Perché le dashboard non scompariranno mai, ma cambieranno
Da anni le dashboard rappresentano uno degli strumenti centrali per prendere decisioni nel settore manifatturiero.
I responsabili di produzione le utilizzano per monitorare l'output.
I Plant Manager controllano l'OEE.
I team qualità analizzano difetti e non conformità.
La manutenzione monitora i tempi di fermo.
La pianificazione confronta l'avanzamento della produzione con quanto programmato.
Le dashboard hanno dato alle aziende manifatturiere qualcosa di estremamente importante: visibilità.
Ma con l'aumento della quantità di dati generati dalle fabbriche sta emergendo una nuova sfida:
Il problema non è più riuscire ad accedere alle informazioni; é capire quali informazioni siano realmente importanti, perché qualcosa sia cambiato e che cosa sia necessario analizzare per primo.
È qui che la Generative BI sta iniziando a cambiare il ruolo delle tradizionali dashboard industriali; non sostituendole, ma rendendole più intelligenti.
Le dashboard sono eccellenti nel mostrare ciò che sta accadendo
La Business Intelligence tradizionale si basa sulla visualizzazione delle informazioni.
Grafici.
KPI.
Tabelle.
Trend.
Alert.
Una dashboard industriale ben progettata può offrire una panoramica immediata delle performance dello stabilimento.
-Un responsabile di produzione può vedere rapidamente una diminuzione dell'OEE.
-Un responsabile della manutenzione può individuare un aumento dei tempi di fermo.
-Un responsabile qualità può rilevare un incremento degli scarti.
Questa visibilità rimane fondamentale, ma spesso la dashboard si ferma all'osservazione.
Mostra che cosa è cambiato, ma spetta ancora all'utente comprendere perché è cambiato.
Il vero lavoro spesso inizia dopo aver consultato la dashboard
Immaginiamo che un responsabile di produzione apra la dashboard al mattino.
L'OEE è sceso dall'82% al 74%. È un'informazione utile, ma genera immediatamente nuove domande:
Quale linea produttiva ha causato il calo?
Il problema riguarda disponibilità, performance o qualità?
Si è verificato un fermo macchina?
I tempi ciclo sono aumentati?
C'è stato un cambio produzione?
Sono aumentati gli scarti?
Il problema riguarda soltanto un turno?
A questo punto il responsabile deve navigare tra grafici, filtri e report differenti per ricostruire ciò che è accaduto.
La dashboard ha fornito il segnale; comprendere la causa richiede ancora un'attività di analisi.
La Generative BI aggiunge un livello di spiegazione
La Generative BI introduce un modo differente di interagire con le informazioni produttive.
Invece di navigare manualmente tra molteplici dashboard, gli utenti possono porre direttamente delle domande.
Ad esempio:
“Perché ieri l'OEE è diminuito?”
Il sistema può analizzare le informazioni operative disponibili e fornire una risposta contestualizzata.
-Forse la maggior parte della perdita è stata generata da una singola linea produttiva.
-Una determinata macchina ha registrato microfermate ricorrenti.
I-l tempo ciclo è aumentato durante il turno pomeridiano.
-Una deviazione qualitativa ha generato ulteriori scarti.
Il valore non consiste semplicemente nel generare del testo, consiste nel collegare informazioni che altrimenti richiederebbero diverse analisi separate.
Dalla navigazione alla conversazione
Le dashboard tradizionali richiedono che l'utente sappia dove cercare.
Quale report?
Quale filtro?
Quale KPI?
Quale intervallo temporale?
La Generative BI cambia questa modalità di interazione.
Il punto di partenza diventa la domanda di business.
Un Plant Manager potrebbe chiedere:
“Quali problemi produttivi hanno avuto il maggiore impatto sull'output di ieri?”
Un responsabile qualità potrebbe chiedere:
“Quali prodotti hanno generato il maggiore aumento degli scarti questa settimana?”
Un responsabile della manutenzione potrebbe chiedere:
“Quali fermi macchina ricorrenti stanno influenzando maggiormente le performance produttive?”
Il sistema traduce queste domande in analisi dei dati.
Le informazioni diventano così più accessibili senza eliminare le dashboard sottostanti.
Le dashboard offrono ancora qualcosa che l'AI non sostituisce
Esiste un motivo per cui le dashboard continueranno a essere importanti.
Le persone sono particolarmente efficaci nel riconoscere pattern quando le informazioni vengono rappresentate visivamente.
-Un trend produttivo nell'arco di diverse settimane.
-Un improvviso aumento dei tempi di fermo.
-Un confronto tra linee produttive.
-Una deviazione qualitativa ricorrente.
I grafici permettono ai responsabili di comprendere rapidamente questi fenomeni.
La Generative BI non dovrebbe quindi essere considerata un'alternativa alla visualizzazione.
L'approccio più efficace combina entrambe.
Le dashboard forniscono visibilità.
La Generative BI fornisce spiegazioni.
Insieme creano un ambiente di supporto decisionale più potente.
Da dashboard statiche a informazioni adattive
Le dashboard tradizionali vengono generalmente progettate in anticipo.
Qualcuno decide quali KPI visualizzare.
Quali grafici mostrare.
Quali filtri rendere disponibili.
Ma ruoli differenti hanno bisogno di informazioni diverse in momenti diversi.
Un Plant Manager potrebbe aver bisogno di una panoramica generale.
Un responsabile di produzione potrebbe aver bisogno di informazioni dettagliate su una specifica linea.
Un responsabile qualità potrebbe dover analizzare una determinata deviazione.
La Generative BI rende l'esperienza informativa più adattiva.
Invece di creare una dashboard differente per ogni possibile domanda, gli utenti possono esplorare dinamicamente i dati in funzione della situazione che stanno affrontando.
La dashboard diventa il punto di partenza
In questo nuovo modello, la dashboard non scompare.
Cambia ruolo.
Diventa il punto di partenza dell'analisi.
Un responsabile nota un KPI anomalo.
Invece di aprire diversi report, può chiedere:
“Che cosa ha causato questa variazione?”
Poi:
“Quali ordini di produzione sono stati coinvolti?”
Successivamente:
“È già successo in passato?”
E infine:
“Che cosa dovrei analizzare per primo?”
L'interazione passa naturalmente dal monitoraggio alla comprensione e dalla comprensione all'azione.
Risposte affidabili richiedono ancora dati affidabili
La Generative BI può rendere l'analisi più semplice da utilizzare.
Ma non può compensare informazioni produttive di scarsa qualità.
Se i dati delle macchine sono incompleti, gli eventi produttivi non sono contestualizzati o le causali di fermo non sono affidabili, anche le spiegazioni generate dall'AI saranno limitate.
Per questo motivo, la base dati industriale rimane fondamentale.
MES, ERP, APS, sistemi qualità e manutenzione forniscono il contesto operativo di cui le analisi intelligenti hanno bisogno.
La Generative BI esprime il proprio potenziale quando può lavorare su informazioni affidabili, strutturate e contestualizzate.
Verso una manifattura orientata alle decisioni
Per anni la digitalizzazione industriale si è concentrata sulla disponibilità di una quantità sempre maggiore di dati.
La fase successiva consiste nel ridurre la distanza tra informazione e decisione.
I responsabili non dovrebbero trascorrere il proprio tempo cercando il report corretto.
La tecnologia dovrebbe aiutarli a comprendere dove è necessario concentrare l'attenzione.
Questo non significa automatizzare ogni decisione.
Significa fornire alle persone un accesso più rapido al contesto necessario per prendere decisioni migliori.
L'interfaccia manifatturiera del futuro non sarà quindi costituita esclusivamente da una dashboard né esclusivamente da un assistente AI.
Sarà una combinazione di entrambi.
Conclusioni
Le dashboard non stanno diventando obsolete.
Stanno evolvendo.
Le aziende manifatturiere continueranno ad avere bisogno di informazioni visive per comprendere le performance produttive, confrontare i trend e monitorare le operazioni.
Ma la Generative BI aggiunge qualcosa per cui le dashboard tradizionali non sono mai state progettate:
un percorso diretto dalla domanda di business a una spiegazione contestualizzata.
Il risultato è una nuova generazione di analytics per il manifatturiero, nella quale i responsabili possono vedere cosa sta accadendo, comprenderne le cause e individuare ciò che merita maggiore attenzione.
Soluzioni come SkyMes forniscono le informazioni produttive in tempo reale e contestualizzate necessarie per costruire questo nuovo livello di supporto decisionale, aiutando le aziende manifatturiere a passare dal semplice monitoraggio delle operazioni alla loro comprensione.