L'industrial analitycs e la machine learning aiutano le organizzazioni a scavare nei processi aziendali e IT vitali per trovare problemi e opportunità di miglioramento guidandole verso a digital transformation.

Il Machine Learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano e che vengono successivamente analizzati.

L'analisi dei dati del processo (data analytics) è molto complessa. Ci sono molti insiemi di dati, provenienti da diverse fonti e per trasformarli in informazioni significative è necessario un metodo per gestirli in modo che siano tutti nel posto giusto al momento richiesto.
È importante:
- Identificare alla radice la causa dei problemi nelle lavorazioni;
- Identificare il lotto migliore nel tentativo di replicarlo;
- Ridurre i costi e gli sprechi;
- Migliorare l'efficienza e la qualità.

Comprendere il processo in profondità

Capire le variazioni di processo: Ottieni nuove informazioni dai dati e scopri le cause profonde delle variazioni delle prestazioni di processo
Analisi di processo
Ottieni nuove informazioni dai dati e scopri le cause profonde delle variazioni delle prestazioni di processo.

Ridurre le variazioni di processo
Monitoraggio e Predizione del processo
Monitorare le prestazioni del processo per rilevare tempestivamente le deviazioni e prevedere guasti e KPI per ridurre la variazione delle prestazioni del processo.

Ottimizzare il processo
Simulazione e ottimizzazione del processo
Consigliare impostazioni ottimali o chiudere il ciclo per un controllo ottimale dei setpoint di processo.

Un maturity model per l'analisi dei "big data di impianto"
Un maturity model per l'analisi dei "big data di impianto" è un metodo di analisi d'impiego delle applicazioni di Business Intelligence (BI), sviluppato dell'Osservatorio di Business Intelligence, permette di classificare le imprese rispetto al loro effettivo grado di utilizzo degli strumenti di BI e in che modo sono in grado di proporre soluzioni per l'analisi avanzata di processo.

I 3 Temi che supportano la digital transformation sono:
- La manodopera digitale: è l'elemento fondamentale della modernizzazione delle aziende industriali;
- Visibilità e scalabilità aziendale / trasversale: per massimizzare la flessibilità;
- Miglioramento continuo delle operazioni: attraverso il monitoraggio e il miglioramento delle prestazioni degli asset.