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1. Università degli Studi di Brescia – Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Industriale
UNIVERSITÀ DI BRESCIA
LABORATORIO RISE
Research & Innovation for Smart Enterprises
LA CULTURA DEL (BIG) DATO NELLE IMPRESE
MANIFATTURIERE ITALIANE
Padova, 18 Maggio 2016

2. RISE – Research & Innovation for Smart Enterprises – www.rise.it
Si parla molto di BIG DATA
La cultura del big dato nelle imprese manifatturiere italiane - 18/05/2016 - (c) LABORATORIO RISE 3
Impatto Big Data:
• - 15/20% costi di trasporto (BCG,
2016)
• - 15/20% riduzione sprechi e
consumo di energia (McKinsey,
2014)
• + 60% margine operativo
(McKinsey, 2015)

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Nell’industria
Analytics &
Big Data
Fonte: Hype cycle for emerging technologies, Gartner, Agosto 2015

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La cultura del big dato nelle imprese manifatturiere italiane - 18/05/2016 - (c) LABORATORIO RISE 5
In logistica
Fonte: Logistics Trend Radar, DHL, 2015
Analytics &
Big Data

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BIG
DATA
Raccolta dati
estesa in termini
di volume,
velocità, varietà
Estrapolazione e
processamento in
tempo reale
Estrazione di
informazioni
aggiuntive
rispetto alle
analisi tradizionali
Interrelazione tra
fonti eterogenee
non strutturate
(es. da web,
social network)
Ma... cosa sono i BIG DATA?

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Nell’era dell’INTERNET OF EVERYTHING…
La cultura del big dato nelle imprese manifatturiere italiane - 18/05/2016 - (c) LABORATORIO RISE 7
La nascita dell’IoT coincide col momento storico
(2009) in cui sono stati connessi alla rete più
dispositivi rispetto alla popolazione mondiale.
CISCO (2011)
Più dell’80% di tutte le attività manifatturiere
potrebbero essere coinvolte dall’introduzione di
applicazioni di IoT entro il 2025, generando un
potenziale impatto economico stimato tra i 900
miliardi e 2,3 trilioni di $
McKinsey (2013)
Il termine Internet of Things (Everything) si riferisce
all’uso di sensori, attuatori e tecnologie di scambio di
informazioni installati negli oggetti, nei prodotti e sui
macchinari, in grado di abilitare la tracciabilità, il
coordinamento ed il controllo remoto degli stessi.

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La cultura del big dato nelle imprese manifatturiere italiane - 18/05/2016 - (c) LABORATORIO RISE 8
… che amplificherà la mole di dati
potenzialmente disponibili!
Fonte: Hype cycle for emerging technologies, Gartner, Agosto 2015
Fonte: BI Intelligence Estimates 2014

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Tutti gli oggetti saranno “intelligenti”...
Portare le
informazioni
Il prodotto porta con sé le
informazioni lungo la
supply chain
Raccogliere le
informazioni
Il prodotto monitora sé
stesso e l’ambiente in
tempo reale
Trasmettere le
informazioni
Il prodotto modifica il
proprio funzionamento e
influenza l’ambiente
circostante
L’applicazione del paradigma dell’internet delle cose permetterà di:

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LOGISTICA
- Localizzazione materiali e prodotti lungo la filiera
- Verifica delle condizioni di trasporto dei prodotti
- Tracciabilità e rintracciabilità del prodotto lungo la filiera
PRODUZIONE
- Controllo autonomo dei processi e dei parametri di lavorazione
- Monitoraggio continuo dello stato della produzione
- Verifica / Autoregolazione dei consumi dei macchinari
MANUTENZIONE / POST-VENDITA
- Raccolta delle informazioni sull’uso dei prodotti
- Monitoraggio delle prestazioni dei prodotti
- Identificazione di politiche di manutenzione specifiche
… portando benefici trasversali in
azienda...
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… e non solo!
Adattato da: Politecnico di Milano, Osservatorio Internet delle cose, Rapporto 2015
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
Anno 2014 Anno 2015
Milionidieuro
Altro
Smart Asset Management
Smart city & Environment
Smart Logistics
Smart Car
Smart Home
Smart Metering
24%
25%
25%
13%
11%
9%
5%
1%
30%
18%
6%
4%
1%
28%
• Mercato IoT 2014: 1,5 mld €
• Mercato IoT 2015: 2 mld €
+ 30 %

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SIAMO SICURI CHE LE NOSTRE IMPRESE
SIANO PRONTE A QUESTA RIVOLUZIONE?
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Additive
Manufacturing
Industrial
Internet of things
Big Data &
advanced
analytics
Augmented &
Virtual reality
Cloud
Manufacturing
Autonomous
vechicles
Advanced Men -
Machine
interface
Cognitive
computing

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•Ricerca Supply Chain
Digest, 2015
•Politecnico di Milano,
Osservatorio Big Data
Analytics & Business
Intelligence, 2014
“meno del 50% dei
dati disponibili
nei sistemi
aziendali viene
effettivamente
utilizzato nelle
applicazioni di
analytics”
“l’83% dei dati
utilizzati è di tipo
strutturato, ossia
organizzato
secondo database
predefiniti; solo il
16% proviene da
web / social”
“Solo il 10,7%
delle imprese si
dichiara già in
grado di sfruttare
appieno strumenti
di advanced
analytics”
“ Il 40,1% delle
aziende resta
ancorato a una
concezione di
analisi a
posteriori”
Sembrerebbe di no!
[1 di 2]

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Sembrerebbe di no!
[2 di 2]
Fonte: Databerg Report, Veritas, 2015
Dati non sfruttati che
provocano solo
complessità e costi di
mantenimento
Dati duplicati, obsoleti
o ininfluenti
Dati critici per il
business

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 NON È un problema tecnologico
 Incidono aspetti di carattere prettamente organizzativo-gestionale:
Perché accade questo?
Mancanza di
figure
specializzate
(es. data
scientist)
Assenza di
governance
inter-
funzionale
Mancanza di
presidio del
ciclo di vita
del dato
Assenza di
fonti
informative
integrate
Adattato da: Politecnico di Milano, Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, 2014

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DATO
Osservazione empirica
INFORMAZIONE
Contestualizzazione
CONOSCENZA
Decisione
Sembra mancare la CULTURA DEL DATO
Patrimonio intangibile

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Serie storica
ordinato
Effetti promozioni
del passato
Trattative in essere
…
Prevedere la domanda
Previsione
domanda
Distinte base
Tempi di ciclo
Costi unitari
…
Pianificare la produzione
Serie storica
ordinato
Lead time di
approvvigionamento
Tempi di setup
Valore codici
…
Dimensionare le scorte
Network logistico
Aree di consegna
Percorsi
Tempi di
percorrenza
…
Efficientare le consegne
Eppure “avere cura” dei propri dati genera
benefici tangibili

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La cultura del big dato nelle imprese manifatturiere italiane - 18/05/2016 - (c) LABORATORIO RISE 18
Racchetta ‘smart’, capace di
raccogliere i dati sulle
performance dei tennisti in campo
Smart Inventory Management
System, per prevedere le
configurazioni richieste del veicolo
(Transit Connect Van)
Servizio di trasporto che mette in
comunicazione utenti ed autisti in
tempo reale grazie ad una
applicazione su smartphone
Portale per pubblicare e prenotare
alloggi in tutto il mondo, fruibile via
mobile
Alcune aziende stanno generando
business con i dati!
“il 63% degli intervistati ritiene che
la monetizzazione dei dati potrebbe
diventare strategica per le proprie
aziende, esattamente come lo sono i
loro prodotti e servizi”
Capgemini – EMC, 2015

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Una su tutte
Ricerche
effettuate
Storico degli
ordini
Wish list Social media
ANALYTICS
Domanda
Aumento
dell’affidabilità
della previsione
della domanda
Scorte
Posizionamento
delle scorte il più
vicino possibile a
dove si
manifesterà la
domanda e
dimensionamento
legato alla
previsione
formulata
Delivery
Riduzione dei
tempi di consegna,
migliore servizio al
cliente
ANTICIPATORY
SHIPPING
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19. RISE – Research & Innovation for Smart Enterprises – www.rise.it
Quindi, cosa occorre fare?
La cultura del big dato nelle imprese manifatturiere italiane - 18/05/2016 - (c) LABORATORIO RISE 20
Occorre adottare un approccio DATA
DRIVEN, che:
 Valorizzi i dati disponibili per
produrre misure che abbiano una
forte valenza informativa
 Applichi tecniche matematico-
statistiche al fine di studiare le
relazioni tra i dati
 Si avvalga di modalità di
rappresentazione efficaci e
orientate all’utente
ORIZZONTE TEMPORALE
Passato Presente Futuro
FINALITÀ
Generazione
diinformazioni
Che cosa è
successo?
Che cosa sta
succedendo?
Che cosa
succederà?
Generazione
diinsight
Come e perché
è successo?
Quale è il
miglior corso
di azione?
Quale è la
situazione
migliore e
peggiore che
potrà capitare?
Adattato da: Davenport et. al, 2010

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In ogni caso, NON si può fare a meno di
adeguati strumenti informativi…

21. RISE – Research & Innovation for Smart Enterprises – www.rise.it
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… di Business Intelligence...
La quantità di dati che ogni
giorno viene prodotta e
immagazzinata cresce
ininterrottamente e richiede
un approccio adeguato per
poter essere sfruttata
La B.I., a dispetto del nome, è assai
poco intelligente, se non correttamente
indirizzata e interpretata
La B.I. ha senso solo se
riesce a produrre valore,
misurabile
E’ necessario che la B.I. non sia
solo una forma (statica) di
reportistica, ma venga integrata
nei processi decisionali

22. RISE – Research & Innovation for Smart Enterprises – www.rise.it
... orientati all’azienda estesa
DATA MANAGEMENT
Formalizzazione degli
eventi aziendali in dati
informativi
BUSINESS INTELLIGENCE
Sviluppo di tecniche in
grado di trasformare i
dati in informazioni
strutturate finalizzate al
supporto delle decisioni
operative
MANAGEMENT INTELLIGENCE
Utilizzo delle
informazioni prodotte
dalla B.I. per guidare le
scelte direzionali
E-INTELLIGENCE
Estensione della M.I.
riferita all’azienda
estesa, socialmente
connessa
Inizio anni
90
Fine anni
90
Primi anni
2000
Oggi“Oggi gli strumenti di BI non si limitano
più a raccogliere dati per la generazione
di report operazionali, ma sono in grado
di rispondere alle esigenze della Big
Data Analytics”
La cultura del big dato nelle imprese manifatturiere italiane - 18/05/2016 - (c) LABORATORIO RISE 23

23. RISE – Research & Innovation for Smart Enterprises – www.rise.it
I dati empirici ci dicono che…
La cultura del big dato nelle imprese manifatturiere italiane - 18/05/2016 - (c) LABORATORIO RISE 24
Fonte: Indagine RISE, campione di aziende metal, 2014
Fonte: Indagine Politecnico di Milano, 2014
…sembrano esserci
ancora ampi margini di
diffusione,
specialmente nelle PMI!

24. Università degli Studi di Brescia – Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Industriale
UNIVERSITÀ DI BRESCIA
LABORATORIO RISE
Research & Innovation for Smart Enterprises
Grazie per l’attenzione!
andrea.bacchetti@unibs.it
Laboratorio RISE – Research & Innovation for Smart Enterprises
Dipartimento di Ingegneria Meccanica ed Industriale – Università degli Studi di Brescia
Via Branze, 38 – 25123 BRESCIA (ITALIA)
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