Uno dei temi cruciali di ogni realtà produttiva è il monitoraggio della qualità: l’utilizzo delle tecniche di Machine Learning permette di sviluppare sistemi di Predictive Quality che, alimentati dai parametri di processo, forniscono un’indicazione circa il rischio di scarto dovuto alla non conformità.

Un’altra tematica chiave riguarda la manutenzione: i sistemi di Predictive Maintenance permettono di monitorare lo stato dei macchinari al fine di ridurre i tempi di fermo e ottimizzare la pianificazione degli interventi.

Le imprese intelligenti sono imprese integrate: la costruzione di un panorama completo, che integra sistemi produttivi eterogenei con i sistemi aziendali, abilita decisioni olistiche a livello di business.

Tra le maggiori opportunità dell’Industria 4.0 vi è la fornitura di servizi digitali abbinati a prodotti fisici, attraverso la raccolta di dati IoT e la modellazione di un digital twin. Questo approccio estende il tradizionale modello di business, ponendo al centro e ampliando l’esperienza del cliente.

In un contesto dove il rischio di impresa è in continua crescita, la capacità di pianificare efficientemente i flussi di cassa ricopre un ruolo fondamentale per la salute dell’azienda.

Gli strumenti integrati di budgeting economico e finanziario, consentono di effettuare la pianificazione aziendale inserendo nell’attività del presente tutti gli elementi del futuro che possono essere predeterminati.

In un mercato mutevole e ultra competitivo è fondamentale individuare i principali generatori di marginalità e le aree di inefficienza, per poter ottimizzare il mix di vendita, effettuare scelte make-or-buy e indirizzare le strategie commerciali. 

La Business Intelligence consente di implementare un reale modello di controllo aziendale e individuare comportamenti operativi subottimali. Solo integrando sorgenti dati eterogenee in una visione di insieme è possibile ottenere piena visibilità di attività e processi aziendali, in modo tracciabile e trasparente.

Aziende di produzione e aziende di distribuzione condividono una tematica centrale: l’ottimizzazione delle scorte di magazzino, ricercando il punto d’incontro tra la capacità di soddisfare le richieste del mercato e l’immobilizzazione delle risorse finanziarie. 

La ricerca del giusto compromesso può essere effettuata tramite lo studio e la previsione delle serie temporali di vendita e di acquisto, integrate con una pianificazione della supply chain.
La sfida più alta in questo ambito è l’identificazione della configurazione ottima delle risorse, calcolabile tramite un modello di ricerca operativa.

Una profonda base dati del venduto contiene un grande quantitativo di informazioni estrapolabile tramite tecniche automatizzate di Data Mining.

Dall’analisi dei comportamenti d’acquisto è possibile derivare cluster di clienti e  regole di Cross Selling al fine di ampliare il proprio bacino di vendita e targetizzare le campagne di marketing. Tramite la Churn Analysis, è inoltre possibile anticipare l’abbandono del cliente.