L’efficace gestione dei dati è una sfida sempre più importante per le aziende che si occupano di produzione.
I dati rappresentano una risorsa di grande valore poiché ci consentono di monitorare e analizzare ogni fase del processo produttivo: dalla valutazione della qualità alla pianificazione, dal controllo delle risorse all’analisi delle performance.
Grazie alla raccolta e all’analisi dei dati possiamo identificare eventuali criticità e inefficienze, individuare i punti di forza e di debolezza, e migliorare la qualità dei prodotti finali.
Inoltre, possiamo utilizzare i dati per ottimizzare la gestione delle risorse, ridurre i costi, e aumentare l’efficienza del sistema.
Tuttavia la gestione dei dati generati dai processi produttivi può rivelarsi un’operazione estremamente complessa e costosa, soprattutto considerando la grande quantità di informazioni che produciamo ogni giorno grazie alle macchine, ai sensori e ad altri strumenti di monitoraggio.
È qui che la scienza dei dati può essere di grande aiuto alle aziende che intendono gestire in modo efficiente i dati di produzione.
Con l’uso di tecnologie all’avanguardia e di metodologie analitiche avanzate possiamo organizzare e catalogare i dati in modo intelligente.
In questo modo otteniamo una visione più chiara e dettagliata dei processi produttivi, e siamo in grado di prendere decisioni più informate e consapevoli.
La Data Science è un campo interdisciplinare che si occupa dell’elaborazione, dell’analisi e dell’interpretazione dei dati al fine di trarne informazioni utili per il business, che può aiutare ogni azienda di produzione.
Dati di produzione: ciclo di vita
La gestione del ciclo di vita dei dati è fondamentale.
Con questo termine ci riferiamo all’intero processo: dall’acquisizione, alla conservazione, all’eventuale eliminazione delle informazioni.
La Data Science può esserci utile poiché ci permette di organizzare, catalogare e documentare i dati in modo efficace.
Prima fase: l’acquisizione
Il ciclo di vita dei dati inizia con la fase di acquisizione, che è il momento in cui le informazioni vengono raccolte.
Grazie alla Data Science possiamo definire in modo mirato quali dati acquisire, in che modo, e come organizzarli in maniera efficiente.
Inoltre, la scienza dei dati ci consente di selezionare le tecnologie di raccolta più adatte alle nostre esigenze (come ad esempio sensori, dispositivi IoT o macchine di produzione) per ottenere informazioni affidabili e di qualità.
Immaginiamo ora che la nostra azienda produca mobili.
Abbiamo deciso di effettuare un’analisi del rendimento, cioè vogliamo identificare i fattori che contribuiscono al successo o al fallimento del processo produttivo, al fine di ottenere informazioni per prendere decisioni consapevoli.
Per il progetto abbiamo deciso di raccogliere:
- Dati relativi ai tempi di produzione
Questi dati possono includere il tempo medio impiegato per completare un’operazione, il tempo di attesa tra le operazioni e il tempo di fermo macchine. - Dati relativi alla qualità del prodotto
Questi dati possono includere il numero di difetti rilevati durante la produzione, la conformità ai requisiti di qualità e le percentuali di scarti. - Dati relativi alle risorse
Questi dati possono includere l’utilizzo di energia, acqua e altri materiali, così come l’efficienza dei macchinari. - Dati relativi alle performance dei dipendenti
Questi dati possono includere le ore lavorative, la produttività, il tasso di assenteismo e altri indicatori di prestazione del personale.
Seconda fase: l’organizzazione
La seconda fase del ciclo di vita dei dati di produzione riguarda l’organizzazione.
Qui dobbiamo catalogare i dati in modo che siano facilmente accessibili e utilizzabili per le analisi.
Grazie alla Data Science possiamo organizzare le informazioni in modo efficiente (semplificandone di conseguenza la ricerca e l’analisi) attraverso l’uso di database relazionali o piattaforme di Big Data.
Continuando con il nostro esempio, abbiamo deciso di organizzare i dati relativi ai tempi di produzione per linea, turno di lavoro e tipologia di prodotto, quelli sulla qualità per tipo di difetto, cliente e ordine, quelli sulle risorse per tipo di macchinario, costo di manutenzione, quantità di materiale utilizzato e tempo di utilizzo, e quelli sulle performance dei dipendenti per dipartimento, ruolo e turno di lavoro.
In questo modo, con l’ausilio della Data Science, siamo riusciti ad organizzare e catalogare i dati in modo efficiente, in modo da poterli utilizzare per le analisi di rendimento e di miglioramento del processo produttivo.
Terza fase: la conservazione
La terza fase del ciclo di vita dei dati riguarda la conservazione.
Qui l’obiettivo è quello di conservare le informazioni in modo sicuro e affidabile al fine di poterle utilizzare in futuro.
La Data Science ci aiuta a scegliere i metodi di archiviazione più adatti (come ad esempio infrastrutture in cloud o soluzioni di storage su disco rigido).
Inoltre, la scienza dei dati ci può essere di aiuto per garantire la sicurezza delle informazioni, attraverso l’utilizzo di tecnologie di crittografia o di autenticazione.
Nel nostro caso abbiamo optato per l’archiviazione dei dati in un database relazionale, scelta che ci ha offerto numerosi vantaggi.
Innanzitutto ci ha permesso di organizzare i dati in tabelle con relazioni ben definite, creando una struttura semplice da comprendere.
In questo modo l’accesso alle informazioni è diventato più rapido ed efficiente, dato che possono essere recuperate in modo strutturato e coerente.
Inoltre, il database relazionale ci ha garantito la scalabilità, consentendoci di gestire senza problemi grandi quantità di dati.
Questa caratteristica è particolarmente importante, in quanto di solito vengono generate e raccolte molte informazioni su tempi di produzione, qualità del prodotto, risorse e performance dei dipendenti.
Un ulteriore vantaggio dei database relazionali è la presenza di funzionalità avanzate come la gestione dei conflitti, l’implementazione di regole di integrità dei dati, e il controllo degli accessi.
Questi strumenti ci hanno aiutato a garantire la sicurezza e l’affidabilità delle informazioni conservate, proteggendole da accessi non autorizzati.
Complessivamente, la scelta di utilizzare un database relazionale si è rivelata una soluzione adeguata per le esigenze del progetto, offrendoci una solida base per l’archiviazione e la gestione efficiente dei dati di produzione della nostra azienda che produce mobili.
Dati di produzione: archiviazione e backup
L’archiviazione e il backup rappresentano aspetti fondamentali nella gestione dei dati di produzione.
In questo contesto la Data Science si è dimostrata un prezioso alleato, consentendoci di selezionare i metodi di archiviazione più adatti e di garantire il backup delle informazioni al fine di evitare la perdita di dati di rilevanza critica.
Abbiamo adottato diverse strategie per l’archiviazione dei dati, tenendo conto delle nostre esigenze di accesso e utilizzo.
Per i dati che richiedono un accesso rapido e frequente abbiamo optato per soluzioni di archiviazione in cloud, che ci hanno consentito di fruire delle informazioni in modo tempestivo e senza interruzioni.
Allo stesso tempo, abbiamo identificato i dati meno utilizzati e li abbiamo archiviati su supporti di memorizzazione a lungo termine (come i nastri magnetici).
Per quanto riguarda il backup, abbiamo sfruttato l’analisi dei dati per definire una strategia efficace, adottando sistemi in cloud che ci hanno liberato dalle limitazioni fisiche associate ai sistemi locali, e garantito una maggiore sicurezza e disponibilità delle informazioni.
Attraverso l’analisi dei dati abbiamo definito le tempistiche di backup e le procedure di ripristino in caso di necessità, garantendo così un recupero tempestivo ed efficiente delle informazioni in caso di eventi avversi.
Inoltre, abbiamo stabilito politiche di gestione dei backup, includendo la definizione della durata del periodo di conservazione e le modalità di distruzione dei dati una volta scaduti i termini di conservazione.
Questo ci ha permesso di essere conformi alle normative e ai regolamenti sulla privacy, garantendo la sicurezza e la protezione delle informazioni sensibili.
Complessivamente, grazie all’uso della Data Science, siamo stati in grado di implementare una strategia di archiviazione e backup dei dati solida ed efficiente, che ci ha consentito di preservare l’integrità e la disponibilità delle informazioni di produzione, mitigando i rischi di perdita e garantendo una gestione adeguata dei dati critici per il nostro business.
Dati di produzione: sicurezza
La sicurezza è un aspetto fondamentale per qualsiasi azienda che lavori con dati di produzione.
Anche in questo caso la Data Science può esserci di grande aiuto per proteggere le informazioni da accessi non autorizzati, hacking e altre minacce.
In primo luogo, abbiamo identificato i dati sensibili e adottato politiche di sicurezza solide per tutelarli, definendo procedure di autenticazione per garantire che solo il personale autorizzato possa accedere alle informazioni.
Inoltre abbiamo sviluppato politiche di crittografia dei dati, al fine di proteggerli durante la trasmissione e lo storage.
In secondo luogo, abbiamo utilizzato la scienza dei dati per monitorare le attività e identificare eventuali operazioni sospette o anomale, e definito al contempo procedure di gestione delle informazioni che rispettino le normative vigenti (come il GDPR in Europa o il CCPA negli Stati Uniti).
Infine, la Data Science ci ha permesso di implementare procedure di gestione delle violazioni dei dati, in modo da minimizzare gli impatti degli attacchi (ad esempio, identificando le cause dei data breach e definendo le procedure di ripristino).
La conformità alle normative vigenti è un aspetto fondamentale nella gestione dei dati di produzione.
Ciò significa che dobbiamo rispettare le leggi sulla privacy per evitare multe e sanzioni.
La scienza dei dati ci aiuta a farlo.
Conclusioni
La gestione dei dati di produzione è essenziale per qualsiasi azienda che voglia rimanere competitiva sul mercato globale.
La Data Science ci aiuta a gestire le informazioni in modo efficiente, organizzandole, catalogandole, e rendendole disponibili per l’analisi.
La gestione del ciclo di vita, l’archiviazione, il backup, la sicurezza e la conformità normativa sono tutti aspetti fondamentali.
Una buona gestione dei dati può portare a un aumento dell’efficienza, della produttività e della qualità dei prodotti, e deve essere la priorità per qualsiasi azienda, soprattutto quando si tratta di dati sensibili come quelli dei clienti.
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