I sistemi di reporting nella produzione attuale fungono da collegamenti vivi e dinamici tra il reparto produttivo e il resto dell’azienda. Tuttavia, anche con tutti i dati disponibili e le metriche definite, questi stessi sistemi spesso non riescono a fornire insight realmente utilizzabili.
I vincoli dei sistemi includono grandi volumi di dati, strutture di reporting rigide, accesso limitato ai sistemi, funzioni aziendali a silos e interfacce utente poco intuitive. Infatti, un recente report di NTT DATA, Dalla produzione all'era dell'intelligenza artificiale: hai una strategia o un problema?, mostra che il 92% dei produttori afferma che un’infrastruttura obsoleta ostacola in modo critico le iniziative di GenAI. Questo costringe gli utenti a ricorrere a soluzioni ad hoc, che spaziano da estrazioni manuali di dati fino al mio “preferito”: tabelle pivot di Microsoft Excel con calcoli integrati in VBScript.
In risposta, i produttori hanno continuamente investito in sistemi di reporting. Hanno integrato sensori, controllori logici programmabili, sistemi di archiviazione storica, sistemi di controllo distribuito, sistemi di esecuzione della produzione, sistemi ERP e dati della supply chain, con gradi di successo variabili.
Ostacoli agli insight di valore
Eppure, processi legacy, limitazioni delle piattaforme e fonti di dati frammentate continuano a ostacolare l’accesso in tempo reale a informazioni critiche. Il report di NTT DATA rileva che solo il 41% dei produttori concorda fortemente di aver investito in modo adeguato in capacità di archiviazione ed elaborazione dei dati per supportare la GenAI. Questo nonostante il 59% riconosca una lezione fondamentale appresa dalle attuali implementazioni di AI: dati di alta qualità, diversificati e puliti sono essenziali affinché i modelli di GenAI siano efficaci.
Di conseguenza, molti team IT e OT trovano difficile fornire insight tempestivi a supporto delle decisioni aziendali critiche nelle operazioni manifatturiere. Dare la possibilità alla forza lavoro di prendere decisioni in tempo reale su processi aziendali complessi richiede un approccio diverso.
La creazione di dashboard interattivi per la produzione richiede molto di più di un semplice restyling dei sistemi di reporting esistenti con un’interfaccia utente migliorata. Le organizzazioni devono integrare l’AI nel processo di valutazione attraverso la tecnologia di AI conversazionale. Questo significa andare oltre la semplice visualizzazione dei dati in un nuovo formato, per passare invece all’interpretazione dei risultati, all’apprendimento del modello e alla fornitura di indicazioni operative utili a manager e team di produzione. Questa è la formula per ridurre il tempo speso a “scavare” tra i dati e creare il prossimo report, manuale o automatizzato.
Esempi di benefici nel reporting manifatturiero:
- Raccomandazioni dinamiche per l’allocazione delle risorse, gli aggiustamenti di programma e i problemi operativi
- Visibilità immediata del flusso produttivo, dello stato delle apparecchiature e delle performance della forza lavoro, attraverso sistemi e processi eterogenei
- Abilitazione di analisi di Pareto approfondite in tempo reale su decisioni aziendali critiche
5 modi in cui le dashboard potenziate dall’AI migliorano le performance manifatturiere
Sebbene ogni stabilimento abbia esigenze uniche, le dashboard basate su AI forniscono costantemente valore in cinque aree chiave:
1. Unificare i dati e abbattere i silos
I dati di produzione sono spesso dispersi tra macchinari, sensori e sistemi aziendali. Quasi due terzi dei produttori segnalano che i dati utili sono carenti o mal formattati. Le dashboard guidate dall’AI raccolgono queste fonti, puliscono e integrano i dati automaticamente. Ciò garantisce insight accurati e tempestivi, eliminando lo sforzo manuale e gli errori derivanti da dati frammentati.
2. Fornire intelligenza operativa in tempo reale
Le dashboard abilitate all’AI evidenziano i problemi emergenti nel momento stesso in cui si verificano, che si tratti di un calo della produttività, di un aumento degli scarti o di sottili trend qualitativi. Secondo un recente sondaggio del Manufacturing Leadership Council (MLC), il 71% dei produttori cita la mancanza di prove sull’efficacia dell’AI nel migliorare le decisioni come ostacolo principale all’adozione — a dimostrazione della necessità di intelligenza operativa in tempo reale, concreta e in grado di mostrare chiaramente il ROI.
3. Abilitare la manutenzione predittiva e il controllo qualità
L’AI analizza i pattern nei dati delle apparecchiature e dei processi per prevedere possibili guasti e individuare trend qualitativi sottili. Questo consente interventi proattivi di manutenzione e qualità, riducendo i fermi imprevisti e minimizzando gli sprechi.
4. Supportare un’allocazione ottimizzata delle risorse
Grazie a una visione olistica e basata sui dati, il sistema raccomanda in tempo reale come riallocare manodopera, materiali e asset per soddisfare la domanda produttiva in evoluzione. Tuttavia, la scalabilità resta una sfida: secondo il report MLC, il 66% dei produttori fatica a portare i progetti pilota di AI su scala produttiva.
5. Accelerare il decision-making e favorire il miglioramento continuo
Le dashboard alimentate dall’AI fanno molto più che riportare quanto accaduto: supportano attivamente il processo decisionale mettendo in evidenza i trend, individuando le cause radice e monitorando l’impatto dei cambiamenti nel tempo. Si crea così un ciclo di miglioramento continuo, in cui ogni decisione operativa è guidata dagli insight e non dall’istinto.
Dai dati all’azione: impatto concreto
Immaginiamo una fabbrica che gestisce più linee, 24 ore su 24, producendo migliaia di unità all’ora. Anche solo un miglioramento dell’1% nella resa o una riduzione degli scarti può tradursi in significativi risparmi sui costi e in maggiori ricavi. Ma questi guadagni sono possibili solo se i produttori riescono a identificare e affrontare i problemi in tempo reale.
Queste trasformazioni stanno guadagnando slancio: secondo lo studio MLC, il 68% dei produttori vede ormai l’AI come essenziale per far crescere il proprio business.
Con le dashboard AI-infused, gli insight azionabili raggiungono subito le persone giuste: un responsabile della manutenzione viene avvisato di un’anomalia nelle vibrazioni, un supervisore riceve un alert su variazioni nei parametri di qualità, oppure un direttore operativo viene spinto ad aggiustare i programmi di produzione in base ai cambiamenti della supply chain.
Benefici concreti riportati dal settore:
- Tempi di risposta più rapidi ai problemi operativi
- Riduzione dei fermi imprevisti e dei costi di manutenzione
- Miglioramento della qualità e della resa
- Maggiore coinvolgimento della forza lavoro, grazie a interfacce intuitive e user-friendly che riducono i tempi di formazione
Best practice per generare valore
Per sfruttare appieno i vantaggi delle dashboard potenziate dall’AI, i produttori dovrebbero concentrarsi su alcune best practice fondamentali:
- Non voler fare tutto insieme: definire obiettivi di business chiari e legati a casi d’uso specifici, che si tratti di aumentare la produttività, ridurre i fermi o migliorare la qualità.
- Garantire la qualità dei dati: gli insight affidabili si basano su dati accurati e coerenti. Audit regolari e una governance dei dati solida aiutano a mantenere l’integrità.
- Integrare con i sistemi esistenti: la connettività fluida con hardware e software già in uso è essenziale per evitare interruzioni.
- Investire nella formazione della forza lavoro: coinvolgere i team fin da subito, fornire training e utilizzare strumenti intuitivi per favorire adozione e change management.
- Selezionare le piattaforme giuste: ogni fornitore oggi promuove l’AI come punto di forza, ma serve una valutazione olistica — strategica, funzionale e tecnica — rispetto all’infrastruttura e agli obiettivi di crescita dell’azienda.
- Scegliere partner esperti: collaborare con un provider affidabile garantisce implementazione fluida, supporto continuo e allineamento con i bisogni di business.
Superare le sfide del percorso di trasformazione
Sebbene i benefici siano convincenti, il cammino verso operazioni AI-powered non è privo di ostacoli. Investimenti iniziali elevati, integrazione con apparecchiature legacy e gap di competenze della forza lavoro sono sfide comuni. Non investire in strumenti digitali avanzati può lasciare i produttori in svantaggio — bloccati a reagire ai problemi invece che guidare le performance. Inoltre, priva la forza lavoro degli insight e delle capacità necessarie per contribuire con successo.
Queste sfide possono essere superate con una pianificazione attenta, programmi mirati di upskilling o reskilling e i partner tecnologici giusti. Adottare dashboard basate su AI significa dare alla forza lavoro gli strumenti per guidare. Con dati in tempo reale e insight AI-driven, i team manifatturieri possono prendere decisioni più rapide e intelligenti e contribuire a plasmare il futuro della produzione dalle fondamenta.
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Questo articolo include contributi di Logan Carpenter, consulente presso NTT DATA Services.