Fare analisi dati con AI e strumenti di BI avanzati è la chiave, oggi, per tutte le imprese che vogliono sfruttare i vantaggi dell’analisi aumentata (augmented analytics).
Nel settore manifatturiero, una delle sfide più comuni è produrre la giusta quantità di beni. Un surplus di produzione aumenta i costi di realizzazione e di magazzino; produrre troppo poco porta a stock-out, perdita di fatturato e clienti insoddisfatti.
Oggi la soluzione è a portata di mano: l’integrazione di strumenti di Intelligenza Artificiale (AI) e Business Intelligence (BI) trasforma i dati grezzi in previsioni affidabili e decisioni data-driven. Non a caso, l’analisi dati predittiva è una delle applicazioni più diffuse e interessante dell’AI applicata alla BI intelligence.
Come ottimizzare la quantità di produzione di beni in base al mercato?
In questo articolo troverai alcuni consigli pratici per costruire un processo di predictive analytics e forecasting efficace per settare la produzione sulla base del mercato, integrando strumenti come Tableau AI, Salesforce, Salesforce Agentforce e Snowflake.
Perché l’analisi dati predittiva è più efficace del forecasting tradizionale
Il forecasting tradizionale delle aziende manifatturiere si basava su strumenti di BI Intelligence e analisi dati, che perlopiù analizzavano dati storici (analisi delle vendite passate). L’esperienza dei responsabili di produzione e demand planner era la seconda fonte di insights su cui basare le decisioni.
Tuttavia, questo approccio presenta limiti che oggi possono essere superati con l’augmented analytics:
- non può considerare fattori esterni come variazioni di mercato, cambiamenti nei prezzi delle materie prime, trend stagionali o macroeconomici;
- ha un approccio reattivo, non predittivo: si interviene dopo che il problema si è già manifestato, sulla base di dati storici;
- non è scalabile poiché con l’aumentare di prodotti, mercati e dati per l’azienda produttrice, la previsione diventa meno accurata.
La combinazione di AI + BI, attraverso un’architettura dati e strumenti capaci di automatizzare l’analisi, riconoscere pattern nascosti e generare previsioni in tempo reale, rappresenta una vera svolta per le aziende manifatturiere.
Come prevedere la domanda grazie all’analisi dati predittiva con AI
Il forecasting è quella branca dell’analisi predittiva dedicata a previsioni numeriche. La previsione della domanda futura di mercato nel settore manifatturiero è un esempio tipico.
Significa prevedere:
- quante unità produrre;
- quando produrle;
- dove distribuire gli stock ecc.
La Business Intelligence combinata con l’AI oggi si traduce in analisi avanzate basate su algoritmi di machine learning e modelli statistici. Si parla in questo contesto di augmented analytics.
Come l’AI ha migliorato il forecasting e le analisi predittive
L’AI applicata alla Business Intelligence permette di eseguire analisi estremamente complesse:
- Esegue analisi su dati storici multivariati, non solo vendite ma anche dati macroeconomici; prezzi delle materie prime; condizioni meteo (se rilevanti, per esempio nel settore abbigliamento o food & beverage); andamento dei competitor.
- Individua pattern nascosti tra i dati, che non emergono con l’analisi manuale;
- Apprende in modo continuo, migliorando le previsioni nel tempo.
L’architettura ideale per l’analisi predittiva: dalla raccolta dei dati alla decisione
Per sfruttare appieno AI e BI, è utile disegnare un flusso di dati ottimale, che puoi ottenere integrando diverse piattaforme di business intelligence e analisi dati, che hanno funzionalità AI avanzate.
Volendo descrivere una possibile architettura, possiamo immaginare un flusso di dati come il seguente:
- Step 1: Raccolta di dati da ERP e MES (Manufacturing Execution System MES) + Dati di clienti e vendite dal CRM Salesforce Data Cloud
- Integrazione nativa zero copy con il Data Warehouse in cloud Snowflake, flussi ETL e preparazione dei dati;
- Integrazione nativa con Tableau AI per l’analisi e la visualizzazione di dati, in dashboard esplorabili, intuitive, con analisi predittiva condotta in linguaggio naturale;
- Implementazione di azioni automatiche sui dati con Salesforce AgentForce.
Cosa fanno questi strumenti nel dettaglio?
- Snowflake centralizza i dati di produzione, vendite, logistica e mercato. Funziona come “single source of truth”, con dati uniformati, pronti per l’analisi;
- Tableau AI analizza i dati, crea dashboard interattive, e genera insight predittivi contestualizzati, sfruttando algoritmi AI integrati.
- Salesforce Data Cloud raccoglie dati di domanda e clienti e si integra nativamente sia con Snowflake che con Tableau;
- Salesforce Agentforce: agisce come assistente AI agentivo, suggerendo decisioni operative, ad esempio aumentando o riducendo la produzione su specifiche linee.
Tableau AI è una piattaforma ideale per questo genere di operazioni perché ha funzionalità davvero avanzate e integrazioni native sia con Snowflake che con Salesforce. Questa adattabilità estrema ci permette di creare un flusso di dati senza interruzioni, sicuro e affidabile.
Un esempio di processo operativo: step-by-step
Step 1. Centralizza i dati in Snowflake
- Importa dati da ERP, CRM (Salesforce) e MES
- Integra dati esterni: mercati, materie prime, trend economici
- Crea un modello dati unico e uniforme, eliminando duplicati e anomalie.
Step 2. Esegui l’analisi predittiva con Tableau AI
- Connetti Snowflake e Tableau senza duplicare i dati;
- Utilizza le funzionalità AI-native di Tableau per costruire modelli predittivi senza codice, per creare dashboard con KPI specifici come forecast error, production lead time, stock-out rate;
- Visualizza e analizza scenari what-if, ad esempio: “Cosa succede se aumentiamo la produzione del 15%?”
Step 3. Automatizza le decisioni con Salesforce Agentforce
Salesforce AgentForce agisce come agente autonomo AI, integrando i risultati di Tableau attraverso un’integrazione semplice da realizzare:
- Ottieni suggerimenti operativi basati sulle dashboard Tableau;
- Abilita AgentForce per generare ordini di produzione automatici, previa approvazione umana.
Step 4. Monitora e migliora continuamente
Continuare a monitorare i dati e le previsioni è il vero valore aggiunto della strategia di analisi predittiva con AI nel settore manifatturiero. Puoi confrontare le previsioni con i risultati effettivi e aggiornare i parametri chiave di business.
Un plus rispetto alla BI tradizionale è che l’intelligenza artificiale si aggiorna con nuovi dati, migliorando l’accuratezza.
A tal proposito è sempre bene ricordare che un progetto di forecasting efficace deve essere monitorato sulla base di obiettivi SMART con KPI chiari e molto specifici, che puoi personalizzare in base alle esigenze effettive della tua organizzazione.
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Ecoh Media è il partner Tableau ideale per le aziende che vogliono un nuovo ecosistema digitale, che unisca intelligenza artificiale, business intelligence e applicativi già presenti in azienda.
Il nostro punto di forza è la competenza nell’integrazione di piattaforme e dati.
Integriamo, colleghiamo e implementiamo architettura dati su misura, con partner tecnologici di massimo livello come Snowflake, Tableau AI e Salesforce. Il nostro obiettivo è dare ad ogni cliente flussi di lavoro con i dati fluidi e scalabile, basati su un’unica fonte dati affidabile. Perché questa è la strada maestra per ottenere processi decisionali rapidi, senza silos informativi.
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