L'approccio data driven per PMI
Gestione e analisi dei dati aziendali finalizzata alla realizzazione di modelli predittivi, algoritmi auto-ottimizzanti e software personalizzati per il supporto evoluto alle attività di marketing, produzione e vendita
Approccio data driven, cos'è?
Sempre più ricercata da realtà aziendali appartenenti ai settori più doversi, la big data analytics si offre di sfruttare il potenziale informativo offerto dalla vasta mole di dati a disposizione delle aziende digitalizzate per realizzare molteplici fini.
Processando una vasta e varia gamma di informazioni generate dai processi aziendali, è possibile identificare cause di efficienza/inefficienza, evidenziare dinamiche nascoste, patterns e correlazioni all’interno dei flussi di lavoro.
La direzione aziendale, così, può disporre di un nuovo set di informazioni caratterizzate da un grado di insight superiore relativo alla realtà produttiva cui si riferiscono per adottare decisioni più tempestive e corrette.
Gli approcci più evoluti di big data analytics consentono di evolversi dalle tradizionali forme di analisi aziendale per identificare nuove opportunità a livello tattico (breve termine) e strategico (lungo termine).
Intelligenza artificiale e big data
Le soluzioni non si fermano all’approfondimento della conoscenza aziendale offerta dalla big data analytics e dalla statistica inferenziale. Grazie a diversi approcci della branca dell’intelligenza artificiale (AI) vengono identificati specifici modelli data-based (modelli black-box) in grado di descrivere i flussi aziendali monitorati con molteplici scopi:
- Strumento di predizione per investimenti e scelte strategiche aziendali.
- Identificazione e previsione di anomalie nel campo della fault detection e della manutenzione predittiva – applicato a singoli macchinari o ad interi reparti di produzione – per intraprendere tempestivamente le dovute azioni correttive.
- Sviluppo di ottimizzatori in grado di suggerire effettive azioni di controllo volte all’ottimizzazione delle cifre significative per la realtà aziendale.
Le potenzialità dell’intelligenza artificiale applicata ai big data, inoltre, non si limitano alle applicazioni model-based. Ovunque ci siano dati, ci sono informazioni; l’intelligenza artificiale permette di estrarle. Vediamo alcune applicazioni pratiche:
- Analizzando un dataset esistente e identificando i fault passati, è possibile apprendere l’evoluzione ed il decorso dei fault. In questo modo, il sistema di monitoraggio svolge un ruolo proattivo di segnalazione – detto fault prevention – ed è possibile correggere il processo prima che il fault si presenti.
- Identificazione ed indagine di efficienza su diverse sequenze produttive o regole di organizzazione della produzione.
- Matching adattivo tra produzione e richiesta tramite identificazione di pattern sulla produzione interna e sulle richieste di mercato.
- Analisi delle statistiche temporali per identificare e quantificare i colli di bottiglia aziendali.
Data driven company - I vantaggi
Grazie ai processi di digitalizzazione aziendale una nuova ingente mole di dati viene alla luce, l’intelligenza artificiale applicata alla big data analytics è in grado di trasformare questo flusso di informazioni, a volte davvero enorme, da semplice archivio storicizzato a vera e propria risorsa informativa aziendale.
In sostanza, oltre a identificare caratteristiche nascoste del proprio processo aziendale, le pratiche dell’intelligenza artificiale sono in grado di fornire un feedback attivo sullo stato attuale della propria produzione ed una previsione sul suo futuro. Il livello di conoscenza della propria realtà aziendale è potenziato, e il flusso informativo è trasformato in valore reale, a supporto delle decisioni di breve termine così come della strategia di lungo periodo.
Le attività sopra descritte rientrano a pieno titolo nell’ambito Industria 4.0, sia per la loro natura di sviluppo digitale degli asset, sia per l’integrazione di logiche di intelligenza artificiale.
L’implementazione delle soluzioni che qui proponiamo, quindi, è pienamente supportata dalle misure di fiscalità agevolata (credito d’imposta) previste dal Piano Nazionale di Impresa 4.0 varato dal
Ministro dello Sviluppo Economico.
Software analisi dei dati
Il nostro team propone incontri conoscitivi per identificare chiaramente gli obiettivi espliciti del cliente e formulare una soluzione adatta alle sue specifiche condizioni.
Analizzando la realtà aziendale, inCodice è in grado di offrire diverse soluzioni, spaziando da da pacchetti di analisi stand-alone a software ed integrazioni personalizzate a supporto dello specifico processo aziendale del cliente.
Le soluzioni presentate non hanno confini di piattaforma specifici e saranno adattate alle infrastrutture tecnologiche esistenti.
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