Supply chain manager 4.0: advanced tools for demand forecasting in the retail sector

Demand planning and forecasting:the Supply Chain Manager 4.0 tools

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Demand planning and forecasting:
the Supply Chain Manager 4.0 tools

Supply chain manager 4.0: advanced tools for demand forecasting in the retail sector

In recent years, the digital revolution has also involved retail in its process of radical change. The sector has become multichannel, liquid and deeply customer-centric, with an informed and demanding buyers audience like never before. Today’s customers expect more and more personalized products from retailers. And they want them fast. That’s why supply chain managers 4.0 need to operate in an accelerated marketplace with ever-changing balances. A competitive scenario full of challenges, in which technology offers to those who know how to seize all the tools necessary for the success of the business. The catalyst for all these changes is the flow of Big Data generated continuously by the digital world.

 

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Demand planning and forecasting:
gli strumenti del Supply Chain Manager 4.0

Supply chain manager 4.0: strumenti avanzati per la previsione della domanda nel retail

La digital revolution, negli ultimi anni, ha coinvolto nel suo processo di radicale cambiamento anche il retail. Il settore è diventato multicanale, liquido e profondamente customer-centrico, a fronte di una platea di acquirenti informati ed esigenti come mai prima d’ora. I clienti di oggi, infatti, si aspettano dai rivenditori prodotti sempre più personalizzati. E li vogliono in fretta. Ecco dunque che i supply chain manager 4.0 si trovano a operare in un mercato accelerato caratterizzato da equilibri in mutamento costante. Uno scenario competitivo e carico di sfide, in cui però la tecnologia offre a chi li sa cogliere tutti gli strumenti utili per la buona riuscita del business. L’elemento catalizzatore di tutti questi cambiamenti è rappresentato dal flusso di Big Data generati senza soluzione di continuità dal mondo digitale.

Prevedere la domanda per garantire la customer satisfaction

Garantire l’approvvigionamento non basta più: la supply chain ai tempi dell’economia digitale e dell’Industria 4.0 deve dimostrare di essere altamente reattiva e resiliente per soddisfare una domanda estremamente volatile. E per riuscirci è chiamata a mettere in atto una strategia di demand planning e forecasting che vada ben oltre alla tradizionale stima delle vendite. Si tratta di impiegare metodi di analisi e previsione statistica per processare la grande quantità di informazioni provenienti sia dall’interno che dall’esterno dell’organizzazione attraverso tecnologie di apprendimento automatico in grado di decodificare una serie di variabili che influiscono sulla domanda. I dati disponibili in un mondo dominato dalla Internet of Things e disseminato di sensori e smart object, infatti, provengono da più fronti e possono parlare di condizioni meteo come di traffico, di comportamento dei consumatori sulle piattaforme social come di particolari contingenze socio-economiche o ancora di variazioni di mercato e di andamento delle vendite. Il supply chain manager 4.0 deve poter navigare nel Mare Magnum di queste informazioni e tracciare la rotta giusta per prendere le decisioni più efficaci relative alle operazioni di inventario e produzione, con l’obiettivo di approdare a un risultato di customer satisfaction eccellente. E perché questo possa avvenire è necessario che tutti gli attori della catena diventino dei nodi attivi nel processo di scambio delle informazioni, protesi in maniera olistica al raggiungimento di un forecast collaborativo.

Demand planning e forecasting: gli strumenti del Supply chain manager 4.0

Le tecnologie di analytics che consentono di gestire e analizzare i Big Data tramite algoritmi avanzati possono quindi reinventare radicalmente la cultura e gli approcci della vendita al dettaglio. Per supportare il processo decisionale in tempo reale e piegare a proprio favore l’estemporaneità del mercato attuale, è necessario puntare su strumenti di demand planning e forecasting che siano semplici da utilizzare, ma al contempo evoluti. Dal punto di vista del supply chain manager 4.0, una strategica previsione della domanda aiuta a perfezionare l’inventario in base ai flussi di domanda, massimizzare la redditività di ogni canale o prodotto di vendita, ridurre la necessità di scorte, gestire efficacemente le reti di distribuzione e ottimizzare gli investimenti. Tutti miglioramenti che, in ultima analisi, si traducono in una maggiore soddisfazione del cliente e, in definitiva, una maggiore redditività per il business. In questo senso Gartner parla di algorithmic retailing: processare i Big Data con analisi avanzate attraverso una struttura di vendita sempre più complessa e dettagliata per offrire un’esperienza cliente efficiente, flessibile e allo stesso tempo unificata.

 

Transform your product and services with IoT, Cloud Computing and Big Data

Transform your product/services: IoT, cloud computing and Big Data enable a new business model that overlaps product and service concepts.

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Transform your product and services
with IoT, Cloud Computing and Big Data

IoT, cloud computing and Big Data enable a new business model that overlaps product and service concepts.

The fourth industrial revolution offers organizations unlimited opportunities to acquire new customers, create new business models, open up new markets and introduce new products and services. Digital consumers, on the other hand, are demanding increasingly personalised products and services. The production process is therefore evolving towards a smart approach, characterized by extreme connectivity and maximum flexibility. The supply chain is being replaced by a digital ecosystem that brings together all the players in the chain, with faster and faster deliveries and products that are increasingly tailored to individual customers.

The potential of the Internet of Things and the analysis of the data it generates are the major business allies on this front, as they allow companies to monitor both operational performance and customer preferences. Analyzing the data and relationships between smart objects, businesses and people provides the driving force to accelerate innovation and enable new business models.

 

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Trasforma il tuo prodotto e i tuoi servizi
grazie all’IoT, al Cloud Computing e ai Big Data

IoT, cloud computing e Big Data abilitano un nuovo modello di business che sovrappone i concetti di prodotto e di servizio.

La quarta rivoluzione industriale offre alle organizzazioni opportunità illimitate per acquisire nuovi clienti, creare nuovi modelli di business, aprirsi a nuovi mercati e introdurre nuovi prodotti e servizi. I consumatori digitali, dal canto loro, chiedono prodotti e servizi sempre più personalizzati. Il processo produttivo si sta quindi evolvendo verso un approccio smart, caratterizzato da connettività estrema e massima flessibilità. La supply chain viene sostituita da un ecosistema digitale in cui confluiscono tutti gli attori della catena, le consegne sono sempre più rapide e i prodotti sempre più su misura dei singoli clienti.

Il potenziale dell’Internet of Things e dell’analisi dei dati da essa generati sono i maggiori alleati del business su questo fronte, poiché permettono alle aziende di monitorare sia le prestazioni operative che le preferenze dei clienti. Dall’analisi dei dati e delle relazioni che si attivano tra gli smart object, le imprese e le persone deriva la forza trainante in grado di accelerare l’innovazione e abilitare nuovi modelli di business.

È in questo scenario che si sta passando da una produzione di massa standardizzata a una produzione intelligente capillarmente personalizzata. Oltre alla estrema personalizzazione, uno degli elementi che sempre più spesso rappresenta un valore aggiunto per il cliente è la capacità dell’azienda di offrire, insieme al prodotto, anche un servizio altrettanto personalizzato. Siamo di fronte a una dicotomia che vede crescere, da un lato, quella che viene definita servitizzazione dell’industria e, dall’altro, l’industrializzazione dei servizi.

Prodotto, servizi, IoT: è l’era del product-as-a-service

È giunta quindi l’era del product-as-a-service intelligente abilitato dalla Internet of Things che richiede un nuovo approccio alla produzione e alla vendita, che coinvolge cliente e fornitore e associa il concetto di servizio a quello del prodotto. Offrire ai consumatori – in modo rapido e puntuale – un prodotto altamente customizzato e as-a-service abilitato all’IoT significa giocoforza alzarne il valore percepito, aumentare la fidelizzazione, costruire una solida relazione con l’utente e, dunque, migliorare le performance del business indirizzando la relazione con il cliente verso la co-creazione di un valore comune. L’implementazione di tale modello richiede una trasformazione impegnativa del business, che impatta sull’intera organizzazione ma che garantisce benefici significativi all’azienda e vantaggi concreti per il cliente. Quest’ultimo acquista esattamente ciò che vuole, come lo vuole e quando lo vuole; le aziende riducono l’investimento e possono offrire prezzi più competitivi a tutto vantaggio dei consumatori, chiudendo così un cerchio virtuoso che si autoalimenta. Secondo il modello di vendita tradizionale, il produttore stabilisce un prezzo fisso, che può differire da quanto il cliente è disposto a pagare, mentre con il prodotto-as-aservice consente una maggiore flessibilità, prezzi più personalizzati e concorrenziali.

IoT, cloud e analisi dei dati abilitano la service transformation

Il fenomeno di service transformation modifica anche l’ecosistema di fornitura, che mira a tessere una relazione di lunga durata tra il venditore/fornitore e il cliente. Questo dialogo che punta a durare nel tempo è abilitato da IoT, cloud e analisi dei dati. L’Internet of Things e il Cloud Computing fanno sì che i prodotti possano essere connessi – alla rete e tra di loro – e possano così scambiarsi informazioni. Questi dati di per sé, però, non fornirebbero alcun valore aggiunto al processo se non adeguatamente analizzati. Ed ecco quindi che entra in scena il terzo elemento, ovvero le analytics: le analisi dei dati svolgono infatti un ruolo centrale in relazione al feedback informativo proveniente dal consumatore verso il produttore e riguardante lo stato del bene acquistato, base di partenza per la fornitura di un servizio ad alto valore aggiunto.

 

Forecasting 4.0 in the Pharma sector

Forecasting 4.0 in the Pharma sector: the integration of external and internal data for an effective demand forecast.

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Forecasting 4.0 in the Pharma sector:
the integration of external and internal data for an effective demand forecast

The fourth industrial revolution represents a real opportunity for the Pharma sector, especially in terms of demand forecasting, thanks to Forecasting 4.0 strategies.

Over the years, the pharmaceutical industry has experienced and continues to experience a stream of profound changes dependent on demographic, economic, regulatory and technological factors.

Given such a complex context and the need to develop an extremely fluid supply chain, the pharmaceutical sector is one of the most fertile areas in terms of digitalisation.Moreover, the need to contain costs and improve business results is a dichotomy that even Pharma operators cannot avoid.

In this scenario, the traditional supply chain approach based on needs planning is no longer effective. The solution is a Forecasting 4.0 strategy that effectively prevents demand: an intelligent supply chain based on predictive analysis and automatic learning.

To optimize demand forecasting, pharmaceutical companies need to go through a collaborative forecasting process, integrating not only sales data but also data from marketing, from the supply chain, as well as external data (demographics, public health…). In this way, they can improve end user satisfaction and reduce unnecessary costs. Predicting the future with the right degree of accuracy thanks to Forecasting 4.0 tools enabled by new digital technologies therefore allows pharmaceutical organizations to implement an optimal production program.

 
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Forecasting 4.0 nel settore Pharma:
l’integrazione dei dati esterni e interni per una previsione efficace della domanda

La quarta rivoluzione industriale rappresenta una concreta opportunità anche per il settore del Pharma, soprattutto nell’ottica di previsione della domanda, grazie a strategie di Forecasting 4.0.

L’industria farmaceutica, per il ruolo centrale che riveste sul fronte del mantenimento della salute pubblica, può essere a ben vedere considerato uno dei settori industriali più significativi sul piano globale. All’interno di questo processo, dal canto suo, il comparto deve tenere conto di una serie di variabili esterne estremamente delicate e volatili.

Fattori umani – come l’insorgere di malattie stagionali o eventuali epidemie -, nuovi approcci terapeutici, la centralità dei principi attivi (per loro stessa natura soggetta a degradazione), le peculiari necessità di distribuzione (tempestività delle consegne e disponibilità della merce), lunghi cicli di sviluppo, una limitata vita a scaffale, l’avvento di nuovi farmaci e ingredienti, catene di approvvigionamento a più fasi, l’avvento di nuovi modelli di distribuzione e mutevoli condizioni di mercato: sono tutti elementi da analizzare e tenere in conto nella supply chain del farmaco.
 

Forecasting 4.0 per una supply chain intelligente

Nel corso degli anni, l’industria in questione ha quindi vissuto (e continua a vivere) un flusso di profondi cambiamenti dipendenti da fattori demografici, economici, normativi e tecnologici. Dato un contesto che impone ai propri attori di operare in condizioni così complesse e la necessità di sviluppare una filiera estremamente fluida, il settore farmaceutico è uno dei terreni più fertili sul fronte della digitalizzazione. Non solo, oggi la necessità di contenere i costi e di migliorare i risultati di business è una dicotomia a cui non possono sottrarsi anche gli operatori del Pharma. In questo scenario, l’approccio tradizionale della catena di approvvigionamento basato sulla pianificazione dei fabbisogni non è più efficace. La soluzione è una strategia di Forecasting 4.0 in grado di prevenire efficacemente la domanda, ovvero una supply chain intelligente basata sull’analisi predittiva e sull’apprendimento automatico.
 

L’importanza del demand planning

La previsione della domanda in ambito farmaceutico risulta dunque un’attività più complessa rispetto a quanto si verifica in altri settori ed è un passaggio cruciale nel processo di pianificazione della supply chain. La sfida per le aziende farmaceutiche, che cercano di ottimizzare queste attività, è quella di passare da un approccio unidirezionale a un processo di previsione collaborativa. Occorre integrare non solo i dati provenienti dalle vendite, ma anche quelli derivanti dal marketing, dalla catena di fornitura, oltre a quelli demografici o relativi alla salute pubblica con l’obiettivo sia di migliorare la soddisfazione dell’utente finale che di ridurre costi inutili. Prevedere il futuro con il giusto grado di accuratezza grazie a strumenti di Forecasting 4.0 abilitati dalle nuove tecnologie digitali permette dunque, alle organizzazioni farmaceutiche, di implementare un programma di produzione ottimale.
 

I vantaggi del Forecasting 4.0 nel Pharma

Oggi la mole di Big Data in circolazione cresce costantemente e il settore farmaceutico non è di certo immune a questa ondata di informazioni. Si tratta di dati che si presentano in più formati (strutturati e non strutturati) e, come già sottolineato, provengono da più fonti. Sottoponendo questo prezioso flusso informativo ad analisi sempre più sofisticate, in un’ottica di Forecasting 4.0, è possibile abilitare un processo decisionale più rapido e più preciso e ottenere così una previsione efficace della domanda. Integrare, analizzare e mettere in atto previsioni statistiche elaborate a partire dai dati disponibili, sia interni (storico delle vendite, flusso degli ordini, spedizioni) che esterni (social listening, condizioni meteorologiche, trasporti, informazioni demografiche), permette alle aziende di prendere le decisioni più efficaci. E questo significa garantire la disponibilità del prodotto in modo da soddisfare gli ordini dei clienti con tempi di consegna puntuali, ridurre le scorte di magazzino, migliorare la pianificazione degli investimenti e ridurre i costi di obsolescenza dei prodotti.

 

Optimize your production process with data analysis and IoT

The Internet of Things data analysis allows company to outline the most effective strategies to optimize the production process.

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Optimize your production process
with data analysis and IoT

 

The Internet of Things data analysis allows to outline the most effective strategies to optimize the production process.

For decades, large manufacturers have used a purely statistical approach to process analysis aimed at optimizing production phases: today, thanks to the digitization and the consequent diffusion of a large amount of information from several fronts, it is possible to seize new exciting opportunities for data analysis, and from this data analysis start to implement new approaches, infrastructures and tools. Industry 4.0, Smart Factory and Smart Manufacturing are all synonyms of a reality before our eyes: a manufacturing sector in deep transformation that aims to optimize production processes through automation and automation in a perspective of extreme flexibility.

 

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Ottimizzare il processo di produzione
grazie all’analisi dei dati e l’IoT

 

L’analisi dei dati provenienti dall’Internet of Things permette di delineare le strategie più efficaci per ottimizzare il processo di produzione.

I grandi produttori hanno utilizzato per decenni un approccio meramente statistico nell’analisi dei processi rivolta all’ottimizzazione delle fasi produttive: oggi con l’avvento della digitalizzazione e della conseguente diffusione di una grande mole di informazioni provenienti da più fronti è possibile cogliere nuove entusiasmanti opportunità di analisi dei dati da cui partire per implementare nuovi approcci, infrastrutture e strumenti. Industria 4.0, Smart Factory e Smart Manufacturing sono tutti sinonimi di una realtà davanti ai nostri occhi: un comparto manifatturiero in profonda trasformazione che punta a ottimizzare i processi di produzione attraverso l’automazione e l’automatizzazione in un’ottica di estrema flessibilità.

 

Ottimizzare il processo di produzione nell’Industry 4.0

Durante questa rivoluzione digitale, evidentemente, la capacità di generare e raccogliere informazioni è maggiore di quanto sia mai stata nella storia. In questo scenario, l’analisi di Big Data e l’Internet of Things permettono di far fare un vero e proprio salto quantico all’intero processo produttivo, agendo con un impatto positivo lungo tutto il ciclo di vita del prodotto, migliorando progettazione, realizzazione, manutenzione ma anche time to market, tempi di trasporto e consegna e customer service. La fabbrica del prossimo futuro è un ecosistema intra- e inter-connesso, resiliente, proattivo e flessibile, capace di imparare dall’analisi dei dati per adattarsi rapidamente alle mutevoli esigenze di mercato, ottenere un vantaggio competitivo, aumentare i margini di produzione, la produttività e l’efficienza.

I molteplici vantaggi della produzione cognitiva

All’interno del paradigma della Industry 4.0, ottimizzare il processo di produzione con l’Internet delle cose significa sfruttare i dati di macchine e apparecchiature per trasformare i processi e i sistemi della nuova smart factory. Le tecnologie M2M, i sensori, il cognitive computing, l’intelligenza artificiale, il machine learning, la stampa 3D e le predictive analytics sono i cardini principali che sostengono la cosiddetta Industrial Internet of Things o Internet of Everything.

Siamo nell’era della produzione cognitiva, in cui i sensori IoT, i Big Data, l’analisi predittiva e la robotica forgeranno il futuro delle operazioni di produzione. L’Internet of Things consente ai dispositivi di connettersi e scambiare informazioni, collegando macchine, sistemi e operatori. Questa configurazione integrata consente di ottimizzare il processo di produzione, ottenendo livelli più elevati di efficienza lungo ogni sua fase e innalzando il livello qualitativo dell’output finale come mai prima d’ora. Sfruttando l’analisi dei dati provenienti dai sensori intelligenti infatti possibile unire mondo fisico e virtuale: questo abilita una gestione olistica e centralizzata che garantisce una migliore visibilità delle operazioni, cicli di innovazione abbreviati, maggiore produttività per sfociare in un eccellente livello di customer satisfaction. Tra le fasi salienti del processo produttivo in cui analisi dei dati e l’IoT svolgono un ruolo più che prezioso è dunque possibile sottolineare:

  • progettazione: analizzare gli indicatori di mercato, monitorare i gusti dei consumatori, identificare i trend e fare previsioni in merito alla domanda permette di progettare prodotti in linea con le richieste di mercato in un’ottica di costante e continuo miglioramento;
  • manutenzione: l’Internet of Things e i suoi sensori intelligenti in ambito manutentivo permettono di abilitare predictive e remote maintenance. Una risorsa o una apparecchiatura intelligente implementata con queste tecnologie acquista capacità cognitive che, in sintesi, la rendono capace di rilevare, comunicare e diagnosticare autonomamente i problemi, prevenire i ritardi di produzione, apportare modifiche in tempo reale, migliorare le prestazioni della linea di produzione, accelerare le riparazioni delle attrezzature, ridurre i tempi di fermo delle apparecchiature e aumentare l’efficienza dei processi;
  • produzione: dal punto di vista strettamente produttivo, sfruttare le tecnologie dell’Industry 4.0, il cui cuore è rappresentata da Internet of Things e analisi dei dati, è possibile abilitare una produzione sempre più personalizzata, rivolta a soddisfare le richieste di una clientela sempre più esigente.

 

 

 

Azure Databricks in a Day

Azure Databricks in a day - A day to discover Azure Databricks, touching with hands its versatility through laboratories guided and supported by experts.

Azure Databricks in a Day – November 26th

ico-engMicrosoft Italia
Viale Avignone 10 – Roma

Azure Databricks is a fast, simple and collaborative analysis platform that allows the use of Apache Spark and is optimized for Azure.

Azure Databricks, designed in collaboration with the creators of Apache Spark, is deeply integrated with the services and security of Azure, creating a perfect synergy.

The interactive and easy-to-use workspace also encourages collaboration between data scientists, data engineers and business analysts.

A day dedicated to discover Azure Databricks, touching with your hands its versatility through laboratories guided and supported by experts in the field at your disposal.

Trainer: Andrea Paladini
 
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ico-itaMicrosoft Italia
Viale Avignone 10 – Roma

Azure Databricks è una piattaforma di analisi veloce, semplice e collaborativa ottimizzata per Azure, che consente l’uso di Apache Spark.

Accelera le soluzioni di analisi per Big Data e le soluzioni di intelligenza artificiale con Azure Databricks, un servizio di analisi veloce, facile da usare e collaborativo basato su Apache Spark.

Configura il tuo ambiente Spark in pochi minuti e ridimensionalo automaticamente in modo semplice e rapido. Data scientist, data engineer e business analyst possono collaborare a progetti condivisi in un’area di lavoro interattiva. Applica le tue competenze esistenti con supporto per Python, Scala, R e SQL, oltre a framework per Deep Learning e librerie come TensorFlow, Pytorch e Scikit-learn. L’integrazione nativa con Azure Active Directory (Azure AD) e altri servizi di Azure ti permette di creare soluzioni moderne per data warehouse, Machine Learning e analisi in tempo reale.

Una giornata dedicata a conoscere Azure Databricks, toccando con mano la sua versatilità attraverso laboratori guidati e affiancati da esperti del settore a vostra disposizione.

Agenda

  • Introduzione ad Azure Databricks
  • Lab 1: Azure Databricks, set up ed utilizzo
  • Lab 2: Utilities e primi passi nel maneggiare i dati
  • Lab 3: ETL con Spark
  • Lab 4: Machine Learning con Spark
  • Lab 5: Spark Streaming

Pre-requisiti

Trainer: Andrea Paladini
 
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How to reduce downtime with predictive maintenance, AI, machine learning and condition monitoring

In the age of Industry 4.0, predictive maintenance is born, to reduce downtime with Artificial Intelligence, machine learning and condition monitoring.

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How to reduce downtime with predictive maintenance,
AI, machine learning and condition monitoring

 

In the age of Industry 4.0, predictive maintenance is born, to reduce downtime with Artificial Intelligence, machine learning and condition monitoring.

The consequences of a non-optimized maintenance practice can no longer be ignored by companies that want to maintain a high standard of competitiveness. This is why in the age of digitalization the concept of predictive maintenance is gaining ground, the tool is used by the Smart Factory to prevent malfunctions of machinery and thus increase the efficiency of production plants.

Big Data, Internet of Things and Artificial Intelligence are the technologies that enable predictive maintenance, preventing damage before it actually occurs and thus allowing to reduce downtime and slowdowns of production lines – thus offering a better service to the end user – as well as lowering service and intervention costs.

The beating heart of this process is represented by artificial intelligence systems and machine learning algorithms, powered by multiple data sources, internal or external to the company.

Through Big Data management strategies, artificial intelligence solutions collect, cross-reference, historicize and process in real time all this information from which they learn with an ever increasing level of accuracy how to predict the behavior of machines.

 

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Come ridurre i fermi macchina con la manutenzione predittiva,
AI, machine learning e condition monitoring

 

Nell’era dell’Industria 4.0 nasce la manutenzione predittiva, per ridurre i fermi macchina con Intelligenza Artificiale, machine learning e condition monitoring

 

Le operazioni di manutenzione dei macchinari industriali, tradizionalmente, sono sempre state di due tipi: correttive o preventive. Nel primo caso, l’intervento di riparazione si mette in atto a guasto avvenuto: questo determina inevitabili quanto inaspettati fermi macchina che causano i relativi ritardi nel processo di produzione. Nel secondo caso, invece, si stabilisce a priori quando l’apparecchiatura verrà sostituita, a prescindere dall’effettivo stato di usura delle varie parti che la compongono: il rischio qui è quello di non sfruttare componenti e macchinari fino all’esaurimento del loro ciclo di vita e di sostituire quindi un asset ancora effettivamente funzionante. Si tratta evidentemente di due approcci poco efficaci e inutilmente costosi che non forniscono alcun valore aggiunto in un’ottica di competitività industriale 4.0 ma, nonostante ciò, sono ancora oggi i due paradigmi maggiormente impiegati dalle aziende italiane.

Il mercato, però, oggi non fa più sconti a nessuno: impianti bloccati, interruzione del processo produttivo, ritardo nelle consegne… le conseguenze di una prassi manutentiva non ottimizzata non possono più essere ignorate dalle imprese che vogliono mantenere alto il proprio standard di competitività. Ecco dunque che nell’era della digitalizzazione si fa strada il concetto di manutenzione predittiva, lo strumento impiegato dalle cosiddette Smart Factory per prevenire i malfunzionamenti dei macchinari e aumentare così l’efficienza degli impianti produttivi.

 

Ridurre i fermi macchina grazie al condition monitoring

 

Sono Big Data, Internet of Things e Intelligenza Artificiale le tecnologie che abilitano la manutenzione predittiva, prevenendo il danno prima che questo si verifichi effettivamente e permettendo quindi di ridurre i fermi macchina e i rallentamenti delle linee di produzione – offrendo quindi un servizio migliore all’utente finale – oltre che di abbattere i costi di assistenza e di intervento.

Queste tecnologie declinano le attività manutentive in un’ottica smart e proattiva di condition monitoring, sfruttando il flusso costante di dati generati dai sensori wireless implementati sulle macchine industriali. In pratica è l’impianto stesso che, basandosi su specifici parametri predittivi e soluzioni di data analysis, diventa capace di monitorare la propria condizione – e quella dei suoi componenti meccanici – per poi comunicarla al personale preposto. L’operatore è quindi prontamente messo in condizione di identificare eventuali anomalie, valutare la situazione e decidere se predisporre o meno l’intervento manutentivo. Questo tipo di monitoraggio rivolto a una manutenzione predittiva, oltre a ridurre drasticamente la possibilità che si verifichino guasti e relativi fermi macchina, mette anche il personale nelle condizioni di poter ordinare in anticipo eventuali componenti. Non solo: ottimizza l’organizzazione del lavoro manutentivo, permettendo di pianificare eventuali altri interventi durante i tempi di fermo già prestabiliti.

 

Algoritmi di machine learning e manutenzione predittiva

 

Il cuore pulsante di questo processo è rappresentato dai sistemi di intelligenza artificiale e dagli algoritmi di machine learning, alimentati da più fonti di dati, interne o esterne all’azienda: informazioni contingenti (come quelle relative a temperatura, umidità, vibrazioni, consumi energetici o a dettagli meccanici ed elettronici) ma anche statistiche sul funzionamento di apparecchiature simili o nozioni provenienti da studi di settore. Per ottenere un livello di precisione ottimale con la manutenzione predittiva è inoltre necessario avere anche a disposizione uno storico riferito al funzionamento del singolo macchinario e questo richiede la gestione e l’archiviazione, per un certo periodo di tempo, di una mole davvero ingente di dati caratterizzati da formati e tipologie differenti.

Attraverso strategie di Big Data management, le soluzioni di artificial intelligence raccolgono, incrociano, storicizzano ed elaborano in tempo reale tutte queste informazioni dalle quali imparano con un livello di accuratezza sempre maggiore a prevedere il comportamento dei macchinari.

Essential technologies for a Supply Chain 4.0

Big Data, Internet of Things, Predictive Analysis, Artificial Intelligence, Machine Learning and Blockchain: the leading technologies for Supply Chain 4.0.

ico-engEssential technologies
for a Supply Chain 4.0

Big Data, Internet of Things, Predictive Analysis, Artificial Intelligence, Machine Learning and Blockchain: the leading technologies for Supply Chain 4.0

In an increasingly digitalized world, consumers have become the central pivot and catalyst for all market dynamics. Today’s customer is increasingly prepared, informed and demanding, expects highly personalized products and services and wants them immediately. Not only that: the commercial perimeter is no longer linear and defined as it used to be, but it is also developing along several lines according to a multi-channel paradigm: the physical store has been flanked by e-commerce, apps and social networks. This new scenario represents a challenge for the supply chains, but also a horizon of attractive opportunities: an optimized Supply Chain 4.0 is the keystone for consumer loyalty and business growth.

 

ico-itaLe tecnologie indispensabili
per una Supply Chain 4.0

Big Data, Internet of Things, Analisi predittive, Intelligenza artificiale, machine learning e blockchain: le tecnologie di punta per la Supply Chain 4.0

In un mondo sempre più digitalizzato, i consumatori sono diventati perno centrale ed elemento catalizzatore di tutte le dinamiche di mercato. Il cliente oggi è sempre più preparato, informato ed esigente, si aspetta prodotti e servizi altamente personalizzati e li vuole subito. Non solo: il perimetro commerciale non è più lineare e definito come un tempo, ma sta registrando uno sviluppo su più direttrici secondo un paradigma multicanale: al negozio fisico si sono affiancati l’e-commerce, le app e i social network. Questo nuovo scenario rappresenta una sfida per le catene di approvvigionamento, ma anche un orizzonte di allettanti opportunità: una Supply Chain 4.0 ottimizzata è la chiave di volta per fidelizzare i consumatori e far crescere il business.

 

L’importanza della Supply Chain Collaboration

L’obiettivo della Supply Chain 4.0 è fornire il prodotto giusto al cliente giusto il più rapidamente possibile: le aziende che sapranno implementare questo cambiamento otterranno enormi vantaggi in termini di efficienza, resilienza, flessibilità, time-to-market, riduzione dei rischi e abbattimento dei costi.

Per far funzionare un sistema così complesso è necessario abbracciare una cultura di Supply Chain Collaboration, in cui tutti i diversi nodi del percorso logistico diventano parte attiva di un processo in continuo divenire e costante cambiamento, senza soluzione di continuità. Ed è proprio grazie alla digitalizzazione che prende vita la Supply Chain 4.0, un ecosistema integrato, connesso, reattivo e smart, la cui perfetta orchestrazione permette di far fronte al flusso di domanda-offerta e supportare le variabili condizioni di mercato. Avere una visione immediata delle variazioni della domanda, per esempio, permette di valutare altrettanto rapidamente l’impatto sulle forniture e sull’inventario, ottimizzare così la gestione di altri possibili ordini e garantire infine la customer satisfaction nel modo più puntuale possibile. La trasparenza dei processi della Supply Chain 4.0 consente alle aziende di reagire prontamente a ogni situazione se non addirittura di anticipare gli scenari in divenire. Con tutti i vantaggi del caso.

 

Le tecnologie abilitanti per la Supply Chain 4.0

Per realizzare la Supply Chain 4.0, la maggior parte delle aziende ha bisogno di cambiare, sviluppare e riorganizzare ogni processo operativo in chiave digitale. Questo percorso di cambiamento deve fondarsi sulla piena implementazione di una vasta gamma di tecnologie digitali che abilitano l’interconnessione, la visibilità e l’integrazione di ogni fase della catena del valore. L’Internet of Things, per esempio, genera un flusso costante di Big Data, che possono essere elaborati e impiegati per automatizzare i processi attraverso analisi predittiva, sistemi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, mentre la blockchain garantisce che i processi rimangano tracciabili e sicuri. Nel dettaglio:

I Big Data, Internet of Things e Analisi predittive

La mole di dati generati dall’Internet of Things cresce di continuo e in modo esponenziale. Con l’aumento di macchine e oggetti intelligenti e interconnessi, anche nella Supply Chain 4.0 diventa sempre più semplice integrare in modo efficiente le attività predittive e automatizzate con i processi aziendali. Più precisamente, i Big Data generati dalla Internet of Things, da soli, non sono in grado di esprimere tutto il loro enorme potenziale. Per trarre il massimo valore da questa caotica e gigantesca matassa di informazioni è infatti opportuno implementare adeguate strategie di data analysis. Le informazioni contestuali non strutturate (come informazioni sul traffico e sulle condizioni meteorologiche o gli insight con le tendenze registrate sui social media) possono offrire all’azienda, in tempo reale, una visione a trecentosessanta gradi della propria Supply Chain 4.0. Sfruttando questi dati per supportare l’analisi predittiva è quindi possibile individuare le tendenze, ottimizzare le operazioni più rapidamente e guadagnare un prezioso vantaggio competitivo.

Intelligenza artificiale e machine learning

I dati permettono anche di rendere più intelligenti le macchine attraverso funzionalità di apprendimento automatico. Questa tecnologia, infatti, utilizza algoritmi sofisticati per imparare dal flusso continuo di Big Data e, in un processo virtuoso di miglioramento costante, diventare così sempre più intelligente e capace di fare previsioni precise e puntuali. Una funzionalità preziosa e centrale nell’ottica di Supply Chain 4.0.

Blockchain

La blockchain è la più giovane tra queste tecnologie ma, secondo gli esperti, offre anch’essa un elevato potenziale per accelerare la digitalizzazione sul fronte Supply Chain 4.0, rendendo più sicuri, trasparenti e tracciabili tutti i processi della catena di approvvigionamento digitale.

Five reasons to transform your company into a Industry 4.0 company

Each industrial revolution has represented a moment of economic change. Discover five reason to transform your company into a Industry 4.0 company.

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Five reasons to tansform your company
into a Industry 4.0 company

Each industrial revolution, throughout history, has represented a moment of profound change both from an economic and a social point of view. And so it is today: the new paradigm of Industry 4.0 is transforming the concept of enterprise by promoting a revolution based on the principles of digitization, innovation, integration and connection.
The role that steam energy played in 1784, electricity in 1870 and electronics in the 1970s is now essentially played by information. The most important asset of today’s companies are in fact Big Data, a precious asset capable of transforming itself into value for business.

 

ico-itaCinque ragioni per trasformare la tua azienda
in un’industria 4.0

Ogni rivoluzione industriale, nel corso della storia, ha rappresentato un momento di profondo cambiamento sia dal punto di vista economico sia sociale. E così accade anche oggi: il nuovo paradigma dell’Industria 4.0 sta trasformando il concetto di impresa promuovendo una rivoluzione basata sui principi di digitalizzazione, innovazione, integrazione e connessione.

Il ruolo che fu dell’energia a vapore nel 1784, dell’elettricità nel 1870 e dell’elettronica negli anni Settanta del secolo scorso, oggi è rivestito essenzialmente dalle informazioni. L’asset più importante delle aziende di oggi sono infatti i Big Data, bene prezioso capace di trasformarsi in valore per il business.

I vantaggi dell’industria 4.0

L’industria 4.0 rappresenta dunque un profondo cambiamento culturale fondato sulla digitalizzazione e spinto dalla diffusione di internet e della circolazione delle informazioni in real time.

Anche questa rivoluzione porta con sé una serie di vantaggi che non possono essere ignorati dalle imprese che intendano affermare la propria competitività sul mercato. Ecco dunque quali sono le vere ragioni per abbracciare il nuovo paradigma dell’Industria 4.0:

 

#1 Ottenere valore dai dati, su più fronti

In un mercato sempre più veloce, customer-centrico e immerso in un magma di Big Data, poter disporre senza soluzione di continuità di informazioni di qualità in tempo reale non è più opzionale. Grazie alle soluzioni di data analysis capaci di elaborare e gestire in modo virtuoso questo prezioso flusso informativo proveniente dalla Internet of Things, l’azienda è più flessibile, resiliente e produttiva. Vantaggi che trovano applicazione su più fronti, dall’ambito operativo a quello produttivo, passando per il marketing, la gestione del magazzino, la supply chain e la customer relationship management.

 

#2 Migliorare la customer satisfaction

I consumatori oggi si aspettano di ricevere prodotti e servizi creati su misura per le loro esigenze. Le macchine intelligenti permettono di realizzare prodotti personalizzati senza costi aggiuntivi, in modo più semplice e più veloce. Unitamente a una analisi avanzata dei dati, inoltre, è possibile conoscere i gusti specifici dei propri clienti – sfruttando per esempio le informazioni provenienti dai social network e dal comportamento online – e proporre così loro un servizio altamente customizzato.

 

#3 Ottimizzare la manutenzione

Big Data e analytics permettono anche di fare analisi predittive che risultano assolutamente preziose sul fronte della manutenzione: la capacità di intervenire prima che si verifichino dei malfunzionamenti, guasti o potenziali problemi di sicurezza può garantire un deciso vantaggio competitivo.

Non solo, grazie ad augmented e virtual reality è possibile sfruttare un nuovo tipo di visualizzazione dei dati che trasforma le informazioni trattate in animazioni, immagini o scritte che vanno a sovrapporsi al mondo fisico e permettono di velocizzare l’apprendimento e supportare processi decisionali. In ambito industriale, per esempio, è possibile sfruttare queste tecnologie per visualizzare informazioni aggiuntive in sovraimpressione sui componenti o macchinari che si stanno controllando.

 

#4 Sfruttare le potenzialità di processi più smart

La digitalizzazione permette alle aziende di tenere testa a un mercato caratterizzato da una crescente volatilità, con catene di approvvigionamento globali e ritmi di produzione sempre più frenetici. Le tecnologie della Industry 4.0, infatti, permettono di reagire più rapidamente ai cambiamenti e implementare nuove configurazioni più facilmente o addirittura riprogettare la produzione molto più velocemente rispetto al passato.

Inoltre, grazie al processo di dematerializzazione supportato dai sistemi intelligenti molte attività possono essere automatizzate: questo permette, per esempio, di ottimizzare le tempistiche, eliminare quasi del tutto la possibilità di errore umano e impiegare il personale in funzioni più cruciali.

Non ultimo, l’industria manifatturiera si trova oggi più di ogni altra ad affrontare una pressione costante per produrre di più utilizzando meno materie prime e meno energia. Secondo gli esperti, le linee di produzione più intelligenti permettono un aumento dell’efficienza e un conseguente risparmio sui costi di produzione.

 

#5 Implementare nuove opportunità di business

Grazie all’innovazione è inoltre possibile aprire nuovi scenari di vendita e nuovi modelli di business. Le catene digitali, infatti, non solo migliorano l’efficienza, ma accelerano anche le innovazioni e permettono ai nuovi modelli di business di essere implementati molto più velocemente.