Secondo McKinsey & Company, la manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale può aumentare la disponibilità fino al 20%, riducendo i costi di ispezione del 25% e le spese di manutenzione annuali fino al 10%.1
Il 2022 potrà contare sull’apporto di algoritmi previsionali anche per l’Automazione dei processi.
Il 2022 potrebbe essere l’anno in cui l’intelligenza artificiale entra diffusamente ed eterogeneamente nelle aziende.
Qual è la tecnologia che prevarrà nel prossimo anno?
Anche se forse è tardi per entrare a vendere in questi mercati è sicuramente il tempo giusto per comprare e adottare queste soluzioni.
La resilienza del “Just in Time” è ora oggetto di dibattito. Poi, nel prossimo futuro si cercherà, decentrando le scorte, di bilanciare la catena di approvvigionamento, tenendo conto degli imprevisti, creando scorte e allargando il numero di fornitori.
Qual’è la dimensione d’impresa che è più avvantaggiata nell’implementare innovazioni e nel porre il management nelle migliori condizioni per gestire in maniera ottimale i cambiamenti del contesto in cui opera e stare al passo col progresso tecnologico?
Quando si digitalizza un processo si eliminano dei problemi ma ne possono emergere nuovi legati all’utilizzo maggiorato di computer e dispositivi. Il rischio di interruzioni del servizio o di violazioni di proprietà aziendali è sempre più concreto e necessita un approfondimento.
La spinta al rinnovamento è forte come non mai. Le aziende sono costrette a guardare alle nuove tecnologie per rimanere competitive. In più, gli incentivi e il supporto istituzionale al credito, permettono un drastico taglio alle cifre da investire.
Cosa spinge una PMI ad investire in veicoli robotizzati? … Questo perché si guarda il dito e non la luna.
Ai lavoratori il valore aggiunto, alle macchine il lavoro logorante.
Il capodanno delle aziende manifatturiere è il primo giorno dopo le ferie. Se sulla lista dei propositi c’è l’intelligenza artificiale, il modo per non ritrovarsela identica il prossimo anno è smettere di chiedersi cosa adotterai e contare cosa hai già: quanti software usi, quanti dichiarano l’AI e quanti la usano su qualcosa che conta davvero.
Ad agosto in fabbrica si revisiona tutto: cuscinetti, quadri elettrici, pavimenti. Tutto tranne il sistema che manda l’azienda. Eppure la fermata e’ l’unica finestra dell’anno in cui i dati stanno abbastanza fermi da poter essere spostati e verificati davvero. Come si verifica una migrazione dati: il metodo in cinque fasi, cosa fa l’AI fra lettura dell’archivio, set di test e parallelo supervisionato, e perche’ fino a ieri uno strumento di controllo non esisteva.
Il timore più diffuso di chi valuta un nuovo gestionale non riguarda le funzionalità, ma il fermo: amministrazione bloccata, DDT non emessi, consegne slittate. Il rischio però non dipende dal software, dipende da come si progetta il passaggio. Le tre strategie di migrazione a confronto, quali dati portare e quali no, quando fissare il go-live e cosa presidiare nelle prime due settimane.
Il controllo qualità nelle PMI manifatturiere passa spesso da un livello all’altro senza una vera decisione: carta ed Excel, poi un LIMS tradizionale che impone il proprio flusso, infine un software che si adatta ai protocolli reali. Il confronto per capire dove si trova oggi il tuo laboratorio e quali segnali indicano che è ora di salire di livello.
Scegliere un WMS per PMI manifatturiere non è una gara tra prodotti: è capire a che livello di complessità è arrivato il magazzino. Tre archetipi a confronto — magazzino contabile nel gestionale, magazzino operativo integrato, WMS dedicato — con i segnali concreti che dicono quando è ora di salire di livello.
Scegliere un MES per una PMI manifatturiera non è un confronto di funzioni ma di approcci: il modulo di una suite ERP, la soluzione standalone da integrare o un MES AI-first e IoT-nativo come siMES. In questa guida i tre modelli a confronto, i criteri che contano davvero — connettività di campo, tempo reale, AI operativa — e come passare dalla valutazione alla scelta.
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