In Regesta LAB crediamo fortemente nella Trasformazione Intelligente, che sempre più sta entrando all’interno delle aziende industriali, dai processi organizzativi ai processi produttivi.
TIR – Trasformazione Intelligente con Regesta è un percorso a tappe studiato per accompagnare le aziende nel processo di trasformazione intelligente. Nasce dalla nostra esperienza, come mezzo per portare innovazione in modo sostenibile e aiutare le aziende a rimanere competitive sul mercato, offrire nuovi servizi e, perché no, creare nuovi modelli di business.
Prima di iniziare questo percorso, è necessario tenere presente che non ha un inizio e una fine, e non deve averli! Ogni azienda, a seconda delle sue condizioni e del suo stato, può essere infatti collocata in diversi punti della roadmap, che potrà personalizzare in base ai propri obiettivi e alle proprie necessità di crescita.
Le tappe del Percorso TIR
1. Alla base di ogni progetto di trasformazione intelligente vi è la digitalizzazione dei dati, che si realizza con l’implementazione di un “centro di governo” che abiliti la comunicazione bidirezionale tra i macchinari sensorizzati e Internet.
2. La tappa 2 inizia dando per assodata la presenza del sopracitato centro di governo che gestisca la raccolta dati: con questo prerequisito possiamo iniziare il consolidamento dei dati in cloud. Con il termine cloud si intende una piattaforma dove far confluire dati IoT o IIoT, come visto nel punto precedente, ma anche dati di business che solitamente vengono gestiti dai sistemi ERP-SAP, MES o CRM. In questa fase i dati confluiscono da diverse sorgenti, sia geograficamente (immaginiamo di raccogliere dati provenienti da stabilimenti diversi) sia per tipologia, come ad esempio i dati di fatturazione presenti in SAP e i dati IoT del processo produttivo. La piattaforma utilizza le differenti tecnologie in gioco per governare nel modo adatto dati con frequenza temporale eterogenea oppure di diverso formato (per citare due esempi esplicativi, immagini da una fotocamera di controllo qualità e la telemetria di un macchinario).
3. Siamo quindi giunti alla parte “intelligente” del nostro percorso di trasformazione. Con i dati a disposizione è ora possibile implementare delle dashboard di monitoraggio in tempo reale, direttamente dalle fonti dati IoT per avere sia una visibilità immediata dell’andamento di un processo produttivo, che degli strumenti di analitica per l’esplorazione statistica dei dati presenti sulla piattaforma.
4. Alcune applicazioni intelligenti introdotte in precedenza, inoltre, possono essere ulteriormente implementate. Si tratta di applicazioni di monitoraggio smart del magazzino, utilizzate per la pianificazione finanziaria e della produzione, oppure per la servitizzazione.
5. È arrivato il momento di parlare del concetto di predizione. Che sia un modello statistico avanzato per la correlazione dei dati (data mining) o un algoritmo supervisionato di machine learning allenato tramite reti neurali, lo scopo è sempre quello di anticipare gli eventi: in ambito manufacturing può risultare sicuramente utile prevedere un possibile guasto, mentre in ambito gestionale possiamo utilizzare questi assistenti digitali per pianificare in anticipo la domanda o per supportare il reparto marketing nelle attività di targhettizzazione del cliente.
6. Se nella tappa precedente si è parlato di assistenti digitali che supportano l’uomo nell’azione da intraprendere, nella tappa 6 vediamo invece come automatizzare completamente i processi alleggerendo l’operatività umana da attività ripetitive e dallo scarso valore aggiunto. È importante ricordare che non è sempre necessario adottare questo approccio. Il ruolo di Regesta LAB è infatti anche quello di supportare il cliente nell’analisi del proprio processo produttivo e valutare come e se intervenire.
Regesta LAB è il tuo partner ideale nel processo di trasformazione intelligente, in quanto coniuga la conoscenza dei nuovi paradigmi IoT e Big Data in cloud con la solida esperienza decennale del mondo SAP.
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