Modern BI & Analytics | BIEPMLe metodologie lean sono una filosofia di gestione aziendale che ha come obiettivo principale la riduzione degli sprechi. Storicamente è legata al settore manufacturing, anche se nel corso degli anni è stata applicata in molti settori industriali e in molti comparti aziendali, inclusi ad esempio lo sviluppo software e il marketing (nella declinazione della metodologia AGILE).
Uno dei punti cardine della Lean è la produzione pull, originariamente sviluppata da Toyota. Questo approccio mira a produrre beni secondo l’effettiva richiesta del mercato, evitando di produrre più del necessario, generando sprechi economici e danni in termini di sostenibilità ambientale.
Non stupirà quindi che l’analisi dei dati sia un’alleata fondamentale per i processi lean nelle aziende del settore manifatturiero. In questo settore le variabili e i dati da considerare sono davvero tanti e un approccio lean strutturato deve tenere conto di molti elementi: per farlo in maniera esatta è dirimente seguire un approccio “rigoroso” alla BI.
Oggi, con la contrazione dei consumi e l’aumento dei costi (e una più accentuata sensibilità ai temi ambientali) l’approccio lean è sempre più ricercato dalle industrie di tutte le dimensioni.
In questo articolo, trovi una breve introduzione ai principi delle metodologie lean e un focus sul ruolo (delicato) dell’analisi dei dati in questo ambito.
Introduzione alle metodologie lean
Per comprendere i vantaggi delle metodologie lean, partiamo dagli obiettivi:
- Ridurre gli sprechi;
- Migliorare l’efficienza dei processi;
- Indurre un miglioramento costante dell’impresa.
Di fatto, un’azienda che sfrutta la Lean:
- è più tutelata dagli imprevisti del mercato;
- è in grado di effettuare modifiche / adattamenti / esperimenti;
- adotta un approccio sostenibile.
Cosa significa ridurre gli sprechi in azienda
Ridurre gli sprechi in azienda è una questione economica, in primis: attraverso l’ottimizzazione dei processi, le aziende evitano di sprecare tempo, soldi e risorse.
I fattori che causano lo spreco possono essere tanti:
- sovrapproduzione;
- inefficienza nei processi;
- disorganizzazione interna;
- overstock;
- mancanza di manutenzione preventiva;
- incapacità di prevedere i problemi a livello di supply chain
- ecc.
Sono aspetti che non possono essere sottovalutati, perché determinano nei fatti la solidità di un business.
Tra gli aspetti più vistosamente problematici rientra senza dubbio la produzione push. Parliamo dell’approccio tradizionale applicato ancora da molte aziende: produrre molti bene da immettere nel mercato per stimolare la domanda.
Tuttavia, oggi questo modus operandi presenta diversi punti critici.
- I consumi si stanno contraendo per via dell’aumento dei costi di produzione, spesso legati al prezzo dell’energia elettrica, e della perdita di potere d’acquisto.
- D’altro canto, i consumatori richiedono un’attenzione sempre maggiore alla sostenibilità ambientale e sociale. Le aziende che contribuiscono all’inquinamento, anche attraverso la sovrapproduzione di beni inutili, vedono un forte calo reputazionale del brand.
La produzione pull, di contro, è quella proposta dalla metodologia Lean e consente di produrre solo ed esclusivamente i beni che possono essere effettivamente acquistati dai consumatori.
Ma come è possibile determinare la domanda?
Non è l’unica domanda che si devono porre le aziende manifatturiere intente a ridurre gli sprechi. Altre questioni cruciali sono, per esempio:
- Come individuare i punti di inefficienza nei processi produttivi?
- Come organizzare la manutenzione preventiva?
- Come prevedere i trend del mercato?
- Come anticipare eventuali problemi nella supply chain?
- Come coinvolgere i dipendenti?
A tutte queste questioni si può rispondere attraverso l’analisi dei dati: un processo indispensabile per applicare la metodologia lean in modo efficiente, soprattutto nel settore manufacturing, dove i dati da prendere in considerazione sono davvero tanti.
Quanto è importante l’analisi dei dati per un approccio lean efficiente
Anche se le metodologie lean possono essere applicate a tutte le aziende, di tutte le dimensioni e di tutti i settori, le aziende manifatturiere possono ricavarne vantaggi davvero enormi. L’obiettivo però è possibile solo se le decisioni sono supportate dai dati, che forniscono una fonte certa di conoscenza.
L’analisi dei dati infatti è sempre più utilizzata dalle imprese per rispondere alle domande cruciali e migliorare i processi decisionali.
Nell’ultimo decennio, l’approccio self service analytics ha consentito di estendere l’uso dei dati anche agli utenti business, quelli cioè sprovvisti di un background tecnico o analitico. Sono però utenti fondamentali, perché possono essere manager e stakeholders chiamati a prendere le decisioni in azienda.
Di fatto, quindi, un approccio di data analytics self service rappresenta il trait d’union tra l’analisi dei dati e l’applicazione della metodologia lean per ridurre gli sprechi.
Alcuni esempi di come puoi usare i dati per la riduzione degli sprechi in azienda
Scendiamo negli esempi concreti. Sebbene ciascuno di questi punti meriti un approfondimento specifico, cercheremo di essere sintetici.
1. Produzione pull
Partiamo da questo aspetto cruciale. Come abbiamo detto la produzione pull consiste nel produrre solo i beni che possono essere effettivamente assorbiti dal mercato, allineando quindi l’offerta alla domanda per evitare sovrapproduzione e overstocking.
Per fare questo è necessario prevedere la domanda dei consumatori e i trend del mercato.
L’analisi dei dati permette di definire la domanda attraverso l’analisi dei dati storici e dei feedback dei consumatori. Ancora, consente di mettere in pista un sistema Kanban automatizzato all’interno delle dashboard dati, per es. (un segnale visivo, che segnala quando è ora di avviare la produzione di un prodotto esaurito o in esaurimento).
I dati sono fondamentali anche per la pianificazione, che deve essere il più flessibile e adatta alle reali esigenze dell’azienda, oltre che nel monitoraggio di ordini, vendite e inventari.
2. Efficienza dei processi
Altrettanto importante è ottimizzare i processi. La metodologia lean mira a creare flussi ininterrotti con una produzione per processi e non per uffici o dipartimenti. Oltre all’organizzazione interna possono esserci anche altri intoppi che generano inefficienze.
Tra questi ci sono anche i guasti dei macchinari, ad esempio. Il problema può essere tamponato e ridotto all’osso attraverso la manutenzione preventiva. Per ottimizzare questo task si possono analizzare in modo opportuno i dati dei sensori delle macchine per pianificare la manutenzione in modo da ridurre al minimo l’impatto sulla produzione.
3. Supply chain
Le industrie manifatturiere sono sempre alla mercé dell’imprevisto, sin dai processi legati alla supply chain. Abbiamo già affrontato questa tematica in un precedente articolo dedicato, che ti invitiamo a leggere.
4. Feedback dei consumatori
Inutile dire che l’efficienza di un’azienda è reale solo se i consumatori sono soddisfatti del prodotto o del servizio. La metodologia lean pone l’accento sul feedback dei consumatori, come uno degli scopi più importanti per l’impresa.
L’analisi dei dati è dirimente: attraverso i dati aziendali, le richieste di customer care e assistenza, i resi, e i feedback degli utenti è possibile individuare i problemi e le aree di miglioramento. Ancora meglio se si analizzano in modo integrato i dati CRM e i dati aziendali, per un approccio olistico e davvero migliorativo. Questa integrazione, per esempio, oggi è già perfettamente possibile tra strumenti come Salesforce CRM e Snowflake grazie alla funzionalità BYOL, o tra Salesforce e Tableau Data Cloud.
5. Altre funzioni aziendali
L’analisi dei dati è un supporto alla metodologia lean in tutte le funzioni aziendali: dati di marketing, comportamenti dei consumatori, vendite, logistica, magazzino ecc. In un settore ampio e complesso come quello manifatturiero, avere il controllo delle informazioni è il modo più efficace per prendere decisioni migliorative e ridurre gli sprechi.
Come avviare un progetto lean grazie alla data analytics
Se hai deciso di avviare un progetto lean usufruendo della data analytics, devi partire da una pianificazione attenta degli obiettivi che vuoi ottenere e della BI strategy per raggiungerli. Ti suggeriamo di scegliere sempre obiettivi SMART.
Per raggiungere questi obiettivi, dovrai operare una serie di scelte tecniche, che ti stiamo per elencare. Se hai individuato dei goal realistici e raggiungibili, allora c’è una sola cosa da fare: adattare le scelte agli obiettivi, e non viceversa.
Ecco alcune delle decisioni tecniche che dovrai prendere per poter attuare la BI strategy:
- Quali tools di BI utilizzare, quante e quali licenze. Oggi il mercato offre diverse soluzioni per eseguire i diversi task legati all’analisi dei dati e alla BI. Questi strumenti sempre più spesso possono essere integrati tra loro per gestire i flussi di lavoro senza soluzione di continuità e migliorare l’efficienza della business intelligence aziendale;
- Il deploy migliore, anche in base agli investimenti già sostenuti dalla tua azienda. Oggi sono sempre di più le imprese che scelgono servizi cloud e SaaS anche per l’analisi dei dati, eliminando o riducendo al minimo i server fisici, per esempio;
- Come gestire i flussi ETL, la preparazione dei dati, il data storage e tutto il ciclo del data management. Sono aspetti assolutamente necessari per avere dati sempre disponibili, affidabili e sicuri, su cui formulare poi le domande e prendere le decisioni;
- Quante e quali dashboard implementare, a chi dare la possibilità di interrogare i dati o semplicemente di esplorare i report, come gestire i livelli di autorizzazione sul tool di BI che hai scelto;
- Come gestire la formazione dei dipendenti per abilitarli ad utilizzare al meglio i software BI utilizzati.
Scegli la consulenza BI di Ecoh Media
Fare queste scelte tecniche è necessario per poter raggiungere i tuoi obiettivi attraverso l’analisi dei dati. Così, molto spesso le aziende preferiscono chiedere una consulenza esperta per non commettere errori.
Ecoh Media è a tua disposizione per una consulenza tecnica e di prodotto per tutti gli aspetti della BI. Il nostro team di ingegneri, data scientist e analisti esperti è pronto a guidarti nella scelta dei migliori software sul mercato, del deploy, delle soluzioni da integrare, della costruzione delle dashboard personalizzate.
L’obiettivo è costruire un ecosistema di Business Intelligence e Data Analytics che si adatti perfettamente ai tuoi scopi, per permetterti di raggiungere gli obiettivi fissati in fase strategica, in modo ottimale ed efficiente, e non viceversa.
Contatta il nostro team e avvia il tuo progetto lean attraverso la data analytics. Inizia a ridurre gli sprechi in azienda, a ottimizzare i guadagni e a aumentare il coinvolgimento di clienti e dipendenti.
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