Predictive Analytics
e AI

La crescente complessità e variabilità del contesto richiede un approccio dinamico alla pianificazione e gestione, in grado di bilanciare la domanda con la capacità produttiva e le risorse dell’azienda. Anticipare i trend futuri e l’andamento dei processi interni per poter ottimizzare la produzione e offrire soluzioni in linea con il mercato diventa un elemento fondamentale di successo.

L’analisi predittiva consiste nell’utilizzo di dati, algoritmi statistici, tecniche di intelligenza artificiale e machine learning per individuare la probabilità di risultati futuri basandosi sui dati storici. La costruzione e l’implementazione dei modelli predittivi avviene sulla base dei dati storici raccolti attraverso vari canali e strumenti, a seconda del problema specifico.

Predictive Analytics riescono ad anticipare una vasta gamma di fenomeni, per es. fornire una visione equilibrata e integrata delle esigenze dei clienti, delle previsioni di vendita, della capacità produttiva e delle risorse necessarie per soddisfare la domanda.

Una delle sfide più grandi che devono affrontare le aziende manifatturiere è quella di trovare il migliore equilibrio tra esigenze del mercato e vincoli di risorse. Diventa fondamentale evitare gli errori legati alla previsione della domanda e, di conseguenza, di capacità produttiva.

Demand Driven S&OP è una delle applicazioni di predictive analytics guidata appunto dalla domanda. Rappresenta uno strumento che allinea attività di vendita e capacità produttiva favorendo la collaborazione strategica.

Consente di integrare gli algoritmi di pianificazione in un’unica piattaforma: MPS, MRP e CRP con l’aggiunta degli algoritmi di pianificazione e schedulazione a capacità finita (FCP ed FCS) e gestione di vincoli sui materiali.

Per avere un controllo completo sulla produzione è fondamentale predire l’andamento dei processi produttivi. Sapere in anticipo cosa potrebbe accadere in ogni singola parte della fabbrica serve non solo per facilitare la manutenzione. In realtà, è soltanto uno dei benefici che derivano dai sistemi di Predictive Analytics. Accanto alla manutenzione predittiva vi è possibilità di prevenire le eventuali problematiche e migliorare tutti i processi produttivi, aumentando l’efficienza operativa e risparmiando preziose risorse.

Uno dei vantaggi è sicuramente la riduzione della difettosità dei prodotti che porta a un miglioramento del servizio al cliente sia in termini qualitativi che in termini quantitativi attraverso la riduzione del lead time.

Oggi le piattaforme MES integrano l’utilizzo di AI, Deep Learning e ANN, che applicate al settore manifatturiero consentono implementare Intelligent Facilities. Questo significa andare oltre il semplice controllo real time del processo e fare PredictiveAnalytics sui big data acquisiti e storicizzati, trasformandoli in new value, in grado di prevenire problemi e guidare la fabbrica al massimo dell’eccellenza operativa.

Algoritmi e logiche matematiche avanzate, grazie alla possibilità di prendere in considerazione una serie di vincoli dati dalle risorse disponibili, possono simulare diversi scenari per ottimizzare la produzione. L’utilizzo dell’approccio simulativo rende possibile confronto tra differenti scenari in tempo reale, in modo tale da definire il programma di produzione ottimale ed eventuali azioni correttive.

Con la facoltà di reiterare il calcolo diventa agevole condurre molteplici analisi sul piano di produzione e individuare la sequenza ottimale degli ordini per singola risorsa, ottenendone la miglior saturazione e minimizzando i costi produttivi.

Tutto questo consente di realizzare piani di produzione estremamente affidabili ma soprattutto dinamici per adattarsi ai mercati e gestire eventuali imprevisti.