La Business Intelligence (BI) è l’insieme di processi e strumenti finalizzati alla raccolta, lettura, interpretazione e utilizzo dei dati che quotidianamente emergono dalle attività aziendali: il fine è analizzarli per ricavarne insight necessari a un percorso decisionale e strategico.
Il sistema di Business Intelligence si concentra su diverse tipologie di dati: dati storici e attuali, dati interni, dati esterni, dati più o meno strutturati, organizzandoli in maniera facilmente fruibile.
Il concetto di Business Intelligence nasce negli ’60 e si sviluppa, come metodo, dalla necessità di condividere le informazioni. Negli anni, in rapporto ai progressi dei diversi modelli informatici, si è evoluto fino a diventare ciò che oggi conosciamo: capacità di analisi, fruizione semplice delle stesse attraverso l’efficienza e la velocità dell’informazione, elaborazione e usability, potenziate dallo sviluppo di capacità di visualizzazione e di identificazione del tipo di dato.
Gli strumenti e funzioni di Business Intelligence
Gli strumenti e le funzioni che costituiscono e caratterizzano un sistema di BI sono:
- Dashboard e visualizzazione dati: consentono una rappresentazione grafica di dati complessi in maniera intuitiva e chiara.
- Reporting avanzato: generazione avanzata di report periodici e personalizzati, creazione di grafici, tabelle pivot e analisi dettagliate.
- Analisi predittiva e modelli di forecasting: utilizzo di algoritmi per prevedere tendenze e comportamenti futuri che guideranno decisioni e strategie.
- Data Warehouse e Data Lake: archivi centralizzati, in cui vengono organizzati moltissimi dati, strutturati e non strutturati.
- ETL (Extract, Trasform, Load): processi per estrarre i dati da fonti diverse, trasformarli e caricarli sui data warehouse, ripulendoli e organizzandoli.
- Data Mining e Analytics: identificazione di modelli/schemi nascosti e capacità di correlazione tra dati.
- KPI Monitoring e Alerting: misurazione delle performance in base a indicatori chiave, segnalazione di anomalie rispetto ai valori e risultati attesi.
- Strumenti di connettività e API: collegamento tra diverse applicazioni aziendali e database esterni favorendo aggiornamento automatico e sincronizzazione continua.
- Sicurezza e controllo degli accessi: utilizzo di moduli per la gestione degli utenti attraverso i permessi d’accesso a garanzia della protezione del dato sensibile.
- Self Service BI: creazione di report e analisi in autonomia, attraverso interfacce intuitive e strumenti drag and drop.
Le sfide del manifatturiero nell’approccio alla BI
La digitalizzazione ha consentito alle aziende di percorrere nuove e più interessanti strade in termini di fruizione del dato. Il settore manifatturiero, costituito da macchinari, dispositivi e terminali tra loro sempre più interconnessi, è senza dubbio il settore più prolifico di questa particolare “materia prima” che, proprio grazie alla Business Intelligence, è diventata centrale nel percorso di affermazione e crescita di ogni realtà produttiva. Esso, dunque, risulta essere particolarmente adatto a questo nuovo contesto tecnologico, ma, allo stesso tempo, la sua complessità e strutturazione può comportare significative sfide nell’approcciarvisi:
- Sfida culturale: adottare un sistema di BI in azienda vuol dire trasformare la propria organizzazione in un’organizzazione data-driven, cioè un’organizzazione in grado di fare del dato uno strumento indispensabile al proprio funzionamento. La sfida è vincere la resistenza al cambiamento e garantire un adeguato percorso di formazione a tutto il personale.
- Sfida Tecnologica: poter utilizzare il dato per un’accurata analisi, e dunque per un’interpretazione in grado di guidare le scelte e le strategie aziendali, vuol dire fare in modo che esso sia leggibile e disponibile e segua un percorso coerente dal momento della sua generazione fino alla estrapolazione e lettura. Questo comporta un processo integrativo tra i diversi ERP e MES presenti in azienda.
- Sfida Sicurezza: la produzione di dati crea un contesto vulnerabile dovuto al carattere sensibile del dato stesso; ciò comporta la necessità imprescindibile di adottare importanti misure di sicurezza e protezione.
La BI nel settore manifatturiero
Per comprendere quanto e come la Business intelligence impatti sul settore manifatturiero, accenniamo ad alcuni dei contesti più impegnativi di questo settore:
- Complessità della supply chain e gestione delle risorse.
- Monitoraggio della qualità e della produzione in tempo reale.
- Previsione della domanda e gestione delle scorte.
- Ottimizzazione dei Processi produttivi.
- Analisi dei costi e marginalità.
- Sicurezza e conformità normativa.
Come può aiutare in ognuno di questi ambiti la BI?
- La supply chain nel settore manifatturiero è spesso complessa e interconnessa, coinvolgendo fornitori, trasportatori, distributori e clienti: la mancanza di visibilità in tempo reale può portare a colli di bottiglia, ritardi o interruzioni della produzione.
Utilizzare la Business Intelligence in questo ambito significa:
- riuscire a monitorare lo stato della supply chain in tempo reale attraverso l’utilizzo di dashboard interattivi;
- evitare interruzioni nella catena grazie all’analisi predittiva basata su dati storici e tendenze di mercato;
- ottimizzare gli ordini con analisi di consumo e rotazione delle scorte, evitando sprechi;
- monitorare fluidamente le risorse attraverso l’integrazione con i sistemi ERP.
- Garantire la qualità del prodotto durante tutte le fasi della produzione è cruciale per evitare resi e reclami., dunque monitorare i processi è fondamentale per identificare rapidamente i problemi di qualità, evitando così fermi macchina e prodotti difettosi.
La BI può aiutare attraverso:
- l’utilizzo di sistemi di monitoraggio costituiti da sensori e dispositivi di IoT:
- generazione di report in tempo reale che segnalano anomalie nei parametri di produzione;
- analisi delle cause principali di difetti e malfunzionamenti;
- visualizzazione dei KPI di qualità su dispositivi intuitivi per una rapida diagnosi.
- La fluttuazione della domanda comporta diversi rischi per il settore manifatturiero, soprattutto in presenza di una inadeguata gestione delle scorte.
La Business Intelligence può chiaramente supportare anche in questo senso:
- utilizzo di algoritmi di machine learning per analizzare dati storici, tendenze di mercato e fattori esterni (stagionalità, crisi economiche);
- utilizzo di modelli predittivi che suggeriscono quantità ottimali da produrre;
- simulazioni di scenario per valutare l’impatto di diverse strategie produttive;
- monitoraggio in tempo reale delle scorte per garantire la disponibilità dei prodotti richiesti.
- Ottimizzare i processi significa aumentare l’efficienza e incrementare la produttività attraverso l’ottimizzazione delle risorse, abbattendo sprechi e perdite.
La Business Intelligence consente di:
- analizzare l’efficienza operativa allo scopo di identificare aree di miglioramento;
- monitoraggio dell’utilizzo delle risorse per bilanciare carichi di lavoro e prevenire guasti;
- creazione di Report in tempo reale per prendere decisioni immediate quando sorgono problemi;
- automatizzare processi di reporting e monitoraggio tramite dashboard personalizzati.
- Gestire adeguatamente i costi vuol dire individuare anche quelli nascosti e ottimizzare la redditività delle linee di produzione, cercando di identificare al contempo i prodotti più oppure meno redditizi.
La Business Intelligence, in questo caso, supporta con:
- report dettagliati sui costi diretti e indiretti lungo l’intero processo produttivo;
- confronto tra costi previsti e reali per identificare scostamenti significativi;
- calcolo della marginalità per prodotto, linea di produzione e cliente, evidenziando aree a basso rendimento;
- benchmarking interno per confrontare le prestazioni tra diversi impianti o linee produttive.
- Una linea produttiva efficiente e adeguata necessità di rispettare norme, sia locali che internazionali, a garanzia della sicurezza sul lavoro e della prevenzione di incidenti.
La Business Intelligence viene in aiuto con:
- utilizzo di sistemi di monitoraggio continuo per garantire il rispetto delle normative di qualità e sicurezza;
- utilizzo di cruscotti dedicati alla gestione della conformità e degli audit;
- utilizzo di alert automatici in caso di deviazioni dai parametri di sicurezza.
Conclusioni
Dalla panoramica generale sin qui condotta emergono chiaramente contesti, premesse e vantaggi alla e nella adozione di soluzioni di Business Intelligence ma, ovviamente, esse vanno guidate in maniera adeguata e competente in realtà pronte ad accoglierle e a misurarsi con i percorsi nuovi da esse offerti.
Scritto da Anna Minutillo
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