Il vantaggio digitale
Endress+Hauser sta sfruttando i dati e l'intelligenza artificiale per ottimizzare i processi interni. Si tratta di un approccio che, oltre ad aiutare l'azienda a raggiungere standard sempre più elevati, assicura la soddisfazione dei clienti.
Considerata l'ampia gamma di varianti, ogni strumento di misura di Endress+Hauser è praticamente un pezzo unico.
Previsione accurata della domanda
Gli strumenti di misura di Endress+Hauser non sono articoli di magazzino standard. Considerata l'ampia gamma di varianti, ogni strumento è praticamente un pezzo unico. Ogni anno, l'azienda produce su ordinazione circa tre milioni di sensori, la maggior parte dei quali viene consegnata in pochi giorni. "Per garantire che i nostri stabilimenti dispongano dei materiali e delle risorse necessarie nelle giuste quantità e al momento giusto, dobbiamo prevedere la domanda del mercato con almeno 12 mesi di anticipo", afferma Oskar Kroll, Project Director Corporate Supply Chain. Un modello di apprendimento automatico introdotto di recente sta iniziando a supportare i team in questo ambito. "La sua analisi dei dati storici ha identificato modelli e interrelazioni che adesso il modello sta applicando ai nuovi dati per prevedere la domanda dei nostri sensori", spiega Kroll. Dopo soli tre mesi di addestramento da parte di scienziati interni ed esperti esterni, il modello era pronto a effettuare le prime previsioni di fabbisogno basate su fattori quali preventivi, ordini in entrata, tassi di cambio, prezzi del petrolio e del gas, indicatori economici e festività pubbliche.
"Per ottimizzare il modello, lo abbiamo testato a posteriori su periodi per i quali conoscevamo già il livello effettivo degli ordini in entrata. Da ormai un anno abbiamo iniziato a utilizzarlo per le previsioni relative ai 12 mesi successivi. I nostri team nei paesi interessati verificano la plausibilità di queste previsioni e aggiungono le proprie considerazioni", prosegue Kroll. Questa combinazione di intelligenza umana e intelligenza artificiale sta funzionando bene. Kroll: "I primi dati indicano che le previsioni sono diventate più accurate. Questo migliora la nostra capacità di pianificazione e ci aiuta a soddisfare le aspettative dei clienti."
A un sempre maggior numero di aziende viene richiesto di garantire che le proprie catene di fornitura non violino i diritti umani o gli obblighi ambientali.
Catene di fornitura trasparenti
Alle aziende viene sempre più richiesto di garantire che le proprie catene di fornitura non violino i diritti umani e gli obblighi ambientali. Ciò significa che occorre implementare un rigoroso processo di analisi e monitoraggio dei fornitori. "Essendo un'azienda internazionale con oltre 12.000 fornitori, sapevamo che l'unico modo per soddisfare questi requisiti era quello di avere un sistema di supporto", afferma Thomas Nierlich, Head Of Corporate Procurement presso Endress+Hauser. Il suo team ha trovato la soluzione che cercava con Prewave. Questa startup ha sviluppato una piattaforma che utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare le informazioni raccolte dal web e dai social media in oltre 400 lingue. "Prewave lavora 24 ore su 24, analizzando questi dati ed eseguendo valutazioni del rischio relative ai fornitori strategici", spiega Thomas Nierlich. Se si verifica una protesta nei pressi dello stabilimento di un fornitore o un disastro naturale nella regione, il team acquisti globale e gli acquirenti locali ricevono una notifica. "Inoltre, possiamo individuare rapidamente se ci sono fornitori con cui dovremmo confrontarci su determinate questioni per evitare interruzioni nella nostra catena di fornitura", prosegue Nier. Essendo stata tra i primi clienti di Prewave, Endress+Hauser ha potuto contribuire allo sviluppo dello strumento. "Oggi, le nostre filiali di vendita e i centri di produzione utilizzano Prewave anche per la gestione generale del rischio e la qualifica dei nuovi fornitori. Tutto questo ci aiuta a rafforzare le nostre catene di fornitura e a migliorare la capacità di evadere gli ordini in modo affidabile e puntuale", conclude Lichnier.
La taratura è una fase chiave del processo di produzione di Endress+Hauser.
Taratura rapida
Per Endress+Hauser, la taratura è una fase chiave del processo di produzione. "È così che ci assicuriamo che i nostri strumenti di misura funzionino nel rispetto delle specifiche", spiega Jörg Zacheres, Principal Project Manager per i sistemi di taratura presso il centro che si occupa delle tecnologie di misura della portata. Ma la taratura richiede tempo. "Ci siamo quindi chiesti: è possibile accelerare questo processo senza compromettere la qualità?" L'obiettivo era quello di velocizzare l'evasione degli ordini dei misuratori di portata elettromagnetici - il tipo più venduto da Endress+Hauser. In questo caso, la sfida era una questione di visibilità, come spiega Jonas Bretz, un esperto di taratura: "Gran parte del processo è automatizzato e si svolge all'interno dell'impianto senza l'intervento di nessuno." Per garantire la trasparenza, il team ha attinto a diverse fonti per raccogliere e sovrapporre tutti i dati generati relativi agli strumenti, al processo e all'impianto di produzione. "Tutti i soggetti coinvolti hanno quindi potuto visualizzare, nella sua interezza e in tutta la sua complessità, la sequenza degli eventi. Ciò ci ha permesso di approfondire la nostra conoscenza delle dinamiche operative”, continua Bretz.
Lavorando in stretta collaborazione con le autorità competenti, il team ha ottimizzato il processo di taratura in tutti gli impianti del mondo. Jörg Zacheres è entusiasta del risultato: "Adesso, il processo di taratura è più breve di circa il 30%. Alcuni passaggi sono stati eliminati, altri semplificati e siamo persino riusciti a integrare un ulteriore passaggio di controllo qualità." Il team ha appena ridotto anche i tempi di taratura dei misuratori di portata Coriolis. E in cantiere ci sono altri progetti: "In tutto il Gruppo, abbiamo creato una piattaforma di gestione dei dati e intelligenza artificiale che presto ci permetterà di raccogliere tutti i dati di taratura in modo automatizzato e standardizzato. Questo semplificherà il lavoro degli analisti che si occupano dei dati e ci aiuterà a realizzare progetti di ottimizzazione ancora più rapidamente", afferma Jean Gutknecht, Data Product Owner.
