Per quanto facciano affidamento sui macchinari, le aziende manifatturiere moderne dipendono sempre più da dati accurati e utilizzabili. E dai sensori connessi all'automazione intelligente, le tecnologie avanzate stanno rimodellando il modo in cui le fabbriche raccolgono, utilizzano e sfruttano questi dati. Quando funzionalità come l'intelligenza artificiale (IA), l'automazione dei processi robotizzati (RPA) e l'Internet delle cose (IoT) sono integrate nei sistemi ERP, trasformano la produzione da una serie di fasi in un ecosistema in continuo apprendimento.
Le macchine e i sistemi di produzione connessi trasmettono dati in tempo reale a ERP, sistemi di esecuzione della produzione (MES), sistemi di gestione del magazzino (WMS), sistemi di configurazione dei preventivi (CPQ) e altri sistemi. Ciò consente ai team di vedere cosa sta succedendo nelle diverse linee di produzione e negli stabilimenti nel momento stesso in cui avviene. L'analisi basata sull'IA è in grado di interpretare segnali come temperatura, vibrazioni e produttività per identificare tempestivamente potenziali problemi, suggerire adeguamenti al processo o avviare automaticamente gli interventi di manutenzione. Il risultato è una pianificazione più efficiente, un minor numero di interruzioni e operazioni che diventano sempre più snelle e resilienti a ogni ciclo produttivo.
Ecco alcuni modi in cui le aziende manifatturiere possono utilizzare la tecnologia integrata nel loro software ERP per operare in modo più efficiente e diventare più competitivi:
Connettività IoT
Grazie all'IoT, che consente di collegare macchine, sensori e sistemi di produzione direttamente ai processi aziendali, le organizzazioni possono avere una visione chiara delle proprie operazioni in tempo reale e gettare le basi per analisi più predittive. Ecco alcuni modi in cui può essere utile:
- Monitoraggio della linea di produzione. Grazie all'integrazione con l'IoT, le aziende manifatturiere possono monitorare le attrezzature in tempo reale, tenendo sotto controllo fattori quali l'efficacia dell'OEE, i tempi di fermo e i codici di causa, a supporto delle strategie di manutenzione.
- Gestione e manutenzione degli impianti. L'utilizzo di sensori IoT per acquisire dati di produzione, compresi gli indicatori di prestazione e i dati relativi alla manutenzione, consente di reagire rapidamente alle variazioni delle condizioni delle risorse.
- Visibilità della supply chain. Gli asset connessi che condividono dati in tempo reale su domanda e offerta migliorano la visibilità lungo l'intera supply chain, consentendo una rete di approvvigionamento più veloce e reattiva.
- Gestione della qualità. È possibile individuare i difetti in tempo reale per migliorare la qualità del prodotto.
- Assistenza post-vendita. La possibilità di monitorare e programmare i servizi da remoto contribuisce a garantire la soddisfazione dei clienti, riducendo al minimo i tempi di inattività non programmati.
RPA e automazione del flusso di lavoro
L'automazione dei processi robotizzati (RPA) contribuisce a ridurre il carico di lavoro manuale e le strozzature nei processi grazie a strumenti che simulano le interazioni umane con i sistemi digitali. Utilizzata per attività altamente ripetitive e basate su regole, l'RPA consente di risparmiare tempo in tutta la catena del valore della produzione.
- Back-office. Elemento fondamentale nel lavoro amministrativo, l'RPA eccelle nell'automazione dei processi finanziari, contabili e di rendicontazione, tra cui l'inserimento dei dati, l'elaborazione delle fatture e la sincronizzazione dei dati. È in grado di automatizzare operazioni quali le registrazioni contabili e la generazione di report, nonché i flussi di lavoro, garantendo maggiore precisione e rapidità.
- Front-office. Ogni settore e ogni punto di contatto può trarre vantaggio dai flussi di lavoro RPA, dalle vendite e dall'assistenza clienti ai servizi post-vendita. Ad esempio, la tecnologia RPA è in grado di acquisire automaticamente gli ordini dei clienti e di inserirli nei sistemi ERP oppure di inoltrare i contatti alle persone giuste.
- Reparto di produzione. Un tempo limitata alle attività amministrative di back-office, la RPA trova ora applicazione in un ambito più ampio delle attività produttive. Ad esempio, è in grado di generare automaticamente richieste di manutenzione sulla base dei dati di produzione e di qualità, di allineare i dati dei fornitori e delle scorte, di trasferire gli aggiornamenti delle distinte base o le modifiche progettuali tra i sistemi PLM ed ERP, nonché di automatizzare gli ordini di acquisto e le approvazioni.
Analisi avanzate e predittive
L'analisi dei dati in tutte le sue forme (basata sul settore, alimentata dall'IA, predittiva, potenziata) contribuisce a mettere in luce ciò che funziona e ciò che non funziona. Dashboard basate sui ruoli, KPI e informazioni mobili forniscono previsioni accurate e stime dei costi per supportare il processo decisionale finanziario e operativo a tutti i livelli, tra cui:
- OEE (efficacia complessiva delle attrezzature) e manutenzione preventiva
- Ottimizzazione della supply chain
- Gestione e analisi dei dati
- Finanza e supporto gestionale
Integrazione ed estensibilità
I migliori sistemi ERP per le aziende manifatturiere del settore industriale possono essere completamente integrati con i sistemi PLM, MES e altri sistemi, aprendo la strada ad analisi più rapide e accurate e a processi di automazione basati sull'IA. Per facilitare l'integrazione e la scalabilità, si avvalgono di una serie di tecnologie.
- Connettività basata su API. Si integra perfettamente con sistemi ERP, PLM, MES e di terze parti.
- Gestione dei dati master (MDM). Crea un'unica fonte di dati che abbraccia settori quali progettazione, produzione, supply chain e altri, per garantire che tutti i dati siano allineati e pronti per l'analisi. Process mining. Analizza i modelli ricorrenti nelle diverse applicazioni e suggerisce modi per migliorare i processi, ridurre i colli di bottiglia e le violazioni della conformità e attivare i flussi di lavoro RPA quando necessario.
- Espandibilità low-code. Consente di creare, modificare e distribuire app personalizzate o automazioni da zero senza sviluppo su larga scala attraverso interfacce drag-and-drop e componenti riutilizzabili.