Nel mondo competitivo di oggi, l'industria manifatturiera è costantemente alla ricerca di modalità per ottimizzare i propri processi, ridurre i costi e migliorare la qualità del prodotto. Una delle tecnologie emergenti che sta trasformando il settore è il Process Mining che permette alle aziende di analizzare i propri processi basandosi sui dati effettivi generati dai sistemi IT, piuttosto che su ipotesi o percezioni.
In questo articolo, esploriamo come il Process Mining stia rivoluzionando i processi di produzione, presentando alcuni casi di successo nel mondo manifatturiero.
Il Process Mining è una tecnica che combina data mining e analisi di procedure aziendali per ottenere una visione dettagliata e accurata di come gli iter operativi siano realmente eseguiti. Utilizzando i log di eventi provenienti dai sistemi IT, il Process Mining permette di visualizzare, analizzare e migliorare i processi aziendali in modo olistico, basato su dati concreti.
Siemens
Siemens, un leader mondiale nel settore manifatturiero, ha sfruttato il Process Mining per ottimizzare i propri processi produttivi. Prima dell'implementazione, l’azienda, con 385.000 dipendenti e un fatturato di 97 miliardi di dollari, incontrava difficoltà nell'identificare i colli di bottiglia e le inefficienze nei propri processi aziendali.
Grazie al Process Mining, Siemens ha ottenuto una comprensione chiara e dettagliata dei propri flussi di lavoro, consentendo di ottimizzare la gestione di 30 milioni di ordini all'anno, riducendo le attività manuali del team di vendita e le varianti dei processi.
L'implementazione del Process Mining ha portato a risultati significativi: l'azienda ha aumentato il tasso di automazione del 24% e ridotto il lavoro ripetitivo dell'11% a livello globale. Inoltre, l'ottimizzazione della gestione dell'inventario digitale ha generato 8,7 milioni di dollari in valore economico aggiunto. Grandi innovazioni, quindi, che hanno permesso a Siemens di mantenere la propria posizione di mercato e affrontare le sfide della trasformazione digitale con successo.
TK Elevator (TKE)
TK Elevator (TKE), leader globale nella produzione e manutenzione di ascensori e scale mobili, affrontava sfide significative nei suoi processi, specialmente nel credito e riemissione. Questo processo era caratterizzato da molti punti di contatto, con numerose interazioni o scambi di informazioni tra le diverse parti, nonché un elevato volume di varianti. Attraverso il Process Mining ne sono stati individuati ben 232 e il 60% dei casi ricadeva in due variazioni principali. Tra i problemi principali, TKE ha individuato un passaggio di approvazione superfluo che estendeva il tempo del ciclo da 2 a 3,5 giorni, e una percentuale del 10% di richieste cancellate a causa di informazioni insufficienti.
L'introduzione del Process Mining ha permesso di visualizzare chiaramente queste inefficienze, portando a un piano d'azione concreto per eliminare i passaggi di approvazione non necessari e introdurre controlli aggiuntivi per ridurre le cancellazioni. Queste ottimizzazioni si prevedono possano risparmiare oltre 2.000 ore di lavoro dei manager all'anno, aumentare l'efficienza operativa e ridurre il tempo complessivo dei cicli di credito e di riemissione.
Samsung Electro-Mechanics
Samsung Electro-Mechanics (SEM) ha affrontato un significativo problema di inefficienza nell'uso dei macchinari di produzione. L'analisi dei registri degli eventi del MES tramite il Process Mining ha rivelato che alcune macchine erano sovrautilizzate a differenza di altre quasi completamente sottoutilizzate. Questo disequilibrio causava problemi di usura accelerata e potenziali fermi macchina, aumentando i costi operativi e diminuendo la produttività.
Mediante il Process Mining, SEM ha potuto visualizzare chiaramente l'allocazione dei compiti e il tempo di attività delle macchine, identificando le discrepanze nel loro impiego.
Ribilanciando la destinazione del carico di lavoro e distribuendo equamente le attività tra tutte le attrezzature è stata migliorata l’efficienza del processo produttivo, riducendo i tempi di inattività non programmati, diminuendo l’usura dei macchinari e aumentandone la durata.
Grazie a queste ottimizzazioni, SEM ha ottenuto una migliore gestione delle risorse e una significativa riduzione dei costi operativi, dimostrando l'efficacia del Process Mining nel risolvere problemi complessi di produzione.
Tutti i casi presentati dimostrano chiaramente come il Process Mining sia una tecnologia altamente trasformativa per le grandi imprese. Tuttavia, avviare un progetto di Process Mining all’interno di una piccola o media impresa (PMI) è altrettanto possibile e vantaggioso, grazie all'approccio specialistico offerto da Metisoft.
Metisoft è in grado di scalare il Process Mining per adattarlo perfettamente alle esigenze delle PMI, grazie a una prima valutazione di fattibilità e sostenibilità del progetto. Metisoft adotta un approccio metodologico basato sul ciclo DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control), che garantisce un processo strutturato e focalizzato sui risultati.
Il Process Mining non è solo una prerogativa delle grandi aziende. Grazie a Metisoft, anche le PMI possono trarre enormi benefici da questa tecnologia, ottimizzando i loro processi produttivi e aumentando la loro efficienza operativa. Con un approccio strutturato e metodico basato sul ciclo DMAIC, Metisoft assicura che le PMI possano adottare il Process Mining in modo efficace e sostenibile, rimanendo competitive in un mercato in continua evoluzione.