Machinery Analytics è l’insieme delle metodologie di Data Intelligence WMRi a supporto dei processi di produzione e service dei prodotti manifatturieri, tra cui troviamo le tipiche metodologie Six-Sigma di controllo statistico di processo e monitoraggio della qualità al fine di:
- Valutare l’affidabilità dei processi di misurazione e l’adeguatezza dei protocolli analitici nei propri laboratori di controllo qualità.
- Separare e stimare le cause di variazione dei processi di misurazione in due macro-categorie quali la precisione e l’accuratezza.
- Ridurre tempi e costi dei processi di controllo ed ispezione, controllando i due rischi di errata decisione, ovvero rifiutare un lotto idoneo o accettare un lotto non idoneo.
- Confrontare la variabilità ideale di un processo vs. quella attuale/osservata
- Ridurre tempi e costi di progettazione e realizzazione di un esperimento industriale.
- Sviluppare un modello predittivo dell’output di un processo, al fine di identificare le condizioni ottimali.
L’obiettivo finale è garantire che il processo di produzione e i connessi servizi post-vendita funzionino in accordo con i target di qualità, ovvero in modo efficiente, producendo una elevata percentuale di prodotti conformi alle specifiche e riducendo nel contempo al minimo difettosità, rotture, scarti e rilavorazioni. Sul fronte dei servizi post-vendita, l’obiettivo è ridurre i costi e gli interventi di assistenza al fine di massimizzare la soddisfazione del cliente, accrescendone di conseguenza la fidelizzazione.
Ad alimentare le basi dati su cui si sviluppa il Machinery Analytics vi sono sistemi ERP e piattaforme IT dedicate ai processi manifatturieri. Queste risorse raccolgono usualmente informazioni da una ampia gamma di processi, tra cui gestione dei fornitori, controllo qualità, produzione, ricerca & sviluppo, vendite ed servizi post-vendita.
In funzione dello specifico modello strategico utilizzato, le visual dashboard WMRi dedicate al Machinery Analytics consentiranno ai manager di produzione e gestione dei processi industriali di ottenere una sintesi precisa e puntuale di tutti i “fondamentali” dei processi manifatturieri e di gestione delle relazioni con i clienti per i servizi post-vendita.
Per spingersi oltre, ovvero “scavare” nelle correlazioni latenti alle varie fasi del processo manifatturiero, le nostre smart dashboard saranno in grado di supportare le analisi predittive e di scenario. Nel primo caso, le dashboard predittive metteranno in evidenza le relazioni causa-effetto capaci di spiegare quali sono i driver tecnico-tecnologici correlati alle KPI qualitative dei prodotti. Nel secondo caso, le dashboard prescrittive simuleranno scenari alternativi what-if per poter identificare l’azione di miglioramento della qualità totale del prodotto (intrinseca e dei servizi connessi) con effetti attesi più favorevoli.