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Automazione industriale Analisi predittiva Intelligenza artificiale
le nuove tecnologie come driver per la trasformazione digitale
IDEE E STRUMENTI PER L’IMPRESA MANIFATTURIERAMOGLIANO VENETO - 14.03.2018
Fausto CasartelliDir. Innovazione Derga Consulting
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Il sistema SAP si è arricchito di nuovi strumenti che estendono le funzionalità tradizionali a vantaggio
di progetti estesi di automazione industriale, analisi predittiva ed intelligenza artificiale all’interno di
un contesto di forte integrazione. Queste nuove tecnologie consentono di sviluppare soluzioni di
raccolta ed analisi delle informazioni in contesti molto differenti tra loro; gli strumenti SAP e le
esperienze di Derga sono in grado di abilitare lo sviluppo di progetti di integrazione logistica, di
Industry 4.0, l’apertura di nuovi scenari di business e la fidelizzazione dei propri Clienti.
Abstract
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> 180 Professionisti
Tra i primi tre Partner SAP in
Italia
> 300 Clienti
7 sediin Italia
> 20 annidi esperienza
Zero indebitamento
Derga at a glance
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Machine Learning
Integration
Real-time Analytics
UX
Mobile
Collaboration
IoT
Microservices
Integration
APIs
connecting People, Things and BusinessesIntelligently
SAP Strategy
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connecting People, Things and BusinessesIntelligently
Contesto noto(processi)
Comportamento ripetitivo (storico)
La Tecnologia al servizio della trasformazione digitale- Modello con dati endogeno -
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SAP‘s Digital Business Framework for DIGITAL ECONOMY
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Spazio Multidimensionale della Fabbrica
Livelli gerarchici fabbrica
Dati di Processo
Dati GestionaliDati Energetici
Dati del Contesto
Dati Economico Finanziario
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Industry 4.0 e IoT
MachineLayer
MES
ERP (PLM, PP)
SCADA / HMI
IO-LINK
GREEN FIELD BROWN FIELD
Manufacturing Execution System
ERP
PredictionAssetIntelligenceNetwork
SMA
RT
BR
IDG
E Edge Services Device
Operator
Supplier
Manufacturer
DIGITAL TWIN
Digital Manufacturing Analytics
Edge: persistence, streaming analytics, alarm,
DATA
DATA
GATEWAY
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Industry 4.0 e IoT
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PEOPLEUI Layer (SAP Leonardo Bridge)
Enterprise Management – The Digital Core
Procurement
FROMPROCESSES TO NETWORKS
R&D
Supply Chain Planning
Manufacturing
Logistics
Sales
After Sales Service
Things / Physical Layer
PRODUCTS
“THINGS”
SAP Leonardo Foundation
SAP Cloud Platform / SAP HANA Platform
SAP Leonardo Edge Computing
SAP Leonardo Apps
Connected Goods Connected Mfg.Track & Trace Vehicle Insights Predictive Main. Asset Intelligence NetworkNetwork Log. Hub
NEW BUSINESS MODELS
Digital Business
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▪ MANUF. PROCESS
▪ Resource Process▪ Lot size of 1▪ Routing flexibility▪ Real Time yield optimization
▪ ENGINEERING
▪ Time to market▪ Customer co-design▪ Eng. Collaboration▪ Rapid experimentation & simulation
▪ AFTER SALES
▪ Service Aftersales▪ Predictive maintenance▪ Remote Maint. & Service▪ Virtually guided Self service maintenance
▪ MANUF. ASSETS
▪ Asset Utilization▪ Smart Energy consumption▪ Remote monitoring control▪ Predictive maintenance▪ Augmented reality
▪ QUALITY
▪ Quality▪ SPC in real time▪ Advanced process Control▪ Digital Quality Mngt
▪ MANUF. LABOR
▪ Labor▪ Human Robot Collaboration▪ Remote Monitoring & Mobile App▪ Digital performance mgmt.▪ Autom. of Knowledge work
▪ SUPPLY CHAIN Inventory
▪ Inventory▪ 3D printing in situ▪ Real Time SCM optimization▪ Lot size of 1
▪ SUPPLY CHAIN Demand
▪ Demand matching▪ Data driven demand prediction▪ Data driven design to value
OBIETTIVO: Ottimizzazione delle “Operations” grazie ad operazioni Real Time e distribuzione delle informazioni
Increase EBITDARiduzione costi in Manufacturing, Maintenance and Quality
Riduzione del Time to Market Ottimizzazione costi Manutenzione Miglioramento Produttività Incremento OEE (Overall Eqpt Effectiveness)
Incremento della prod. del Personale Riduzione costi inventario Riduzione costi non qualità Miglioramento dei forecast
Obiettivi di ottimizzazione
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Scenari AI – Le Opportunità derivanti dall’IoT e l’Offering SAP
Manutenzione Predittiva e Customer Service
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Contesto non noto(social)
Variabili significative
La Tecnologia al servizio della trasformazione digitale- Modello con dati esogeno -
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• CONTESTO: azienda di commercializzazione prodotti ortofrutticoli
• ESIGENZA: prevedere l’andamento delle vendite in funzione del meteo e correlare le politiche di approvvigionamento
DEFINIZIONE CLUSTER DINAMICI OMOGENEI E VARIABILI CHE INCIDONO NEL PROCESSO
DATI INTERNI DI RIFERIMENTO:
o Venduto degli ultimi 3 annio Acquistatoo Valori fatturatoo Marginalitào Tempi di consegnao Invendutoo Inventario di fine giornata
DATI ESTERNI:
o Analisi storico vendite di 3 anni in una specificaarea geografica
o Analisi storico meteo degli stessi 3 anni(temperatura, umidità, condizione climatica…)
o Analisi dei dati di vendita e di acquisto
Esempio Applicativo
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DATI INTERNI▪ Prezzi/Listini
▪ Venduto
▪ Catene di sconto
▪ Promozioni
▪ Campagne
▪ Fatturato
▪ Eventi/Fiere
▪ Dati Marketing
▪ Disponibilità
▪ Resi/Reclami
▪ Social Information
▪ Quota di mercato
▪ Caratteristiche dei prodotti
▪ Nuovi prodotti
▪ Dati di vendita
▪ Fidelizzazione Cliente
▪ Livello di servizio
▪ Prezzi/Listini
▪ Promozioni
▪ Campagne
▪ Eventi/Fiere
▪ Dati Marketing
DATI ESTERNI
AUMENTO DELLA COMPLESSITÀ
Esempio Applicativo – Modello Dati
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Come posso aumentare ilfatturato? E il margine?
PIANIFICAZIONE VENDITE
FABBISOGNO ACQUISTO
COSTO DEL PRODOTTO
CONTO ECONOMICO BUDGET
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Il prezzo di vendita è corretto?
CLUSTERIZZAZIONE CLIENTI
DATI ESTERNI VARIABILI ENDOGENE
MODELLO PILOT - ITERAZIONE
SIMULAZIONE LISTINI
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Come posso aumentare la mia quota di mercato?
ANALISI CONCORRENZA
ANALISI COMPARATIVA
ORGANIZZAZIONE
NUOVI CANALI DI VENDITA
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SATURAZIONE vs CARENZA
ANALISI SOCIAL
Quali sono i nuovi mercati piùconvenienti per la mia azienda?
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Come posso aumentarel’efficacia di una promozione?
ANALISI STORICHE
REPORTING REAL TIME
STAGIONALITÀ
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ANALISI COMPARATIVA
ANALISI ASSOCIATIVA
INCIDENZA SUL PROCESSO PRODUTTIVO
REPORTING vs CONCORRENZA
Come posso diversificare la mia gamma di prodotti?
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Info e Contatti
Derga [email protected]
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