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Quattro elementi per l’innovazione continua

innovazione

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Oggi le organizzazioni hanno necessità di innovarsi continuamente per sopravvivere e crescere. Questo non solo richiede la promozione di nuove modalità di collaborazione tra i dipartimenti, ma anche che tutti sfruttino i dati comuni per prendere decisioni intelligenti e tempestive. Sfortunatamente, le aziende si trovano ad annegare in una marea di dati aziendali in costante aumento. Per rimanere a galla e consentire un marketing decisionale strategico, i leader d’impresa hanno bisogno di giuste piattaforme per raccogliere, aggregare, elevare, presentare e analizzare le informazioni, combinati con il giusto contesto per comprendere questi dati. Il gemello digitale quando è abbinato all’intelligenza artificiale (AI) e alle capacità analitiche integrate, può aiutare le aziende a liberare il miglioramento continuo e ad alimentare l’innovazione sostenibile. Stabilendo quattro elementi costitutivi per aumentare la maturità del gemello digitale e massimizzarne l’utilizzo, le organizzazioni possono raggiungere una maggiore eccellenza operativa, la soddisfazione dei clienti e la crescita dei ricavi annuali, e saranno pronte a impegnarsi in nuovi modelli di business e a catturare quote di mercato.

Cambiamenti e problemi

Le aziende stanno annegando nei loro dati. Infatti, una ricerca di Aberdeen mostra che il 37% delle organizzazioni ritiene che i dati disponibili siano più numerosi di quelli utilizzati per un’analisi significativa, e il 35% di loro ritiene che i dati necessari per il reporting siano distribuiti tra diverse funzioni.
Pressioni che guidano l’approccio di un’organizzazione allo sfruttamento dei dati

  • 37% delle organizzazioni ritiene che i dati disponibili siano più numerosi di quelli utilizzati per un’analisi significativa
  • 5% delle organizzazioni ritiene che i dati necessari per il reporting siano distribuiti tra diverse funzioni
  • 32% delle organizzazioni ritiene che le decisioni critiche aziendali richiedano un supporto analitico più sofisticato

Ingegneri, analisti ed esecutivi hanno tutti uniche prospettive e unici dati, quindi quando l’informazione è sovraccaricata in silos separati, rende difficile la collaborazione e la condivisione tra i vari reparti.
In isolamento, i dati non sono sufficientemente ricchi, significativi, o accessibili, e le manipolazioni manuali dei dati richiedono molto tempo e sono soggette a errori. Senza la comunicazione tra i dipartimenti interessati, i dati non hanno la possibilità di sfruttare appieno il loro potenziale e di essere trasformati in informazioni preziose e fruibili.
Il 41% delle organizzazioni hanno dati insufficienti o di poca qualità, e sono inutili per prendere decisioni ottimali – o addirittura veritiere – quando si tratta di innovazione, sia che si tratti di processi, prodotti o manifacturing (figura 1).

Quando si affrontano le sfide legate alla gestione, alla connessione e alla collaborazione dei dati, questi ultimi possono essere utilizzati come base affidabile per approfondimenti più olistici, significativi e sfaccettati. Se gli ingegneri, gli analisti e i dirigenti applicano le loro uniche prospettive ai dati in tempo reale, possono vedere e comprendere l’intero quadro del business. Ciascuno può lavorare insieme, può effettivamente collaborare e catturare idee usando la stessa informazione alimentata dall’analitica. Si possono ottenere allineamenti che guidano cicli continui di decisioni, azioni e innovazione a tutti i livelli dell’azienda.

Le organizzazioni sanno di avere un arsenale di dati alle loro spalle, e sanno che il processo decisionale e l’innovazione si basano sull’elevazione dei dati in un linguaggio e in un modello coerenti e normalizzati, che includano i contributi dei giusti stakeholder. Ma come fanno le aziende a raggiungere questo stato unificato desiderato? La risposta sta nella costruzione, nell’utilizzo e nell’arricchimento di gemelli digitali di prodotti, fabbriche e aziende con l’AI e rappresentazioni analitiche del mondo reale incorporate.

Introdurre il Digital Twin

Un gemello digitale è una rappresentazione altamente dettagliata di un oggetto fisico (come un velivolo) o un’entità grande (come una città) unita ai dati del mondo reale. Alcuni riproduttori stanno andando oltre il gemello digitale, non solo sfruttando una rappresentazione, ma estendendo i suoi materiali, la meccanica, i sistemi e i comportamenti storici e attesi per ottenere un modello virtuale del prodotto pienamente utilizzabile.

Questo gemello virtuale amplificato è una leva per interpretare e contestualizzare un’enorme quantità di dati. Naturalmente, per raggiungere questo obiettivo, i dati devono essere organizzati nei giusti modelli e rappresentazioni semantici, compresi l’Elaborazione del Linguaggio Naturale, l’analitica, e modelli predittivi e prescrittivi.

Gli esseri umani imparano e innovano attraverso il fallimento, e il fallimento è molto meno costoso nel mondo virtuale che nel mondo reale. Nel contesto del gemello virtuale, l’apprendimento e l’innovazione avvengono quando rilevanti processi o parti sono virtualmente replicati così che l’azienda può prevedere con sicurezza come un processo o una parte renderà in situazioni diverse. In altre parole, sfruttare questi modelli virtuali e fattibili (azionabili) con i dati in tempo reale consente di realizzare scenari realistici e basati sulla scienza su scala. Per un produttore di jet, ciò potrebbe significare l’acquisizione di dati di volo e di manutenzione da molte fonti IoT e umane per costruire modelli di guasto predittivi e identificare i parametri di utilizzo dell’aeromobile che riducono al minimo i rischi sugli aeromobili in volo, identificando al contempo le evoluzioni per i nuovi aeromobili. Un esempio su più larga scala potrebbe essere sfruttare la tecnologia del gemello digitale per comprendere le efficienze e l’impronta ecologica di un ambiente diffuso, complesso e dinamico, come una fabbrica con una serie di macchine in movimento, persone e materiali.

La tecnologia del gemello digitale con l’AI e l’analisi incorporata aiutano gli stakeholder a prendere decisioni ottimali e a trasformare il loro influsso massivo di informazioni in nuove innovazioni. Per esempio, i gemelli virtuali consentono alle organizzazioni di usare produttivamente i dati da parte di tutta l’azienda per prevedere lo stato/ i comportamenti del prodotto o modellare accuratamente gli eventi in tempo reale. Questo permette alle organizzazioni di prendere decisioni e azioni che portano a innovazioni che cambiano il business, rispettando al contempo gli obiettivi di responsabilità sociale dell’impresa. A causa di questi benefici, le piattaforme del gemello digitale stanno continuando a guadagnare popolarità (crescere) nel mercato, con il 58% – 60% degli utenti del gemello virtuale che sfruttano le piattaforme digitali per qualsiasi cosa, dai processi di manufacturing alla produzione del design e innovazione.

Come conseguenza / risultato dei gemelli digitali, le organizzazioni hanno migliorato la loro gestione dei dati, la collaborazione e le pratiche analitiche. Quelli che usano i gemelli digitali sono 2.6 volte più propensi a misurare KPI standardizzati in tutta l’azienda. Sono anche 3.2 volte più propensi a raccogliere dati in una struttura dati configurabile e consolidata, un requisito fondamentale per sfruttare l’analitica dei dati. (figura 2)

Un consolidato sistema dati con il gemello digitale crea una fiducia essenziale nei dati che guidano le decisioni aziendali. Ogni disciplina può accedere ai dati corretti aziendali nel giusto contesto ovunque e in qualsiasi momento facciano il loro lavoro. I silos, i sistemi disparati, e le manipolazioni dei dati che richiedono molto tempo scompaiono. L’abilità di collaborare in modo efficace rafforza le decisioni da prendere. Ciò aiuta gli utenti del gemello digitale a stare al passo con i loro competitori quando si tratta di innovazione e catturare le idee.

Ma l’implementazione e lo sviluppo della tecnologia del digital twin non possono avvenire immediatamente e massimizzare l’utilizzo delle conoscenze derivanti dall’analitica incorporata potrebbe richiedere ancora più tempo. Per coloro che già utilizzano i digital twins o stanno considerando l’implementazione, ci sono quattro elementi costitutivi per scatenare l’innovazione continua.

Quattro elementi per l’innovazione


Elemento costitutivo #1 – Consentire il consumo dei dati

Il primo elemento costitutivo di un’innovazione continua attraverso l’utilizzo del digital twin inizia dal consenso a tutti i dipendenti di accedere, analizzare, ed imparare dai dati aziendali. I gemelli digitali possono assumere forme diverse a seconda di chi servono – loro sono multi – sfaccettati e rilevanti per chiunque li sfrutti. Il gemello digitale diventa il contesto per sperimentare i dati virtuali e del mondo reale, così come una mappa digitale diventa il contesto per visualizzare il traffico dei dati. Insieme questo aiuta gli stakeholders a migliorare la loro comprensione e a prendere le decisioni migliori.

Gli ingegneri e i produttori possono mappare i dati in modelli 3D e visualizzare i dati nel contesto dei modelli per ottenere informazioni sulla progettazione dei prodotti.

Ma questa sorta di esperienza del digital twin è qualcosa di più di una visualizzazione semplice, di singolo utilizzo. I manager possono utilizzare i gemelli digitali per monitorare le principali metriche aziendali, mentre gli analisti possono utilizzarli per valutare i risultati del prodotto virtuale o del processo di innovazione. In poche parole, quando ciascuna funzione di business opera in molteplici piattaforme in differenti modi, un digital twin permette di prendere decisioni ottimali consentendo agli stakeholders di comprendere l’impatto delle loro decisioni (grandi o piccole), sia nella loro specifica disciplina, così come nelle altre, facilitando compromessi interdisciplinari per le massime prestazioni su scala multipla. Quando i diversi dipartimenti guardano ai dati multi – sfaccettati, non solo vedono cosa è per loro rilevante, ma possono anche raggiungere conclusioni simili grazie all’abilità di sperimentare i dati nel contesto.

La figura 3 (Digital Twin promuove la visibilità in tutta l’azienda) mostra come le organizzazioni che utilizzano il digital twin possono mettere i propri dipendenti in condizione di sfruttare i dati aziendali e di progettazione dashboard comprensive ed esercitazioni.

Rispetto a chi non lo utilizza (ai non utenti), gli utenti del digital twin hanno una probabilità di 2.5 volte maggiore di avere un ruolo basato sulle dashboard per i manager e i supervisori. Questi permettono ai leader di impresa di focalizzarsi sulle metriche più importanti per i loro team. Possono individuare aree di miglioramento e apportare modifiche alle operazioni per adeguarsi dinamicamente alle nuove condizioni, valutando l’impatto di qualsiasi decisione sugli stati futuri. Per esempio, un supervisore di produzione con un digital twin della fabbrica potrebbe virtualmente testare il processo per generare nuove introduzioni di prodotto e determinare aree o tempi per allocare macchinari, materiali o persone per un’efficienza operativa ottimale minimizzando gli sprechi e riducendo l’impronta di carbonio complessiva.

Le aziende che sfruttano i gemelli digitali hanno una probabilità di 4.4 volte maggiore di analizzare e visualizzare un’efficacia complessiva dell’apparecchiatura con cruscotti completi ed ha una probabilità di 3.5 volte maggiore di fornire ai dipendenti esercitazioni per una visione più granulare dei dati. Lo sfruttamento dei dati nel contesto attraverso la tecnologia digital twin offre all’intera organizzazione un’esperienza più profonda, una visione più unificata delle prestazioni dei loro prodotti e processi, rivelando così le prestazioni aziendali complessive. Le organizzazioni che hanno questo primo elemento costruttivo per l’utilizzo del gemello digitale che consente il consumo dei dati da parte delle unità aziendali, fornendo ai dipendenti una visione personalizzata dei dati più rilevanti per loro. Tuttavia, questo è solo il primo passo per realizzare il pieno potenziale di un gemello digitale.

Elemento costruttivo #2 – Contributo con finalità

Una volta che un gemello digitale è in funzione e i dipartimenti dell’azienda stanno consumando i dati da esso, le organizzazioni devono capire come ciascun dipartimento può contribuire continuamente ad aggiornare il gemello digitale.

Chiaramente, il digital twin è un fattore chiave per abbattere i silos di dati. Ma per avere successo, bisogna anche abbattere i silos organizzativi. Contemporaneamente all’implementazione del gemello virtuale, bisogna implementare anche l’attività associata e i metodi di collaborazione che promuoveranno e attrezzeranno il modo in cui le persone si connettono continuamente e collaborano insieme tra le organizzazioni.

Alcuni gruppi costruiscono i modelli che estrapolano scenari di dati e test, mentre altri mostrano i dati che raccontano la storia delle decisioni del passato e il loro impatto nel mondo reale. Altri dipartimenti possono aggiungere dati finanziari o del fornitore e definire i KPI finanziari. Con tutti coloro che contribuiscono con dati e KPI rilevanti, virtuali e del mondo reale, allo stesso sistema in cui avvengono la progettazione e l’authoring, tutte le informazioni sono perennemente connesse. Questo permette agli stakeholder di prendere decisioni basate sul monitoraggio affidabile e in tempo reale dei KPI all’interno del contesto di definizioni ingegneristiche in costante evoluzione. Questi contributi regolari e ricorrenti portano a prendere le decisioni migliori che sostengono l’innovazione continua, la qualità migliore, e la responsabilità sociale d’impresa.

Oggi, le aziende che si innovano con i gemelli digitali stanno riscontrando benefici come una diminuzione del 25% su base annua del numero di ordini di modifica ingegneristica rispetto a chi non li utilizza (tabella 1).

Questo vantaggio indica che le aziende che sfruttano i digital twins sono maggiormente in grado di testare virtualmente design e di garantire la qualità e la producibilità prima di passare alla produzione vera e propria. Il risultato è un minor numero di costose modifiche da inviare avanti e indietro tra i team di sviluppo prodotto e di produzione. Un’unica piattaforma che connette lo sviluppo e il manufacturing aiuta a migliorare il time – to – market e riduce i costi operativi, come dimostrato dal 7% di riduzione dei costi totali per unità per gli utenti del digital twin. Quando le aziende operano con margini molto ridotti, un 7% di miglioramento in unità di costi può essere la differenza tra redditività e bancarotta.

Gli utenti del digital twins hanno visto anche un maggior incremento del 12% nel ritorno produttivo sull’investimento quando viene comparato ai non utenti. Questo significa che con i digital twins, le aziende sono maggiormente in grado di incontrare i bisogni dei loro clienti da una prospettiva go – to – market mentre si supera il costo dei loro investimenti.

L’incoraggiare la contribuzione e collaborazione in corso con tutti gli stakeholders nella rete del valore aiuta a costruire una risorsa autentica e veritiera dei dati unificati. Ogni stakeholder può condividere le proprie conoscenze e vedere l’impatto delle loro decisioni così come tutti gli altri. Questo spinge a un miglioramento olistico e ricorrente per tutti, ponendo le basi per il terzo elemento per liberare l’innovazione continua con i gemelli digitali.

Elemento costitutivo #3 – Previsioni e automazione

Con l’AI, il gemello digitale diventa molto più che una semplice rappresentazione del reale – diventa uno strumento strategico che può essere usato per ampliare l’innovazione dei prodotti e le operazioni aziendali.

Per le organizzazioni che ancora hanno bisogno di essere convinte dell’importanza dell’AI, il suo utilizzo determina un aumento del 14% rispetto all’anno precedente nella condivisione e collaborazione dei dati e un aumento del 16% rispetto all’anno precedente nella velocità del processo decisionale (tabella 2).

Mentre i digital twins possono ricreare le condizioni del mondo reale per essere testate in un ambiente virtuale, è l’AI e algoritmi di apprendimento automatico che possono prendere i dati da questi test per identificare modelli per aiutare le organizzazioni a scoprire le opportunità di innovazione così come le nuove caratteristiche di piano e di test. I dati in tempo reale forniscono feedback su cosa è successo e permette agli stakeholder di migliorare continuamente il modello AI. Questo aiuta nell’ottimizzazione della produttività della forza lavoro e nell’implementazione di processi più intelligenti, agili e sostenibili.

I vantaggi efficienti dell’AI contribuiscono al miglioramento del 20% in più, anno dopo anno, della produttività della forza lavoro per gli utenti dell’IA rispetto ai non utenti. I team di ingegneri possono facilmente identificare, testare, e implementare modifiche di design potenziale, mentre gli esecutivi possono confidenzialmente utilizzare i dati prodotti e le schede di produzione per pianificare il lancio realistico dei dati. Con l’accelerazione dei processi di sviluppo e la maggiore precisione e completezza degli algoritmi di IA e di apprendimento automatico, gli utenti dell’IA possono migliorare continuamente l’uso della tecnologia digital twin e trarre vantaggio dai miglioramenti aziendali associati.

Le aziende di successo ottengono tutti i benefici dei digital twins combinando la rappresentazione scientificamente basata del prodotto/azienda/compagnia attraverso la modellazione e simulazione con la previsione portata dai dati scientifici del mondo reale.

Elemento costitutivo #4 – Miglioramento continuo ed esplorare nuove opportunità

Una volta che le imprese massimizzano i loro dati e la scoperta dell’innovazione attraverso l’applicazione dell’AI, così come la scienza basata sulla modellazione e simulazione, in cima al loro gemello digitale unificato e affidabile, esse sono ora pronte a servire al meglio i loro clienti. Le organizzazioni in questa fase dovrebbero concentrarsi sullo sfruttamento dell’AI, la scienza, e i gemelli digitali per comprendere meglio i loro clienti e i loro partner. Specificatamente, le organizzazioni possono essere molto più competitive anticipando i bisogni del cliente, partner, e del dipendente e offrendo nuovi servizi. La tabella 3 dimostra i vantaggi aziendali olistici per le organizzazioni di digital twin che stanno attualmente sfruttando l’AI comparata ai non utenti.

Gli utenti AI vedono un miglioramento del 20% in più nella soddisfazione del cliente rispetto ai non utenti. Attraverso l’unificazione dei dati e le richieste di visualizzazione dei clienti tramite i loro digital twin, le aziende possono rapidamente esplorare e testare la fattibilità delle nuove idee che vengono direttamente dai loro clienti. Queste organizzazioni innovative possono comprendere meglio i bisogni dei clienti e i partner con questi clienti per migliorare i risultati. Per esempio, se un produttore di collettori per motori di aerei identifica un bisogno del cliente per un monitoraggio del tempo dell’attività e della manutenzione preventiva, si può agire su questa opportunità e aggiungere alle loro offerte di servizi la potenza del gemello digitale, AI, e analitica incorporata. Accedendo ai dati corretti e connettendo questi dati al digital twin e ai modelli predittivi di intelligenza artificiale, le imprese possono stimare i rischi connessi con le nuove categorie di offerte e offrire la migliore esperienza al cliente quando l’offerta viene lanciata.

I clienti più felici hanno maggiori probabilità di rimanere fedeli e aumentare le loro spese, che culminano nel miglioramento del 9% del fatturato complessivo dell’azienda per gli utenti dell’IA. Questo guadagno di entrate è ulteriormente rafforzato dal miglioramento del 19% in termini di margini operativi per gli utenti AI ricercati attraverso una riduzione in inefficienze e rischio. L’agilità e la lungimiranza disponibili con i gemelli digitali alimentati dall’intelligenza artificiale aiutano le organizzazioni a prepararsi meglio a soddisfare le esigenze dei clienti e a superare la concorrenza.

Risultati principali e raccomandazioni

Oggi le aziende ancora lottano per massimizzare l’uso dei loro dati. Ingegneri, analisti, ed esecutivi sono circondati da un aumento esponenziale degli importi di diversi dati e non possono facilmente sfruttare questi dati per collaborare tra i dipartimenti. In assenza di una qualsiasi risoluzione, le organizzazioni si stanno interfacciando con punti di vista incompleti delle loro aziende e offerte di prodotto, con la conseguente incapacità di navigare e prendere decisioni basate sui dati con velocità, sicurezza e coerenza. I digital twins, l’intelligenza artificiale e l’analisi incorporata sono la chiave per sfruttare un’abbondanza di dati e contestualizzarli per decisioni mirate, responsabili e strategiche che possono sia migliorare la situazione attuale sia predire gli stati futuri dell’azienda. Quando pianificate o adottate un gemello digitale, considerate questi quattro elementi costitutivi per scatenare l’innovazione continua:

  • Consentire il consumo dei dati: una volta che il digital twin è stato creato attraverso la mappatura dei dati virtuali e reali, le organizzazioni possono concentrarsi sull’abilitazione di esperienze significative di gemellaggio digitale e sull’accesso ai dati nell’intero sistema.
  • Contributo con finalità: ora che i dipartimenti dell’intera azienda possono sperimentare i dati attraverso la contestualizzazione delle capacità del digital twin, le organizzazioni devono determinare come ciascun dipartimento può contribuire con imprese e dati al gemello per migliorare ulteriormente la collaborazione.
  • Previsione e automazione: con una base veritiera di dati e un contributo e un utilizzo dinamico del digital twin, così come la modellazione basata sulla scienza e la simulazione, l’AI può essere integrata per amplificare l’innovazione dei prodotti e le operazioni aziendali. Questo ottimizza la produttività della forza lavoro e promuove processi più intelligenti, sostenibili e agili.
  • Miglioramento continuo ed esplorazione di nuove opportunità: una volta che le imprese massimizzano i loro dati e la scoperta dell’innovazione attraverso l’applicazione dell’AI e i digital twins, si concentrano sull’approfondimento delle esigenze dei clienti e dei partner, sul miglioramento dei risultati e sul lancio di nuovi modelli di business per superare la soddisfazione dei clienti e la concorrenza.

L’unione di questi quattro elementi costruttivi non solo risolve gli ostacoli all’accesso ai dati in tempo reale nel contesto – l’utilizzo dei dati va ben oltre i vantaggi operativi per ottenere benefici aziendali olistici e duraturi. Sfruttare i gemelli digitali con questi elementi costitutivi modernizza e guida le iniziative strategiche non solo della vostra azienda, ma anche di quella dei vostri clienti. Portando i prodotti giusti nei mercati giusti, con la qualità giusta e al momento giusto, le aziende che hanno massimizzato il valore dei loro gemelli digitali con questi quattro elementi costitutivi sono meglio posizionate per migliorare la soddisfazione dei clienti, soddisfare gli obiettivi di responsabilità sociale dell’azienda e superare il ritmo crescente dell’innovazione.

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