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🍹Cerchi un argomento frizzante per l’aperitivo di questa sera? Questa Salt&Digital contiene 857 parole, ti serviranno solo 6 minuti per arrivare all’ultima riga.

📍Oggi parliamo di: l'importanza della pulizia dei dati, elementi fondamentali per la resilienza della supply chain, vantaggi e scenari futuri della manutenzione predittiva e consigli su come farsi guidare efficacemente dai dati.

1. Fare pulizia per spazzare via i Bad Data

La notizia: Il 60% dell’attività di un Data Scientist si basa sull’organizzazione e la pulizia dei dati, così si legge nel report condotto da CrowdFlower.

Perché è importante: Spesso si pensa che un data scientist si occupi per la maggior parte del tempo di costruire algoritmi e analizzare dati. Ma anche la loro pulizia è fondamentale per garantire qualità e soddisfare le esigenze aziendali.

In dettaglio: Secondo il report, la giornata del Data Scientist è scandita da varie attività:

  • Pulire e organizzare i dati: 60%

  • Raccogliere set di dati: 19%

  • Estrarre i dati per i modelli: 9%

  • Ridefinire gli algoritmi: 4%

  • Costruire training sets: 3%

  • Altro: 5%

 

Perché la pulizia dei dati è essenziale: Tra i vantaggi di un buon data cleaning ci sono:

  • Miglioramento dei risultati ottenuti dall’analisi

  • Rimozione degli errori dal set di dati

  • Semplificazione del decision making.

 

Cosa ne pensiamo noi: Per le aziende, basarsi sui dati non significa solo utilizzare metriche per monitorare le prestazioni. Farsi guidare dai dati comporta un processo continuo di raccolta, filtraggio e preparazione delle informazioni, che necessitano di specifiche professionalità e tecnologie sempre più raffinate.

2. I tre moschettieri della Supply Chain: resilienza, elasticità e recupero

Cosa succede: Il Covid-19 ha dimostrato l’inadeguatezza dei sistemi di approvvigionamento tradizionale, accelerando la necessità di adozione di nuove tecnologie per garantire la solidità di processi e sistemi, come affermato da Amit Gautam di Innover.

 Perché è importante: C’è la necessità di costruire una nuova e ampia struttura della catena di approvvigionamento basata su un nuovo tipo di cliente che apprezza l’elasticità e si aspetta vantaggio e trasparenza.

 Requisiti necessari: Per raggiungere la resistenza e la capacità di recupero, le supply chain devono costruire tre componenti critiche:

  • Visibilità e tracciabilità delle spedizioni end-to-end 

  • Aumentare la velocità grazie a un flusso di informazioni in real-time

  • Reattività per agire rapidamente sulla base dei risultati forniti dai dati.

 Tecnologie idonee: Queste precondizioni poggiano su tre principali elementi tecnologici: 

  • IoT: svolge un ruolo fondamentale nell'identificazione, localizzazione e monitoraggio dello stato della spedizione fino alla consegna.

  • Big-Data Analytics: applicando algoritmi statistici e matematici, le organizzazioni possono creare una mappa della rete di fornitori, riconoscere quelli ad alto rischio e identificare percorsi alternativi in ​​caso di guasto.

  • Artificial Intelligence: trova segnali tra le fonti di dati, tracciando correlazioni tra le variabili di impatto che sono difficili da ottenere con la modellazione statistica tradizionale.

Cosa ne pensiamo noi: La resilienza della catena di approvvigionamento dipende da due fattori complementari: capacità di resistenza e di recupero. Queste caratteristiche si sviluppano attraverso azioni che mirano al raggiungimento della soddisfazione del cliente tramite nuove tecnologie che permettono di migliorare customer journey e customer experience anche in situazioni di crisi.

3. Manutenzione predittiva: vantaggi e scenari futuri

 

Di cosa parliamo: Il mercato della manutenzione predittiva ha registrato un forte incremento negli ultimi cinque anni. Secondo IoT Analytics, si è passati dall’1,5 miliardi di dollari nel 2016 a 6,9 miliardi del 2021.  

Perché è importante: Grazie allo sviluppo delle tecnologie IoT e la possibilità di raccogliere dai macchinari grandi quantità di dati, le aziende possono ottimizzare la strategia di manutenzione.

Tre tipi di manutenzione: Ogni impresa può affidarsi a tre metodi per risolvere i guasti ed evitare inconvenienti, ma quali sono i rischi di una gestione non basata su dati in real-time?

  • Manutenzione reattiva: l’intervento viene effettuato dopo che il guasto si è verificato, comportando ritardi in produzione e costi elevati per la fabbrica.

  • Manutenzione preventiva: gli interventi di manutenzione vengono pianificati, in modo da minimizzare l’impatto sulla produzione. In questo caso il rischio è quello di sostituire i componenti prima del guasto, perdendo la possibilità di sfruttare l’intero ciclo di vita del pezzo.

  • Manutenzione predittiva: grazie all’analisi dei dati permette di intervenire quando c’è un reale bisogno e solo sui macchinari o componenti che necessitano di manutenzione, il vantaggio consiste nel prevenire i guasti e fermi macchina prima che si verifichino.

Scenari futuri: Con lo sviluppo dell’IoT e il moltiplicarsi delle fonti dei dati, i modelli di manutenzione predittiva diventeranno sempre più precisi. A cambiare non sarà solo la quantità di dati raccolti, ma anche la qualità.

Cosa ne pensiamo noi: La manutenzione predittiva consente alle imprese non solo di ridurre i fermi macchina, ma anche di allungare la vita dei propri asset fisici, ottimizzare le risorse a disposizione e migliorare la qualità del prodotto, grazie alla riduzione (fino al 15%) degli scarti e delle parti difettose. 


 

UN MESSAGGIO DA FLAIRBIT

Come farsi guidare dai dati in modo efficace

 

Raccogliere dati di qualità e analizzarli per prendere le giuste decisioni, è il Sacro Graal delle aziende. 

Tutte le organizzazioni producono dati durante le loro attività quotidiane ma per analizzarli correttamente è fondamentale avere strumenti e competenze adeguate, altrimenti si rischia di sprecare il loro enorme potenziale.

I dati sono la bussola che indica alle aziende in che direzione andare, ma oggi è proprio l’enorme quantità di informazioni prodotte a ostacolare la loro interpretazione e spesso si rischia di sbagliare strada. Come fare a capire quali sono i right data, ovvero i dati considerati rilevanti?

Leggi il nostro blog post per scoprirlo.

Salt&Digital si prende una pausa per le vacanze natalizie, ci vediamo puntuali giovedì 13 gennaio alle 17 !

 

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