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Il public cloud per il manufacturing: idee, soluzioni, protagonisti

Proseguiamo con questo articolo nella nostra serie di inchieste dedicate al mondo del public cloud da una prospettiva diversa e concreta.

In questa seconda uscita, abbiamo deciso di rivolgerci al settore manifatturiero, da sempre nevralgico per il sistema paese.

La trasformazione digitale offre risposte e soluzioni ad una crisi di portata epocale, e che in quanto tale richiede risposte forti e innovative. Del resto, forza e capacità di innovare sono parte integrante del patrimonio degli imprenditori italiani.

Il settore manifatturiero sta attraversando un’impetuosa ondata di trasformazione digitale.
Le tecnologie abilitanti sono numerose: edge computing, IIoT, realtà aumentata sono solo alcuni esempi di come l’innovazione stia cambiando il paradigma delle industrie. Il minimo comune denominatore è senza dubbio il cloud computing, e in particolare le possibilità offerte da Machine Learning e Intelligenza Artificiale. Quali sono le risposte dei leader tecnologici alle esigenze del manufacturing?

A rispondere alla nostra inchiesta sono fornitori di public cloud con data center proprietari:

Amazon Web Services
Google Cloud
Ibm
Microsoft
Oracle
OVHcloud
Salesforce
Sap

Amazon Web Services, Aws for Industrial

A risponderci è Swami Sivasubramanian, Vice President of Amazon Machine Learning for AWS.

In occasione del re:Invent 2020 sono stati introdotti cinque nuovi servizi di Machine Learning per il settore industriale che rappresentano la suite più completa di servizi cloud-to-edge disponibile. Queste soluzioni combinano sofisticate capacità di ML, analisi dei sensori e computer vision per affrontare le sfide più comuni che i clienti di AWS in ambito industriale si trovano a dover affrontare e completano un’offerta specifica chiamata “AWS for Industrial“. Con questi servizi aiutiamo i nostri clienti a ridurre i costi, migliorare la qualità e mantenere la conformità.

Siamo concentrati sull’aiutare i nostri clienti a risolvere le loro sfide aziendali e continueremo a offrire soluzioni innovative che soddisfino i loro bisogni.

aws
Swami Sivasubramanian

Ne è un esempio il Gruppo Volkswagen che sta costruendo il suo Industrial Cloud, una piattaforma di produzione digitale basata su cloud che trasformerà la produzione automobilistica e i processi logistici di Volkswagen, su Amazon Web Services (AWS). Utilizzando i servizi IoT di AWS, la piattaforma di produzione digitale collegherà i dati di tutte le macchine, gli impianti e i sistemi dei 124 siti produttivi di Volkswagen per aumentare l’efficienza e i tempi di attività degli impianti, aumentare la flessibilità della produzione e migliorare la qualità dei veicoli.

Google Cloud, approccio data driven per il manufacturing

Il nostro interlocutore è Marco Capuzzello, Head of Manufacturing and Industrial, Google Cloud Italy

Le soluzioni Google Cloud a supporto del settore Manifatturiero sono tutte tese ad accelerare la digital transformation dei nostri clienti, necessaria per agevolare la business continuity e aumentare l’agilità delle operazioni. I servizi offerti da Google Cloud sono volti ad abilitare l’automazione, sostenere e facilitare il lavoro a distanza, gestire la volatilità della domanda e dell’offerta e ottimizzare la spesa IT. In particolare, Google Cloud è in grado di aiutare le aziende manifatturiere a trasformarsi secondo tre direttive principali.

La prima prevede un approccio open e flessibile, in grado di rendere la produzione sempre più connessa tramite l’implementazione di soluzioni di Hybrid Cloud (Anthos), la focalizzazione sulla collaboration con l’obiettivo di migliorare l’efficacia operativa (Workspace), l’accelerazione di processi R&D attraverso l’HPC (calcolo computazionale ad alte prestazioni) e, infine, la migrazione delle VM per la produzione in cloud, il tutto col fine di ottimizzare prestazioni e costi.

Marco Capuzzello
Marco Capuzzello

Una seconda direttiva si basa su un tipo di approccio data driven, che si avvantaggia dell’analisi dei dati di produzione (BigQuery) e di analisi SAP e AI, per abilitare funzionalità avanzate in ottica di ottimizzazione, qualità e time to market.

Infine, l’ausilio dell’AI, fondamentale per migliorare efficienza ed efficacia delle operation e che si traduce in Visual Inspection della produzione, con una conseguente riduzione dei costi e un aumento della qualità, e l’adozione di Contact Center AI per poter garantire una client experience sempre migliore e l’efficienza operativa.

Google Cloud è un’azienda Data Driven. Questo rappresenta per noi un elemento distintivo che, unito alla forte caratterizzazione verso l’Innovation, ci vedrà sempre più impegnati nel continuare a proporre ai nostri clienti nuove soluzioni in grado di accelerare la loro Digital Transformation. Nel prossimo futuro, infatti, porteremo avanti gli investimenti fatti in termini di Artificial Intelligence e Machine Learning, estendendoli a specifiche aree di interesse per il Manifatturiero. Nella fattispecie mi riferisco ad esempio all’ottimizzazione delle Operations dei nostri clienti attraverso soluzioni sempre più accurate di Advanced Analytics, al miglioramento dei processi produttivi tramite l’adozione della Visual Inspection e di una corretta “anomaly detection”, o al supporto nello sviluppo di veicoli a guida autonoma grazie alla tecnologia Google Cloud.

Ibm, Industrial IoT per la produzione intelligente

Risponde Bianca Romano, Ibm Technology, Watson Dev Squad Manager Italia

La combinazione dei dati generati tramite l’Industrial Internet of Things (IIoT) e l’analisi crea un nuovo set di funzionalità note come manutenzione e qualità predittiva. Alimentate dalla produzione intelligente, queste nuove funzionalità stanno cambiando il modo in cui facciamo le cose, aiutando a riconoscere i modelli e a prevedere i guasti o i problemi di qualità del prodotto prima che si verifichino. La maggior parte delle fabbriche è composta da risorse OT (Operation Technology) come macchine, linee di apparecchiature e dispositivi robotici che oggi non sono ancora del tutto connessi, ma la tendenza è orientata verso una produzione intelligente con uno stabilimento più basato sull’IT per risparmiare tempo, costi e manutenzione. Con la convergenza di OT e IT, la piattaforma IIoT sta emergendo come un nuovo concetto innovativo per la produzione intelligente con tecnologie basate sull’intelligenza artificiale (AI), tra cui data science, big data e cognitive. La produzione intelligente può stimolare una nuova ondata di produttività manifatturiera.

Ibm
Bianca Romano, IBM Technology, Watson Dev Squad Manager Italia

Oggi, molte supply chain di macchinari industriali sono ancora in gran parte analogiche, con processi principalmente manuali con un’automazione limitata. Senza il coordinamento e l’esecuzione della supply chain in tempo reale, queste aziende hanno una capacità limitata di prevedere quando verrà eseguita la produzione e programmare quando saranno necessari i componenti.

Una supply chain digitale è basata sui dati ed eseguita digitalmente per creare trasparenza, consentire una pianificazione avanzata, prevedere i modelli di domanda e sfruttare la disponibilità delle risorse. Si basa sull’accesso in tempo reale ai dati all’interno di un’azienda e sui suoi partner di collaborazione e sull’uso di tecnologie avanzate, integrando fornitori, produttori e clienti per creare una vista end-to-end, attraverso la tecnologia blockchain, con Ibm Sterling Supply Chain Business Network,  che semplifica le connessioni e la collaborazione con clienti, fornitori e altri partner commerciali per ridurre i costi e ottenere efficienze.

Ibm offre una suite di soluzioni (Enterprise Asset Management) per favorire il risparmio sui costi e l’efficienza operativa lungo tutta la catena del valore della fabbrica. Il portafoglio di soluzioni EAM di Ibm analizza una varietà di informazioni dai flussi di lavoro, contesto e ambiente per promuovere la qualità e migliorare le operazioni e il processo decisionale. Il portafoglio di soluzioni EAM di Ibm aiuta a fornire una trasformazione della produzione intelligente. Le informazioni sulla qualità della produzione utilizzano le capacità IoT e cognitive per rilevare, comunicare e autodiagnosticare i problemi al fine di ottimizzare le prestazioni di ogni fabbrica e ridurre i tempi di fermo non necessari. Gli insight generati aiutano a ridurre i tempi di inattività non pianificati.

Ibm e Red Hat possono fornire una piattaforma multicloud ibrida per l’industria 4.0. Combinando la potenza e la flessibilità delle tecnologie open di cloud ibrido di Red Hat con l’innovazione di Ibm , qualsiasi azienda impegnata in un progetto di industria 4.0 può avere accesso ai migliori strumenti e talenti di entrambe le società.

Microsoft, Azure supporta la trasformazione digitale

Per la società americana interviene Sergio Romoli, Direttore Cloud & Enterprise di Microsoft Italia.

Al centro della nostra offerta per il settore manifatturiero si trova la piattaforma Cloud Azure, che permette alle imprese di dar vita a reali scenari di Industria 4.0, con un impatto concreto sul business e sulla loro competitività. Connettendo le macchine al Cloud e sfruttando gli strumenti di intelligenza artificiale, machine learning e di business intelligence come Power BI, è infatti possibile raggiungere una migliore gestione dei dati e creare insight utili per ottimizzare i processi, dar vita a nuovi modelli di business e a prodotti e servizi innovativi, a supporto della crescita delle aziende.

Secondo i dati di Idc, infatti, le imprese del settore manifatturiero che sfruttano appieno i propri dati possono ottenere fino a 400 miliardi di dollari in più di ricavi rispetto alle altre aziende del settore. Con il Cloud di Azure, l’industria manifatturiera può incrementare i livelli di efficienza con un successo senza precedenti, abbassando i costi, riducendo gli sprechi, abilitando la manutenzione predittiva ed evitando fermi macchina, ma anche garantendo un impatto reale sulla sicurezza delle persone e sulla sostenibilità ambientale.

Grazie al cloud è inoltre possibile fare leva su strumenti innovativi come il visore olografico HoloLens 2 che, abbinato a Dynamics Remote Assist, permette di liberare le mani degli operatori e offre un efficace supporto nello svolgimento delle attività, permettendo ad esempio di interagire da remoto con l’assistenza tramite videochiamate in vivavoce e condividere file, per farsi guidare nelle operazioni di manutenzione. In questo modo è possibile incrementare l’accuratezza del processo, ridurre tempi e costi, nonché semplificare la formazione degli operatori.

Sergio Romoli microsoft
Sergio Romoli, Direttore Cloud & Enterprise di Microsoft Italia.

Stiamo lavorando su alcune direttrici che possano abilitare una vera digital transformation dell’industria manifatturiera. Partiamo dalla creazione di un nuovo ambiente di lavoro, grazie ai servizi cloud, alle applicazioni per la produttività come Microsoft 365 e Teams e alle massime garanzie di sicurezza. Il secondo pilastro riguarda un miglior coinvolgimento dei clienti, offrendo nuove esperienze personalizzate grazie all’innovazione dei reparti marketing e vendite.

Cruciale per la manifattura sono anche gli ambienti di lavoro sicuri e agili, che possiamo realizzare attraverso IT, OT e IoT. La nostra visione passa poi per la creazione di una supply-chain più resiliente in grado di garantire la continuità del servizio, grazie a una pianificazione e una gestione guidate dai dati. Infine, siamo impegnati per offrire nuove soluzioni in grado di aiutare le imprese ad accelerare l’innovazione dei processi e dei propri prodotti.

Oracle, sfruttare l’insieme delle tecnologie abilitanti

Risponde Sergio Gimelli, ERP, SCM, EPM Solution Consulting Director, Oracle Italia.

Il modello tradizionale dell’utilizzo della tecnologia in fabbrica, che vedeva una separazione abbastanza netta fra “Operation Technology” e Information Technology, sta rapidamente cambiando.

Oggi assistiamo a una riduzione della distanza fra le due tecnologie, se non proprio a una fusione, e soprattutto sta chiaramente emergendo il valore di  avere una fabbrica, una Supply Chain ed una azienda connessa, con un “filo” digitale  (Digital Thread) che parte dalle macchine e arriva fino ai processi gestionali e decisionali e viceversa –  raccordando in tempi sempre più stretti i dati, le informazioni che da questi sono ricavabili e le decisioni che si prendono in base ad esse.

Per fare un esempio di caso d’uso tra i più promettenti possiamo partire dalla transizione da una strategia di manutenzione preventiva a una di manutenzione predittiva.

Possiamo farlo, perché un approccio digitale e connesso in fabbrica permette di analizzare e rispondere a un fenomeno rispondendo a una serie di domande.  Che cosa è successo? Perché è successo? Quando accadrà di nuovo? Come posso evitare che succeda? Se non posso evitarlo, come mi organizzo per quando succederà?

Infatti, sapere in anticipo, con una certa affidabilità, che un determinato macchinario o linea di produzione, avrà un problema è certamente un valore aggiunto, ma lo è ancora di più se oltre a saperlo viene suggerita una strategia di manutenzione e viene individuata la causa del problema, e oltre a questo viene allertata la squadra di manutenzione, e magari vengono ordinati in anticipo i componenti necessari alla manutenzione o da sostituire. Non si tratta solo di anticipare il problema, ma anche capirlo (in modo che magari non accada più) e prepararsi per tempo a risolverlo.

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Sergio Gimelli, ERP, SCM, EPM Solution Consulting Director, Oracle Italia

Ma si può andare oltre, valutando preventivamente gli impatti di un potenziale problema, considerando ad esempio cosa dovrebbe produrre una data linea nel periodo di downtime o di riduzione di efficienza, quali prodotti o clienti verranno coinvolti quali perdite di profitto si potrebbero subire.

Se un “segnale” che mi evidenzia un potenziale problema operativo, seguendo il “filo” digitale può essere colto in tempo reale anche dal sistema di pianificazione,  l’analisi delle informazioni raccolte può consentire di proporre anche una soluzione – ad esempio, spostare la produzione della settimana successiva verso un terzista, aumentare la capacità di un’altra linea produttiva, definire turni aggiuntivi per coprire la riduzione potenziale di capacità produttiva, attuare un sistema di backlog management per definire come allocare in modo ottimale una fornitura limitata

Da quanto esposto possiamo trarre due concetti chiave. In primo luogo,  capiamo che il valore di una informazione  generata da un dato “ripulito” e organizzato sta anche nel rapporto tra l’informazione e la sua “latenza”.   Il dato in tempo reale non mi dice molto se non lo so interpretare, avere interpretato il dato quando un fenomeno è già successo o sta per succedere e’ troppo tardi.  Per questo oggi si parla molto di Zero Latency Supply Chain come l’obiettivo verso cui ogni azienda deve orientarsi , e di Integrated Planning&Execution come strategia per raggiungerlo.

In secondo luogo, vediamo che non esiste una sola tecnologia abilitante per raggiungere questi obiettivi e per attivare un digital thread di valore, ma un insieme di tecnologie integrate che possiamo sintetizzare in questo modo.

Industrial IoT, che permette di raccogliere dati in tempo reale, filtrarli e rispondere alla domanda: che cosa è successo?
Analytics, che permettono di analizzare i dati per ricavarne l’informazione (gli Insight) necessaria per rispondere alla domanda: perché e successo?
Machine Learning, che permette di relazionare e imparare da questi dati per rispondere alla domanda: quando succederà di nuovo?
Business Applications integrate, per mettere in atto le misure necessarie per rispondere alla domanda: come evitare che succeda di nuovo? Come mi devo preparare per quando succederà?
Il Cloud è il luogo che rende disponibili (in termini di capacità di memorizzare dati e di analizzarli/utilizzarli in tempi rapidi) queste tecnologie, le aggiorna continuamente e le “sdogana” dall’essere dedicate solo a grandi imprese dotate di grandi centri dati con grandi capacità di calcolo. In altre parole, è la democratizzazione della tecnologia e la capacità di seguire la sua evoluzione.

È per questi motivi che Oracle ha scelto di “pacchettizzare” alcune di queste tecnologie emergenti in applicazioni pronte all’uso, disponibili come servizi in cloud. che vanno ad indirizzare use case specifici per la fabbrica, piuttosto che limitarsi a offrire strumenti tecnologici separati con cui costruire e integrare applicazioni. Una scelta che permette di accelerare enormemente la trasformazione di una fabbrica verso l’idea della “Smart Connected Factory”

In particolare le IoT Cloud Applications sono applicazioni che al loro interno affrontano specifici use case usando in  modo integrato e  sincronizzato  le varie tecnologie emergenti citate in precedenza. Troviamo così applicazioni di IoT Asset Monitoring dedicato al tema della manutenzione predittiva, integrando connettività IoT, analytics con il supporto di algoritmi di machine learning e prevedendo nativamente la possibilità di integrazione con i sistemi aziendali; applicazioni che adottano la stessa logica per il monitoraggio e la previsione dell’efficienza della produzione (IoT Production Monitoring) integrabili con sistemi di planning e scheduling; applicazioni dedicate all’operatore per migliorare la gestione della sicurezza (Iot Connected Worker), alla logistica  (IoT Fleet Monitor) e così via.

Oracle continua a investire sia nella creazione di nuove tecnologie, sia nello sviluppo di applicazioni che pacchettizzano tali tecnologie per risolvere determinati use case tipici del mondo manifatturiero. In questo modo le fabbriche diventano intelligenti senza dover gestire complessità tecnologiche e capire come parametrizzare complessi algoritmi. Le applicazioni sono in Cloud, pronte da essere semplicemente configurate in accordo con la propria realtà e quindi utilizzate, in maniera estremamente semplice e trasparente.

Un’area in cui stiamo investendo in particolare è la Blockchain. Questa tecnologia è importante per il mondo manifatturiero in quanto, oggi, una fabbrica è sempre meno un’entità a se stante, e sempre più un “nodo” di un network logistico-produttivo che può comprendere altri stabilimenti dell’azienda, impianti dei fornitori, dei terzisti o dei clienti, centri di distribuzione, logistica, trasporti: una complessa supply chain in cui sistemi informativi diversi, non connessi, costituiscono una rete che influisce sulla  competitività e sull’efficienza.  E’ qui che  a nostro avviso la Blockchain ha e avrà sempre più un ruolo rilevante.

Abbiamo rilasciato una prima applicazione dedicata al “Track&Trace” intelligente della Supply Chain, un tema di grande complessità.  Utilizzando l’IoT è possibile monitorare gli eventi che si vogliono tracciare all’interno della catena estesa (es. una temperatura fuori range nel trasporto, il ritardo a una consegna, la verifica di non conformità ambientali); conoscere lo stato dei documenti che voglio tracciare (es. la presenza di certificati di esportazione conformi, la registrazione di test di qualità di fornitori tier 2 ecc.); controllare i passaggi di responsabilità della merce.

Posso poi far confluire il tutto su un sistema di blockchain dedicato al track&trace, riuscendo a rendere estremamente efficienti le catene logistiche estese e a ridurre il tempo che separa un evento (ad esempio, un trasporto merce avvenuto fuori temperatura di riferimento) dall’evento successivo che ne consegue (es. il pagamento di una penale).

Queste tecnologie trovano possibili applicazioni in tanti settori: si pensi alla produzione e del trasporto di un farmaco, alla gestione della contraffazione del fashion, alla certificazione dell’orgine delle materie prime per un bene alimentare e cosi via.

Un altro campo in cui stiamo investendo riguarda l’applicazione dei big data e algoritmi predittivi nel campo della logistica, in particolare per tenere in considerazioni dati di traffico, condizioni meteorologiche, dati social real  time, per prevedere con precisione i  tempi di consegna e prendere decisioni real time di routing.

Infine, un’area di estremo interesse per i nostri clienti e su cui ci stiamo focalizzando è quella dell’interazione uomo-macchina e uomo-sistema informativo. Oggi con un ERP, con un sistema di pianificazione si può interagire in linguaggio naturale, si può letteralmente parlare, rendendo estremamente più semplice, più veloce, più dinamico il processo decisionale. L’idea è quella di abilitare conversazioni di business in linguaggio naturale, potendo rivolgere domande ai sistemi (Qual è il mio OEE? Quanto sono in ritardo con la produzione? Ecc.) usando qualsiasi dispositivo mobile, tramite digital assistant che sfruttano la tecnologia delle chatbot applicata a specifici skills utili in ambito manifatturiero.  Questa semplicità di accesso alle informazioni in qualsiasi luogo e situazione può davvero rendere più efficiente l’attività produttiva e aiutare a rispondere in real time alle dinamiche di mercato.

OVHcloud, il portfolio cloud per la digitalizzazione

A rispondere è Davide Letizia, Senior Cloud Solutions Specialist di OVHcloud

Come indicato da più parti, a cominciare dal Commissario Europeo all’Economia Paolo Gentiloni, digitalizzazione e Intelligenza Artificiale sono parte centrale delle linee guida fornite dalla Commissione Europea per l’utilizzo dei fondi legati a Next Generation EU. In questo contesto, un recente rapporto di World Manufacturing Foundation ha evidenziato l‘impatto dell’Intelligenza Artificiale sul settore manifatturiero: il settore, si stima, investirà in questa tecnologia 9,5 miliardi di dollari nel 2021 – sarà quindi il settore che investirà di più in IA, secondo solo al settore bancario e dei servizi finanziari ed assicurativi – e 13,2 miliardi di dollari entro il 2025. È evidente come questi ingenti investimenti necessitino di essere indirizzati verso tecnologie capaci di agire realmente come abilitatori e supporto concreto alla competitività delle imprese italiane del settore, per garantire quello scatto oggi più che mai necessario dopo questi mesi così difficile.

Davide Letizia
Davide Letizia

In questo contesto trova spazio la proposta di OVHcloud, che consiste in una serie di soluzioni volte a semplificare l’utilizzo di piattaforme di per sé  complesse da gestire, in modo sicuro  e a configurare e mantenere in produzione con un occhio di riguardo al rapporto prezzo/prestazioni.

In aggiunta, l’offerta si basa su strumenti software di tipo Open Source o standard de-facto della letteratura tecnico-scientifica. Nello specifico, OVHcloud accresce con miglioramenti continui le proposte del portfolio Public Cloud.

Ben si pone in questo contesto,  l’esperienza del nostro cliente Spindox che ha al suo attivo l’impiego di queste tecnologie per i verticali retail e manufacturing.

Grazie a una piattaforma proprietaria, il nostro cliente  offre servizi e soluzioni che mirano all’ottimizzazione dei costi e dei processi di sistemi complessi, facendo uso di analisi predittive e prescrittive, simulazioni e intelligenza artificiale.

Salesforce, le performance del manufacturing cloud

La risposta ci viene offerta da Filippo Arena, Regional Sales Director Automotive & Manufacturing, Salesforce.

La soluzione di industry che Salesforce propone   alle aziende che operano nel settore manifatturiero è “Salesforce Manufacturing Cloud”. Le performance dell’industria manifatturiera dipendono anche dalla capacità delle aziende di prevedere le esigenze dei clienti attraverso la propria rete commerciale. Il più delle volte i i team operativi non riescono ad allinearsi con gli altri dipartimenti e ad avere una visione univoca e in tempo reale di tutti gli aspetti delle attività legate ai propri clienti. Le informazioni ad essi associate sono infatti spesso registrate e archiviate nei repository più disparati che spesso includono fogli di calcolo e sistemi ERP, il che può influire negativamente sulla capacità dell’azienda di stare sul mercato e di saper reagire tempestivamente ai repentini cambiamenti su domanda e supply-chain. In definitiva molto dei risultati futuri dipende dallacapacità di prevedere con precisione la domanda dei clienti. Il risultato è che le eventuali scorte di inventario, la sovrastima della domanda e l’aumento dei costi di magazzino vanno a ridurre i margini di profitto e i ricavi. Manufacturing Cloud risolve proprio questa problematica, colma il divario esistente tra la “classica” gestione delle vendite del “new business”, basata sul ciclo lead-opportunità-offerta-ordine-fattura e il “recurring business”, spesso basato su accordi quadro e previsione delle vendite basati sulla fornitura di volumi variabili mese per mese.

Questa coesistenza e sinergia tra i due mondi consente una nuova armonica  collaborazione tra team di vendita e team operativi, consentendo all’azienda di avere una visione unificata del  business.

salesforce manufacturing

Nel dettaglio, uno dei punti di forza di Manufacturing Cloud è proprio la gestione degli accordi quadro, Sales Agreement, che permette di unificare il run-rate con i dati archiviati nei sistemi ERP e i sistemi di gestione degli ordini con i termini contrattuali concordati. Se vengono apportate modifiche a un contratto, queste vengono immediatamente integrate all’accordo di vendita esistente, garantendo sempre l’uso di un’unica fonte di dati. Ciò permette ai team operativi di gestire l’intero ciclo di vita dell’accordo di vendita e di avere visibilità sui volumi degli ordini stipulati, sull’effettiva esecuzione dei termini dell’accordo rispetto a quanto dichiarato e previsto e su altri parametri personalizzati e basati su programmazione temporale. In questo modo, si semplifica anche il processo di rinnovo dei contratti.

Einstein Analytics for Manufacturing è una soluzione che offre agli account manager la possibilità di avere KPI pronti all’uso circa lo status dell’account, il livello di diffusione di un prodotto e i progressi nell’accordo di vendita. Grazie alla centralizzazione delle principali fonti di dati, gli account manager possono agire proattivamente verso i clienti e ridurre il rischio di abbandono. Inoltre, identificando le principali tendenze, i responsabili degli account possono raccomandare ai clienti le migliori opportunità di vendita e cross-selling.

Sap, le piattaforme per l’industria 4.0

Ci risponde Giacomo Coppi, Digital Supply Chain Team Leader, Sap Italia e Grecia

Le soluzioni Sap dedicate all’Industria 4.0 aiutano le aziende a creare e seguire con un filo digitale i prodotti durante tutto il loro ciclo di vita, fornendo informazioni in tempo reale sui processi aziendali, dalla progettazione alla gestione delle attività. Sap propone un approccio di tipo design to operate che consente di collegare in modo fluido tutti i processi di business – design, pianificazione, produzione e operation – traendo vantaggio dalle tecnologie intelligenti e creando uno specchio digitale dell’intera catena del valore.

Industry 4.NOW è la nuova strategia di Sap per l’Intelligent Manufacturing, un investimento strategico per supportare i clienti nella trasformazione dei loro processi produttivi. Industry 4.NOW aiuta infatti a posizionare i percorsi di digitalizzazione e di Industria 4.0 da progetti incentrati sulla fabbrica a iniziative di strategia aziendale e combina l’automazione della produzione con la gestione del business. Con analytics integrati e capacità predittive, le nostre soluzioni  per l’Intelligent Manufacturing possono consentire alle aziende di prendere decisioni migliori e indirizzare l’organizzazione verso nuovi modelli di business e percorsi di crescita.

Se consideriamo due scenari tipici del mercato industriale, ad esempio la manutenzione predittiva e l’automazione dei processi, tecnologie come l’intelligenza artificiale o il machine learning, i cui algoritmi sono già inclusi nelle nostre piattaforme Sap S/4HANA e Sap HANA, possono fare la differenza.

La manutenzione predittiva è fondamentale in quei contesti come le moderne catene di approvvigionamento e le fabbriche intelligenti dove si fa sempre più uso di dispositivi e macchine IoT, nonché della connettività cloud per tutte le operazioni. Guasti e inefficienze possono infatti comportare costi e interruzioni enormi. Quando i dati di manutenzione e riparazione vengono raccolti manualmente, è quasi impossibile prevedere i potenziali problemi, figuriamoci automatizzare i processi per prevenirli. Inoltre, oggi i sensori dei gateway IoT possono essere installati anche su macchine analogiche vecchie di decenni, offrendo massima visibilità ed efficienza in tutta l’azienda.

giacomo coppi sap
Giacomo Coppi, Digital Supply Chain Team Leader, SAP Italia e Grecia

Nel caso dell’automazione dei processi, i database ERP contengono set di dati ampi e differenti, che possono includere statistiche sulle prestazioni di vendita, recensioni dei consumatori, rapporti sulle tendenze di mercato e informazioni sulla gestione della catena di fornitura. Gli algoritmi di machine learning possono essere utilizzati per trovare correlazioni e modelli in tali dati. Tali informazioni possono quindi essere utilizzate per raggiungere e aggiornare praticamente ogni area dell’azienda, inclusa l’ottimizzazione dei flussi di lavoro dei dispositivi Internet of Things all’interno di un network o il modo migliore per automatizzare attività ripetitive o soggette a errori.

Recentemente abbiamo annunciato la disponibilità di nuove soluzioni cloud specifiche per il settore dei macchinari e componenti industriali (IM&C): le aziende leader in questo comparto offrono soluzioni su misura, su larga scala, e come servizio per affrontare le nuove tendenze che stanno rimodellando il panorama della produzione industriale. Questi trend includono una forte spinta alla digitalizzazione, clienti sempre più esigenti, condizioni di mercato in continua evoluzione, globalizzazione e delocalizzazione. Le nostre soluzioni cloud per il settore industriale forniscono, tra le diverse funzionalità, la possibilità di interagire con i clienti in modo continuo attraverso molteplici canali, via Web o direttamente, e includono la connettività dell’Internet of Things.

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