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Manufacturing Intelligence: quali sono le nuove frontiere del Big Data Collection e Analysis sulle Supply Chain? Ne abbiamo parlato con Massimo Zanzo, Supply Chain Technology Director, De Longhi

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Manufacturing Intelligence: nuove frontiere del Big Data Collection e Analysis per predire, simulare e migliorare la performance della Supply Chain. ne abbiamo parlato con Massimo Zanzo, Supply Chain Technology Director, De Longhi. 

Crede davvero nel potere dei Big Data? E perché? E’ vero che più del 90% dei dati oggi a disposizione tre anni fa non esisteva, eppure le industrie sono andate avanti senza l’utilizzo dei Big Data (o comunque con modelli di analisi molto inferiori) per decenni.

“Credo nel potere dei Big Data nella misura in cui siamo capaci di trasformarli in Smart Data. Il potere sta non nel avere a disposizione milioni di dati ma nel saperli analizzare per gli scopi che ci prefiggiamo, nel contesto in cui abbiamo raccolto questi dati e in un tempo sufficiente per intraprendere un’azione coerente con il trend. I Big Data ci permettono di approcciare il business dilatando e comprimendo i tempi di intervento, un po’ come fa un trader di borsa quando decide una strategia a lungo periodo piuttosto che intraday. I Big Data esistono da almeno un decennio: nei vari ERP delle aziende, nelle società di ricerca di mercato (GFK), nelle università che studiano fenomeni sociologici (mode, nuovi valori sociali, nuove forme di aggregazioni sociali, nuovi bisogni). Oggi i social media (Facebook, Twitter, Instagram), i motori di ricerca (Google), la necessità di visibilità globale sia dell’individuo che delle aziende creano l’ambiente amalgamato dei Big Data. Nel decennio scorso i Big Data erano stratificati e non interconnessi: oggi sono amalgamati e quindi interconnessi. I modelli di analisi dello scorso decennio erano più focalizzati nell’amalgamare i Big Data stratificati; non erano semplici erano soltanto più soggetti ad errore poiché richiedevano maggiori ipotesi di partenza e le ipotesi sono soggettive pertanto legate a chi conduce l’analisi. I Big Data di oggi sono invece oggettivi.

Ritiene che la combinazione tra big data e digital manufacturing porterà sempre più le industrie verso modelli di produzione on demand?

La globalizzazione ha portato paradossalmente all’estremizzazione dell’individualità. Ogni persona-consumatore vuole un prodotto unico, individuale. L’industria sia manifatturiera che dei servizi deve pertanto inseguire produzioni individuali ovvero on demand: lotto produttivo di una singola unità”.

Alla luce di Horizon 2020 e di Industry 4.0, quale sarà il futuro dei Big Data nelle Supply Chain?

“Il futuro della Supply Chain è la Extended Supply Chain ovvero una Supply Chain che non si accontenta più di produrre qualcosa e di distribuirla, ma che vuole spingersi sull’analisi comportamentale per prevedere cosa produrre e come distribuirla: il più tardi possibile”.

 A livello normativo, auspica interventi da parte del legislatore per agevolare la crescita del mercato. E se sì, quali i più importanti?

“Il legislatore ha tempi di reazione e azione lunghi. E spesso le sue azioni sono sia tardive che rifiutate dalla cultura dominante. Esempio: le stringenti normative sulla privacy non hanno avuto alcun effetto sulla profilazione da parte di Google dei suoi utenti. Ognuno di noi ha esperienza continua della facilità con cui siamo disposti a comunicare dati sensibili in un sito internet che visitiamo anche solo per pochi minuti. La privacy è moneta di scambio a fronte di un individuale giudizio di convenienza e opportunità. Il legislatore dovrebbe intervenire non su chi analizza i Big Data, ma piuttosto su chi è generatore degli stessi Big Data”.

 

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