Data Discovery come evoluzione della Supply Chain

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1 Data Discovery come evoluzione della Supply Chain Come leggere le esigenze future attraverso gli analytics e trasformarli in una nuova forma di intelligenza Visualize Your World 12 ottobre Assago Danilo Gismondi CIO Trenitalia Spa

2 DATA TO OUTCOME DATA ANALYTICS INSIGHTS OUTCOMES FROM Ottenere intuizioni da enormi quantità di dati facendo ricorso prima di tutto a expertise trasversali: business e tecnici Scremare i dati e trasformarli in valore mediante l adozione di nuove tecnologie e l impiego di «talento analitico» Generare insights che possano condurre ad azioni volte a raggiungere risultati di efficacia ed efficienza Osservare «momento della verità», ossia se le azioni messe in campo incontrano risultati il

3 OUTCOME Abbiamo individuato le tappe del nostro viaggio negli analytics.. adesso vogliamo imparare a leggere il futuro dell industria 4.0

4 Nella strategia di evoluzione della Supply Chain di Trenitalia siamo partiti dalle necessità del passato per creare nuove forme di intelligenza aziendale Dear Past, thank you for all the lessons. Connessione E2E Capacità di monitorare le scorte e le attrezzature di produzione Coerenza dei dati Aggiornamento e accessibilità dei dati di produzione a user Modelli predittivi Capacità di creare una fabbrica intelligente in grado di reagire prima Dear Future, I am ready!

5 Parte della nostra Supply Chain PLANT Pianificazione flotta Programmi di manutenzione DMMS Piani di revisione Componenti, personale BI di PRODUZIONE ENERGY MANAGEMENT Ottimizzazione del fabbisogno Spare Parts Optimization

6 BI Produzione: una Digital Supply Chain deve far leva su dati solidi Trenitalia ha già realizzato un progetto di BI per garantire uno scambio continuo, aggiornato e univoco di dati sul Crew Management N. FTE Programmate Report budget consuntivato dal personale VS budget previsto Dati riferiti al mese di Settembre NEXT STEP Realizzare strumenti analoghi anche sul Fleet Management

7 DMMS: una Digital Supply Chain deve saper anticipare i bisogni Trenitalia ha realizzato il Dynamic Maintenance Management System I dati dei sensori sono memorizzati in un unico ambiente l applicazione di algoritmi abilita a indirizzare le attività di manutenzione I dati sono elaborati per efficientare le politiche di manutenzione N signal per train AS IS Loaded values volume per day TO BE Loaded values volume per day

8 Un unico strumento di reporting Monitoraggio Componenti Porte La sollecitazione delle porte è indipendente dalla percorrenza Monitoraggio Componenti azionamento Rubinetti Ad ogni data, la somma del numero di azionamenti del rubinetto è indipendente dal trascorrere del tempo poiché le linee si intersecano più volte e sono molto distribuite

9 Energy management: una Digital Supply Chain deve efficientare il suo funzionamento Trenitalia realizzerà entro il 2017 un progetto di BI che consentirà di analizzare in modo efficace l enorme mole di dati generati da ciascun rotabile in modo da: Supportare efficacemente i decision maker per ottimizzare la gestione dei consumi Abilitare un saving economico grazie all analisi dei dati KPI a supporto: Energia assorbita (kwh) Energia restituita alla linea in frenata (kwh)

10 Spare Parts Optimization: una Digital Supply Chain ha bisogno di tener traccia Con Spare Parts Optimization l obiettivo strategico di Trenitalia è effettuare data discovery in modo da: Facilitare la definizione del fabbisogno per l approvvigionamento di materiali e componenti Consentire l efficientamento della definizione del fabbisogno acquisto 240k 12k 7k MATERIALI E COMPONENTI ROTABILI TRENI

11 La «fabbrica intelligente», capace di gestire flussi di dati da e verso l esterno, contribuisce a diffondere una nuova cultura aziendale basata sulla: PERSONALIZZAZIONE Basare le proprie soluzioni su un alto grado di personalizzazione in modo da adeguare velocemente soluzioni tecnologiche a esigenze «in movimento» CREATIVITA Essere alla ricerca continua di modelli di business innovativi, possibilmente tutti in logica as a service INTERAZIONE Puntare costantemente all interazione con l ecosistema del cliente finale e cercare la continua soddisfazione dell utente

12 Thank you