Al cuore della trasformazione digitale delle imprese manifatturiere ci sono i processi di automazione basati su AI e machine learning. Rendere la produzione intelligente vuol dire conferire alla catena logistica, alle procedure approvative e agli impianti di assemblaggio e stoccaggio l'agilità, la trasparenza e l'interoperabilità necessarie a reagire in maniera tempestiva alle fluttuazioni del mercato. A questo proposito, è importante ricordare che al centro delle scelte strategiche e delle decisioni critiche il ruolo fondamentale deve rimanere in carico all'essere umano, con le sue competenze, la sua esperienza e la sua sensibilità.
L'automazione, l'intelligenza artificiale e le tecnologie digitali in generale ricopriranno però un ruolo sempre più importante sia per gestire in maniera snella, efficiente e sicura l'ordinaria amministrazione, sia e soprattutto per dare visibilità su colli di bottiglia, margini di miglioramento e opportunità da cogliere all'interno di ecosistemi sempre più complessi e scenari competitivi in continua evoluzione.
Fatta questa doverosa precisazione, è possibile provare a spiegare quali strumenti e quali approcci è necessario attuare per ridurre il time to market, innescando un circolo virtuoso di continuous improvement, individuando quali risultati si possono ottenere attraverso lo sviluppo di modelli agili e l'adozione sistematica di processi data integrated.
Per un'impresa, la strada più rapida ed efficace per dar vita a una produzione intelligente passa dal processo evolutivo che la farà gradualmente evolvere in piattaforma digitale. Il concetto di digital platform è molto meno astratto di quanto si immagini: si fonda sull'idea che un'infrastruttura logica capace di raccogliere, analizzare e convogliare i dati provenienti dall'intera filiera, sia essenziale per ottimizzare in maniera armonica tutti i processi e i flussi di lavoro, trasformando un'azienda – di qualsiasi tipo e dimensione – in una data-driven company.
Più nello specifico, quando si parla di organizzazioni che operano nell'ambito EPC (Engineering, Procurement & Construction), una data-driven company si caratterizza dall'automazione scaturita dall'analisi e dall'interpretazione dei dati tramite sistemi di AI, orchestrando senza soluzione di continuità i flussi operativi sottesi al controllo di gestione, alla contabilità e allo sviluppo di progetti e gestione delle offerte e integrando le fasi di macro-definizione e ingegneria in dettaglio su CAD, i meccanismi di approvvigionamento (qualificazione dei fornitori, gestione delle quotazioni, ordini e ispezione dei ricevimenti) e, non da ultimo, le attività di CRM.
Questa integrazione avanzata consente all'impresa di implementare soluzioni che generano significativi vantaggi sia sul piano dell'approvvigionamento dei materiali, sia su quello del cronoprogramma di ciascun progetto, migliorando le funzioni di acquisto e aumentando la precisione delle attività di controllo dei costi. Rispetto alla supply chain, un sistema di codifica di materiali predefinito, flessibile e articolato per disciplina può consentire la gestione di elenchi raggruppabili secondo diversi criteri, abilitando interfacce CAD semplificate per l'acquisizione di elenchi di materiali direttamente dalla progettazione.
Un modello del genere permette quindi di riallineare facilmente le date di acquisizione dei materiali con le schedulazioni del progetto, mentre un ambiente predefinito consente di partire con uno schema di base del network che può essere affinato in corso d’opera, garantendo un'unica matrice di pianificazione e controllo per ciascuna commessa. La gestione completa dell’iter di approvvigionamento può invece avvenire attraverso strutture informative che sempre grazie all'AI interpolano e verificano in tempo reale diverse fonti: elenchi abbinati di fornitori e categorie di materiali, raffronti di quotazioni, emissioni di richieste d'acquisto e numeri d'ordine con clausole tipiche, addebitamenti dei costi a commessa, ispezioni dei ricevimenti e controllo della coerenza delle fatture.
Un sistema così concepito non si limita a sfruttare l'automazione per ridurre il time to market, ma aiuta anche l'impresa ad affinare in modo progressivo le previsioni dei costi e a realizzare bilanci con principi contabili diversi che tengano conto delle possibili commesse pluriennali.
Puntando a ottenere questi vantaggi, sempre più aziende del manifatturiero si rivolgono all'ecosistema SAP, e in particolare a SAP S/4HANA, una soluzione modulare che grazie all'analisi dei dati sta rapidamente ridefinendo le logiche e le dinamiche operative di produzione in modo che la catena del valore rimanga efficiente anche di fronte a condizioni imprevedibili e volatili. Più nello specifico, SAP S/4HANA consente alle imprese manifatturiere di:
SAP S/4HANA è dunque progettata per dare il meglio di sé all'interno di uno scenario fortemente digitalizzato e interconnesso: a differenza dei sistemi ERP convenzionali, vincolati da limiti tecnologici che rallentano l'implementazione di sistemi IoT e delle soluzioni di automazione, SAP S/4HANA sfrutta appieno la potenza dell'in-memory database SAP HANA e offre possibilità pressoché illimitate quando si tratta di analizzare i dati in tempo reale e prendere decisioni informate sulla gestione della supply chain, sugli impianti di produzione e sulle strategie distributive. Il tutto con un'esperienza utente semplice, unificata e personalizzata.
La user experience di SAP S/4HANA è infatti elaborata da SAP Fiori, un'interfaccia evoluta che consente l'accesso degli utenti ai sistemi aziendali in qualsiasi momento e su tutti i dispositivi. SAP Fiori inoltre riduce al minimo i tempi di adozione delle nuove soluzioni e gli sforzi di change management, con importanti ripercussioni sui livelli di produttività. SAP S/4HANA, del resto, è costituito da applicazioni che favoriscono un approccio ai processi aziendali sempre più intuitivo, connesso e collaborativo.