Negli ultimi anni, il mondo delle aziende ha visto un’accelerazione senza precedenti verso la trasformazione digitale.
Questo cambiamento non riguarda solo l’adozione di nuove tecnologie, ma implica una rivoluzione completa del modo in cui le aziende operano, prendono decisioni e si relazionano con i loro clienti.
La trasformazione digitale sta diventando una necessità piuttosto che una scelta, spinta dalla crescente competitività del mercato e dalle aspettative sempre più elevate dei consumatori.
Una delle evoluzioni più significative in questo contesto è il passaggio da un approccio aziendale reattivo a uno predittivo.
Ma cosa significa esattamente?
Un’azienda reattiva è quella che risponde ai problemi solo quando questi si verificano.
Ad esempio, si accorge di un calo delle vendite solo quando è già avvenuto o risponde alle esigenze dei clienti solo quando queste sono esplicitamente manifestate.
Al contrario, un’azienda predittiva anticipa i problemi prima che si manifestino e le esigenze dei clienti prima che vengano espresse.
Azienda reattiva: cosa si intende?
Proviamo quindi ad entrare più nel dettaglio di cosa intendiamo per azienda reattiva.
Un’azienda reattiva è un’organizzazione che risponde ai problemi e alle opportunità solo quando si presentano.
In altre parole, non prevede e non pianifica in anticipo ma agisce dopo che un evento si è verificato.
Questo approccio si basa principalmente su dati storici e feedback, senza avere una visione strategica a lungo termine.
La gestione reattiva è spesso caratterizzata da decisioni prese in fretta, che possono essere influenzate da circostanze urgenti piuttosto che da una pianificazione consapevole e informata.
Vediamo ora qualche esempio per comprendere meglio la gestione di un’azienda reattiva.
Un esempio comune di comportamento reattivo si osserva nella gestione delle scorte.
In molte aziende, le scorte vengono riordinate solo quando si raggiunge un livello critico di esaurimento, portando a situazioni in cui i prodotti non sono disponibili per i clienti, causando perdite di vendite e insoddisfazione.
Un secondo esempio è la gestione dei reclami dei clienti dove l’azienda tende a rispondere ai problemi dei clienti solo quando questi li segnalano.
Un cliente potrebbe segnalare un difetto in un prodotto, e l’azienda interviene solo dopo aver ricevuto il reclamo, senza aver messo in atto meccanismi preventivi per identificare e risolvere i problemi prima che vengano segnalati.
Anche nel campo del marketing e delle vendite, un’azienda reattiva lancia campagne pubblicitarie solo in risposta a cali nelle vendite piuttosto che anticipare le tendenze del mercato e pianificare campagne in modo strategico.
Questo approccio risulta inefficace, poiché le campagne reattive spesso mancano di coerenza e tempismo rispetto alle esigenze e ai comportamenti dei consumatori.
Per le aziende manifatturiere, la manutenzione reattiva è un problema comune.
I macchinari vengono riparati solo quando si guastano, causando interruzioni nella produzione e costi di riparazione elevati.
Un approccio reattivo porta quindi a tempi di inattività imprevisti e a una diminuzione della produttività.
Azienda reattiva: ERP, MES e SCADA
Gli Enterprise Resource Planning (ERP), Manufacturing Execution System (MES) e Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) sono strumenti fondamentali che ogni azienda di produzione ha integrato nella propria organizzazione.
Gli ERP sono sistemi integrati che gestiscono vari processi aziendali, tra cui finanza, risorse umane, produzione, supply chain e vendite.
Questi sistemi si basano principalmente sulla raccolta e analisi di dati storici.
I dati vengono inseriti manualmente o raccolti tramite transazioni aziendali, e il sistema elabora queste informazioni per fornire report e analisi.
Le decisioni supportate dagli ERP sono spesso basate su dati e situazioni già avvenute.
Ad esempio, un ERP può generare report di vendita mensili che aiutano a capire cosa è successo, ma non a prevedere cosa accadrà.
Sebbene gli ERP automatizzino molti processi aziendali, questa automazione si basa su regole predefinite e non su previsioni dinamiche.
Ad esempio, possono automatizzare il riordino delle scorte quando raggiungono un livello minimo, ma non prevedono fluttuazioni future nella domanda.
Il MES è un sistema che gestisce e monitora le operazioni di produzione in tempo reale, coordinando, monitorando e tracciando i processi produttivi e le attività di produzione.
Tuttavia, anche il MES opera in un contesto reattivo.
Questo strumento permette ai manager di reagire rapidamente a problemi o inefficienze che si presentano, ma sempre dopo che si verificano.
Le decisioni prese attraverso il MES si basano sui dati attuali del processo produttivo.
Ad esempio, se una macchina si guasta, il MES può aiutare a riassegnare i compiti ad altre macchine, ma non prevede quando e dove avverranno i futuri guasti.
Il SCADA è un sistema di controllo industriale che raccoglie dati da sensori e dispositivi in campo e permette di monitorare e controllare processi industriali da una postazione centrale.
Anche se fornisce un monitoraggio in tempo reale, SCADA offre una gestione reattiva.
Questo sistema genera allarmi in caso di anomalie o condizioni fuori norma, permettendo agli operatori di intervenire prontamente, ma queste azioni sono reazioni a condizioni attuali piuttosto che previsioni future.
ERP, MES e SCADA sono tutti strumenti estremamente utili per la gestione operativa e il controllo in tempo reale delle attività aziendali e industriali.
Tuttavia, la loro natura è principalmente reattiva, poiché si basano su dati storici e attuali per rispondere agli eventi man mano che si verificano.
Per passare da un approccio reattivo a uno predittivo, è necessario integrare tecnologie di intelligenza artificiale che permettano di analizzare i dati e fare previsioni accurate sugli eventi futuri, anticipando i problemi e ottimizzando le operazioni.
Azienda da reattiva a predittiva
Come abbiamo detto, sistemi come ERP, MES e SCADA offrono una grande quantità di informazioni utili per trasformare un’azienda da reattiva a predittiva.
Con l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale, è possibile adottare un approccio predittivo che sfrutta il machine learning per creare sistemi di apprendimento automatico.
Questi sistemi possono adattarsi ai cambiamenti e fornire previsioni probabilistiche che permettono di prendere decisioni più informate.
Per passare a un approccio predittivo, è fondamentale identificare chiaramente i problemi specifici da risolvere.
Ad esempio, si può mirare a prevedere i guasti dei macchinari e pianificare la manutenzione, anticipare le fluttuazioni della domanda o migliorare l’efficienza della catena di approvvigionamento.
È essenziale essere specifici nei propri obiettivi e seguire il principio SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-Based).
Questo aiuta a garantire che l’IA riceva i dati di contesto necessari per eseguire correttamente i compiti assegnati.
Per spiegare questo concetto parliamo di Agenti AI.
Gli Agenti AI sono sistemi progettati per svolgere compiti specifici, utilizzando algoritmi di Intelligenza Artificiale che permettono loro di adattarsi a nuove situazioni e fornire risposte non predefinite, a differenza dei software tradizionali o modelli di AI Generativa che risultano essere molto generici.
Questi agenti possono essere integrati nei sistemi aziendali per migliorare vari aspetti operativi.
Immaginiamo un’azienda manifatturiera che desidera implementare la manutenzione predittiva per ridurre i tempi di inattività dei macchinari.
Per raggiungere questo obiettivo, l’azienda inizia raccogliendo dati in tempo reale sui parametri operativi dei macchinari, come temperatura, vibrazione e velocità, utilizzando il sistema SCADA.
Questi dati vengono poi combinati con i dati storici dei guasti estratti dai sistemi MES, che vengono puliti per rimuovere eventuali anomalie o incongruenze.
Con i dati puliti e integrati, procede all’addestramento di un algoritmo di machine learning, utilizzando i dati storici per identificare pattern che precedono i guasti dei macchinari.
Una volta che il modello fornisce risultati soddisfacenti e accurati, l’agente AI viene integrato nel sistema MES.
Questo agente è configurato per analizzare continuamente i dati in tempo reale raccolti dal sistema SCADA.
Il sistema MES, utilizzando l’agente AI, monitora i macchinari e genera allarmi predittivi quando rileva pattern indicativi di un possibile guasto imminente.
Gli operatori ricevono notifiche tempestive e possono intervenire preventivamente per eseguire la manutenzione necessaria, evitando così guasti e riducendo i tempi di inattività.
In questo modo, l’azienda trasforma il proprio approccio alla manutenzione, passando da reattivo a predittivo, migliorando l’efficienza operativa e garantendo una maggiore continuità produttiva.
Perché essere specifici e non generalisti
Quando si adotta un approccio predittivo utilizzando l’intelligenza artificiale è cruciale focalizzarsi su obiettivi specifici piuttosto che tentare di implementare soluzioni su larga scala generiche.
Ma perché?
Ecco alcune ragioni chiave per cui è importante essere più settoriali e specifici.
- Maggiore precisione e efficacia
L’IA è efficace quando vengono applicati a problemi ben definiti con confini chiari. Quando gli obiettivi sono specifici, è possibile raccogliere e utilizzare dati pertinenti e mirati per addestrare i modelli, aumentando la precisione delle previsioni e delle analisi. - Risorse ottimizzate
Concentrarsi su obiettivi specifici permette di allocare risorse (tempo, personale e finanziarie) in modo più efficiente. Gli sforzi possono essere diretti verso la risoluzione di problemi critici che hanno un impatto significativo sull’azienda, piuttosto che disperdere risorse su iniziative ampie e vaghe che potrebbero non produrre risultati tangibili. - Insights azionabili
Obiettivi specifici generano insights più dettagliati e direttamente applicabili. Quando i modelli predittivi sono progettati per risolvere problemi mirati, le soluzioni proposte sono generalmente più pratiche e facili da implementare. Ad esempio, un modello che prevede con precisione quando un macchinario specifico avrà bisogno di manutenzione fornisce un’azione chiara e immediata rispetto a un modello generico che offre previsioni meno specifiche. A differenza di modelli più generalisti come ChatGPT che non forniscono poi output evidenti per l’azione successiva. - Migliore gestione del cambiamento
L’introduzione di tecnologie avanzate può incontrare resistenza interna. Progetti settoriali e specifici permettono di gestire il cambiamento in modo più controllato e di ottenere il consenso dei dipendenti mostrando risultati concreti in aree chiave. Questo approccio graduale facilita l’adozione della tecnologia da parte del personale e riduce l’impatto negativo del cambiamento.
Adottare un approccio predittivo focalizzato su obiettivi specifici e settoriali consente di massimizzare l’efficacia delle soluzioni adottate.
Questo metodo non solo ottimizza le risorse e facilita l’implementazione, ma produce anche risultati più precisi e azionabili, migliorando significativamente le operazioni aziendali.
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