L’ambito produttivo industriale, soprattutto quello legato a settori fortemente competitivi o ad alto contenuto tecnologico, è stato da sempre aperto all’innovazione ed agli sviluppi del mondo digitale.
Il miglioramento continuo dei processi produttivi ha reso indispensabile l’avere a disposizione importanti quantità di dati, provenienti da fonti diverse, da analizzare al fine di prendere delle scelte corrette e non più di “pancia”. Le frasi del tipo: “abbiamo avuto una produzione migliore dei precedenti due anni”, “abbiamo ridotto gli scarti verso il cliente x”, “In agosto di quest’anno abbiamo avuto una domanda in linea con la nostra capacità”, “l’obiettivo del prossimo anno sarà di aumentare l’efficienza delle nostre linee” hanno bisogno di dati per poter essere contestualizzate e di essere tradotte in numeri al fine di fissare degli obiettivi S.M.A.R.T. per il team di lavoro.
La maggior parte dei problemi che assillano i responsabili di produzione, i Project Manager, i lean manager, i pianificatori, ed i responsabili della logistica, ed, in generale, tutti coloro che sono chiamati a ristrutturare aree produttive, o a progettare le infrastrutture per il lancio di un nuovo prodotto, non è più la mancanza di dati ma la mancanza di dati affidabili.
Cosa intendo con dati affidabili? Intendo dati di cui non si conosce bene l’origine, come sono stati raccolti, da chi sono stati elaborati e come, se sono ancora validi e così via.
Siamo passati da un’era in cui il dato digitale era molto costoso, e quindi richiedeva attente e ponderate analisi per determinare cosa digitalizzare e come (frequenza e formato dati era il problema principale che si trovavano a dover affrontare i vari programmatori di strumenti digitali) ad oggi in cui siamo esattamente all’opposto. Abbiamo abbondanza di dati ma, o li usiamo male, o non li usiamo perché non sappiamo come correlarli tra di loro per dare una risposta alle nostre domande.
Il dato oggettivo è una risorsa importante,… se usato correttamente. La possibilità di avere a disposizione una considerevole mole di dati, ci porta oggi a dover far fronte ad un altro importante problema: quello di dover fare lo sforzo di capire se le conclusioni, che sono presentate a fronte di analisi statistiche e numeriche, sono vere o costruite ad arte per condurci a scelte predeterminate.
Il percorso che spesso un CDO affronta quando è coinvolto in progetti di trasformazione digitale, in ambito manufatturiero ma non solo, parte dalla mappatura dei processi ad alto livello (esempio: processo di definizione del piano strategico a medio e corto termine, processo di sviluppo prodotto, etc) e di quelli operativi partendo dalla catena del valore di Michael Porter. Dopo aver tracciato le VSM di tali processi (As Is), si procede con le analisi dei dati a disposizione e si decide come intervenire sui processi (To Be).
In questa fase, può capitare di trovarsi di fronte a delle domande, o delle situazioni di stallo, tali per cui si rende necessario riprende in mano il BMC dell’azienda; Cos’è cambiato relativamente ai clienti? Quello che offriamo interessa ancora o è superato? Dobbiamo puntare su un miglioramento dei processi o fare innovazione? Ricordiamoci che la lampadina non è nata attraverso un processo di miglioramento continuo della lampada a gas!
Per concludere mi sento di affermare che un percorso di trasformazione in ambito digital manufacturing, per non trasformarsi in un incubo per dipendenti e management, deve necessariamente partire da un approccio Top-Down. Si deve partire da una revisione del BMC per poi passare ad una revisione della catena del valore. Solo a valle di questo primi step di analisi si può procedere con un intervento di trasformazione digitale in ambito di manufacturing che sia coerente, e tenga conto, della preparazione culturale dell’azienda. Si tratta infatti spesso di portare cambiamenti culturali in azienda che richiedono tempo; e per tempo intendo anni, non mesi! Nei casi in cui il livello di digitalizzazione è basso si deve prevedere almeno 3 step: Informazione, formazione, implementazione.
Come per una scalata in montagna: si sceglie la meta, si progetta il percorso, ci si allena e poi si parte; sempre con il giusto equipaggiamento ed una guida esperta al seguito!
Quali sono le “tracce digitali” raccolte in fase di definizione del cliente e di cosa vorrà acquistare da noi e per quale bisogno.
Frasi celebri sui dati:
“Fate in modo che diventi un’abitudine discutere i problemi basandosi sui dati e rispettando i fatti che essi dimostrano.”
KAORU ISHIKAWA
“Le tecnologie aprono orizzonti incredibili. Internet non dà informazione, dà soltanto dati. L’informazione si ha quando i dati sono stati assimilati dal cervello.”
FEDERICO FAGGIN
“Se i dati e la teoria non concordano, cambia i dati.”
ALBERT EINSTEIN
“La scienza è fatta di dati come una casa è fatta di pietre. Ma un ammasso di dati non è scienza più di quanto un mucchio di pietre sia una vera casa.”
HENRI POINCARÉ
“1. L’errore che produce il danno maggiore sarà scoperto soltanto dopo che il programma è stato usato per almeno sei mesi.
2. Se il programma è stato concepito in modo tale che i dati incorretti siano rifiutati, ci sarà sempre un idiota abbastanza ingegnoso per trovare il metodo per farli passare.”
Postulati di Troutman
ARTHUR BLOCH
“L’esposizione massiccia a flussi ininterrotti di dati ha dato vita a una nuova e preoccupante forma di sovraccarico – il sovraccarico da informazioni.”
TONY BUZAN
