Fabbrica digitale: come i dati della supply chain diventano decisioni per il management

• Il valore dei dati emerge solo quando orienta le scelte operative e manageriali.
• Abbattere i silos informativi è il primo passo verso una vera fabbrica digitale.
• Dai KPI di produzione alla supply chain: una visione unica abilita decisioni più rapide e consapevoli.
• Analytics e simulazioni consentono di valutare scenari e investimenti prima di agire sul campo.
• Efficienza, resilienza e sostenibilità dipendono dalla capacità di governare i dati in tempo reale.

Molte aziende hanno già investito nella digitalizzazione della produzione. Più raro è trovare realtà in cui i dati raccolti dagli impianti riescano davvero a supportare la pianificazione, il coordinamento tra le funzioni e le decisioni operative. È con questo approccio che Qintesi affianca le imprese manifatturiere nei percorsi di trasformazione digitale, combinando competenze di processo, tecnologie, capacità di integrazione e change management per migliorare il governo della produzione e supportare decisioni più rapide e consapevoli.

I risultati di questo approccio sono evidenti nella recente esperienza in Bondioli & Pavesi, che ha espresso l’esigenza di innovare i processi e sistemi di Supply Chain per allinearli all’evoluzione del business. Grazie al lavoro di Qintesi oggi gli operatori hanno finalmente tutto sottomano in tempo reale: stato macchina, avanzamento dell’ordine e situazione produttiva sono sempre chiari e aggiornati.

È stata anche l’occasione per rimettere ordine i diversi processi che, nel tempo, erano un po’ scivolati in secondo piano. Alla fine, il lavoro tecnologico ha portato un cambio di mentalità per tutta l’organizzazione.

Questa trasformazione, potenziata dalle funzionalità di SAP Digital Manufacturing, non può che essere la base per il futuro: oggi l’azienda dispone di una visibilità totale sulla produzione, una sicurezza del dato garantita dal cloud e una piattaforma pronta a scalare verso nuove sfide industriali.

Oggi il concetto di fabbrica digitale va ben oltre l’automazione dei processi. Significa costruire un modello operativo in cui le informazioni circolano senza interruzioni tra produzione, supply chain e direzione, offrendo una visione condivisa dei processi e mettendo il management nelle condizioni di pianificare, intervenire e migliorare con maggiore efficacia.

Nella fabbrica digitale il dato conta solo se orienta le scelte

I dati, d’altro canto, non mancano. Anzi, a dirla tutta ce ne sono forse fin troppi: la progressiva digitalizzazione dei processi e degli strumenti aziendali, favoriti anche dalla diffusione dell’Internet of Things e dal fenomeno dello smart working, ha determinato un vero e proprio boom di input, che possono essere raffinati per ottenere informazioni utili a monitorare lo status quo aziendale e le sue evoluzioni. Il punto è che nemmeno avere accesso a grandi moli di informazioni vuol dire automaticamente ottenere il controllo sulle operations. Bisogna saper scremare quelle davvero rilevanti, e soprattutto garantire che raggiungano effettivamente, coerentemente e tempestivamente i centri decisionali dell’organizzazione.

Non è infatti raro che, al crescere degli input generati lungo la filiera, si verifichino scollamenti tra il reparto produttivo, il cosiddetto shop floor, e i vertici aziendali (top floor). In assenza di una piattaforma unificata in grado di filtrare e incrociare i dati, spesso, le informazioni arrivano in ritardo, oppure risultano decontestualizzate rispetto al campo di analisi specifico su cui si stanno studiando nuove linee d’azione.

Ma ancora non basta: evolvere da un approccio reattivo, che consiste sostanzialmente nel ricevere e analizzare report che descrivono colli di bottiglia già verificatisi, a un modello proattivo/predittivo, che consente di intervenire mentre il problema si sta formando o ancor prima che ne emergano le avvisaglie, implica un netto cambio di marcia rispetto ai Big Data Analytics: una fabbrica digitale sorge laddove l’organizzazione non si limita a raccogliere e osservare gli input, ma li elabora per estrarre elementi utili a individuare pattern, fenomeni ricorsivi e soprattutto eccezioni alla regola. È la logica degli Smart Data. Vediamo come applicarla e soprattutto come tradurla in uno strumento capace di orientare pragmaticamente le scelte produttive.

Quando i dati di produzione smettono di essere report e diventano decisioni

Grazie all’avvento del digital manufacturing, come già accennato, le imprese dispongono oggi di dataset più o meno strutturati che, opportunamente inseriti a sistema, costituiscono vere e proprie serie storiche e statistiche in grado di descrivere il comportamento della supply chain e degli impianti produttivi nel tempo. Trasformare questo patrimonio informativo in conoscenza richiede però un ulteriore sforzo.

In particolare, bisogna aiutare coloro che partecipano alla catena del valore a maturare una vista comune, evidenziando e tracciando tutti e soli i KPI che possono aiutare ciascun soggetto a massimizzare, task per task, l’impatto delle porzioni di processo che presidia.

Una vista comune tra operations, supply chain e direzione

Mettere a fattor comune le istanze di operations, responsabili della supply chain e direzione implica la capacità di abbattere i silos informativi e facilitare lo scambio di informazioni, anche adottando formati e logiche tassonomiche condivise. Per ottenere questo risultato, la prima mossa da fare è ridurre il numero di software dipartimentali presenti nello shop floor, rinunciando laddove possibile a soluzioni legacy incapaci di integrarsi con i gestionali aziendali.

Non solo: è necessario arginare il rischio dello “Shadow IT” e, sempre più frequentemente, della “Shadow AI”: l’utilizzo di file Excel compilati con criteri soggettivi e di piattaforme di intelligenza artificiale non integrate nello stack aziendale dà infatti origine a colli di bottiglia ed errori umani determinati dal disallineamento informativo

Sono d’altra parte questi i principali ostacoli alla formazione di una “Single Source of Truth” (Unica fonte di verità), premessa indispensabile per creare una visuale comune a tutti gli attori della value chain e adottare una vera logica 4.0.

I KPI che aiutano a decidere priorità, stock e tenuta operativa

Per automatizzare le decisioni di approvvigionamento, bilanciare i carichi e garantire la continuità operativa sarà quindi fondamentale identificare KPI (Key Performance Indicator) che consentano di aumentare la visibilità in tempo reale sulla capacità e sulla domanda, misurando al tempo stesso la salute dell’ecosistema di produzione (il che include la valutazione periodica dell’affidabilità dei fornitori).

Ogni organizzazione naturalmente fa storia a sé, ma parlando in generale i pilastri decisionali dovrebbero quindi fondarsi sull’analisi delle metriche riportate nella tabella seguente:

Digital manufacturing: perché integrazione e analytics cambiano l’approccio al controllo

La fabbrica digitale raggiunge la massima efficienza solo nel momento in cui i dati che permettono di misurare questi parametri risultano aggiornati e affidabili, ovvero privi di errori, ridondanze e duplicazioni. Ma l’integrazione e la correttezza delle informazioni date in pasto al sistema sono una condicio sine-qua-non anche nell’ottica di implementare con successo strategie di automazione del controllo di produzione, superando la complessità (e, qualche volta, la tortuosità) del processo decisionale interdipartimentale.

In uno scenario del genere, il ruolo della tecnologia diventa determinante. L’automazione del controllo di produzione richiede infatti una profonda integrazione tra MES (Manufacturing Execution System) e piattaforme ERP (Enterprise Resource Planning), a loro volta potenziate da strumenti di Advanced Analytics e Business AI. Non si tratta solo di costruire interazioni basate su dati condivisi, aggiornati e verificati, ma anche di porre le basi per sfruttare il patrimonio informativo per dare vita a sessioni di simulazione e a scenari “What-If” sull’impatto di scelte specifiche.

Misurare l’efficacia dello spostamento della produzione di un determinato lotto su un’altra linea, valutare gli effetti della sostituzione nella supply chain di un fornitore con un altro, o ancora saggiare l’aumento di efficienza procurato da un upgrade degli impianti: grazie alla fabbrica digitale tutto questo diventa possibile. Inutile dire che avere la facoltà di esplorare il mondo logico senza dover prima agire sulla realtà fisica non comporta solo maggiore consapevolezza delle scelte di investimento, ma anche notevoli risparmi, visto che si trasla sul piano virtuale il metodo “trail and error”.

Qintesi e la fabbrica digitale: più visibilità, più governo dei processi

Ed è esattamente questo ciò a cui punta Qintesi quando si propone come consulente dealle imprese manifatturiere che vogliono fare il salto di qualità. Più visibilità significa maggiore governo dei processi. A sua volta la capacità di agire tempestivamente su ciascun task e di misurarne con precisione gli effetti in termini di efficacia ed efficienza delle operations avvia un circolo virtuoso che fa della generazione e dell’analisi dei dati il fulcro di un meccanismo di miglioramento continuo.

Competenze SAP e soluzioni applicative per la produzione

Qintesi supporta concretamente questa trasformazione offrendo ai propri clienti soluzioni e competenze SAP essenziali nell’ottica di costituire l’ambiente unificato su cui sorge la fabbrica digitale: parliamo innanzitutto del gestionale di ultima generazione SAP S/4HANA Cloud, disponibile sia nella Public che nella Private edition, ma anche di una serie di applicativi e add-on specificamente concepiti per connettere gli impianti all’ERP (come per esempio SAP Digital Manufacturing e le SAP-Qualified Partner-Packaged Solutions implementate dalla stessa Qintesi).

Rendere il dato leggibile, condiviso e utile anche fuori dalla fabbrica

Ma ciò che rende peculiare il contributo l’offerta di Qintesi è la capacità di innestare un approccio tecnologico e consulenziale su una profonda conoscenza dei processi e dei requisiti di business che contraddistinguono i principali settori manifatturieri italiani: in questo senso, la progettazione di software concepiti per migliorare la pianificazione integrata e la visibilità operativa rappresenta solo una componente dell’expertise messa a disposizione dei clienti.

Dall’automotive al metalmeccanico, passando per l’alimentare e il chimico-farmaceutico, fino ad arrivare alla lavorazione delle materie plastiche e all’engineering to order, Qintesi ha infatti maturato nel tempo competenze specialistiche che le consentono di affrontare gli scenari più complessi del digital manufacturing. Il nostro team è quindi in grado di supportare la transizione anche per casi d’uso specifici, da studiare e implementare insieme ai responsabili di processo e ai referenti delle aree coinvolte.

A tutto ciò si aggiungono skill evolute nel campo dello user experience design – indispensabili per ideare e realizzare dashboard direzionali a misura di smart manufacturing – e collaborazioni con aziende specializzate, attraverso cui Qintesi è in grado di dare vita a soluzioni di data management ad alto valore aggiunto perché facilmente accessibili anche da profili non tecnici.

Una fabbrica digitale è anche una fabbrica più sostenibile

Un esempio di questo approccio è dato dalla partnership attivata con Trigenia, Energy Service Company specializzata in efficientamento e sostenibilità, che porta nell’offerta di Qintesi la propria esperienza negli ambiti dell’energy management e dei sistemi di monitoraggio avanzati.

La proposta congiunta tra Qintesi e Trigenia punta proprio a stabilire una connessione tra i sistemi di fabbrica e quelli di gestione energetica. Integrando i dati generati dal MES con le piattaforme digitali di Trigenia, le aziende possono correlare in modo puntuale i consumi energetici ai lotti prodotti e agli eventi di produzione, ottenendo così una visione diretta e dettagliata dell’energia impiegata per ogni fase produttiva. L’automazione di questa raccolta dati, resa possibile da sensori IoT e da software di analisi avanzata, elimina la necessità di inserimenti manuali, riduce gli errori e consente di prendere decisioni informate in tempo reale.

Si tratta di un passaggio cruciale perché trasforma l’energia da costo indiretto – storicamente difficile da monitorare – a voce di costo diretta e gestibile. Una fabbrica digitale, del resto, è anche una fabbrica sostenibile, oltre che efficiente.

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