave: Analisi dati, Data Science
