Intelligenza Artificiale: un'architettura ottimale per il production planning

AI & Advanced analytics: i benefici di queste soluzioni sono evidenti in ogni ambito della loro applicazione, anche nel production planning. Per esprimersi al meglio, devono poggiare però su:

• un accesso agile alle fonti di dati;

• adeguata potenza computazionale, anche nei momenti di picco;

• interfacce di output chiare e condivisibili a più livelli.

È in questo senso che, per AI e advanced analytics, un’architettura IT ben congegnata diventa un prerequisito essenziale. Per quanto riguarda la pianificazione della produzione, per esempio, è ciò che consente di aggregare più dimensioni di analisi in modo da predire la domanda e le sue oscillazioni con buona approssimazione. Ancora, è il presupposto per monitorare il plant floor, rilevare l’attività dei macchinari e assorbirne i copiosi data flow mantenendo una gestione ottimale delle risorse computazionali.

È operando in questo modo che l’intelligenza artificiale e le advanced analytics possono davvero efficientare il production planning, fornendo analisi complete e affidabili.

-Molte aziende hanno già compreso il potenziale di queste soluzioni, e stanno muovendosi per modernizzare i propri sistemi di pianificazione e programmazione in questa direzione. Secondo un sondaggio di McKinsey&Co condotto nel 2022, il 90% degli intervistati intende investire proprio su AI & advanced analytics per migliorare i propri processi di filiera.

Del resto, per migliorare il production planning con le analytics non basta acquistare un nuovo software o aggiungere una nuova funzionalità al proprio sistema di gestione: piuttosto, occorre ingegnerizzare processi affidabili, scalabili, economicamente sostenibili.

Come farlo? Consideriamo 3 aspetti chiave.

Architetture IT per AI & advanced analytics: data management

Il primo problema da risolvere riguarda l’accesso ai dati. Come accedere alle giuste fonti, processare i dati e ottenere risultati affidabili?

La pianificazione della produzione in contesti di manufacturing evoluto deve considerare più parametri. Tra questi:

• i dati acquisiti sulle commesse da lavorare, le capacità produttive e le risorse disponibili;

• le informazioni del plant floor, per esempio quelle elaborate dai sensori dei macchinari;

• le indicazioni dal mercato, e le possibili oscillazioni della domanda a breve e lungo termine.

Si pone allora la questione del collegamento tra livelli differenti e di capacità di gestione di flussi di dati importanti. Un’architettura efficace deve poter sopportare carichi di lavoro ingenti, automatizzare l’acquisizione delle informazioni e saper scalare le risorse computazionali in funzione dei compiti da svolgere.

Una gestione più efficace si può ottenere, in questo senso, raccogliendo in maniera neutra i dati provenienti da fonti eterogenee. È il modello del data lake, su cui secondo Gartner il 57% dei grandi players in campo analytics sta investendo in questi anni. È un modello che permette di includere dati strutturati e non strutturati in un solo repository, così da velocizzarne la raccolta e la successiva elaborazione. Simile aggregazione, inoltre, può far emergere pattern o collegamenti preziosi tra dati eterogenei.

Architetture IT per AI & advanced analytics: definizione degli algoritmi

Centrale è poi, naturalmente, la messa a punto degli strumenti di advanced analytics veri e propri. Quali informazioni ricavare dai dati a disposizione? Quali processi monitorare, e quali indicatori utilizzare per l’analisi?

Da queste domande base prendono corpo gli algoritmi di analisi, che per essere efficaci devono naturalmente essere direzionati a dovere. Un punto a favore di un’architettura di AI & advanced analytics tailor-made, cucita su misura, è proprio che permette di personalizzare i processi e allenare gli algoritmi su esigenze specifiche. Qui, l’intervento dell’intelligenza artificiale apporta un contributo impattante sull’analisi in termini di velocità, accuratezza e capacità di proiezione.

Grazie all’AI, infatti, è possibile spostare il fuoco dell’attenzione dall’esistente allo scenario futuro: Analisi predittive, esplorative o simulative forniscono a chi si occupa di production planning elementi preziosi per valutare le opzioni a disposizione e scegliere quella giusta.

Sapendo quali marginalità attendersi e quali risorse allocare allo scopo, nascono piani di produzione più oculati e si può organizzare di conseguenza la supply chain. Di più: integrando le opportune fonti dati, si possono anticipare possibili disruptions, per esempio un’interruzione nelle disponibilità di materie prime o un calo della domanda, e predisporre le opportune contromisure.

Architetture IT per AI & advanced analytics:: accesso e condivisione

Altro elemento essenziale di un’architettura ottimale è infine quello dell’accesso alle analytics.

Se, come abbiamo visto, un’architettura IT efficace sa mettere in comunicazione più livelli operativi e gestionali di un’azienda, l’obiettivo va raggiunto combinando l’agilità alla sicurezza. Un sistema di integrazione e comunicazione scarsamente presidiato potrebbe, infatti, esporre un’azienda a rischi notevoli. Per garantire la massima sicurezza è utile, ancora una volta, un’analisi caso per caso della struttura su cui operare e delle modalità di intervento. Oltre il tema della sicurezza, però, la questione dell’accesso è anche quella della condivisione delle analisi a più livelli decisionali. In questo senso soluzioni di AI & advanced analytics accessibili da più endpoints dell’infrastruttura aziendale, non solo per inserire input ma anche per ottenere output, migliorano decisamente il lavoro.

Per quanto riguarda il production planning, aiutano, per esempio, a condividere report e altri insights con gli altri dipartimenti, così da rendere più chiari i presupposti e gli obiettivi di una strategia e velocizzarne l’esecuzione operativa.

Per concludere

Un’architettura IT ottimizzata, automatizzata e personalizzata è fondamentale per un’applicazione efficace di AI e advanced analytics mirata alla pianificazione della produzione.

Accesso ai dati e integrazione cross-department, scalabilità e bilanciamento delle risorse, sicurezza e agilità dei data flow sono elementi fondanti di questa architettura. In un tale ecosistema, che può essere completamente interno al network aziendale o anche parzialmente esternalizzato, un motore di AI riuscirà a fornire analisi accurate e worth their price.

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