Per aumentare la competitività nello scenario di mercato odierno il concetto chiave è: ottimizzazione.
Ottimizzare significa, infatti, aumentare l’efficienza produttiva, ridurre i costi, migliorare la qualità della produzione, accelerare il time to market, accrescere l’efficacia delle azioni di business, la soddisfazione del cliente e innovare. Il primo step verso l’ottimizzazione potrebbe sembrare scontato, ma non lo è: conoscere le variabili in gioco nei propri processi. Moltissime aziende non hanno una visione completa di tutte le interazioni e correlazioni tra i diversi processi, e dei dati necessari per valutarle quantitativamente ma si limitano, spesso, ad una gestione esclusivamente qualitativa.
La potenza della matematica
Il primo passo per ottimizzare i processi in questo contesto è la loro formalizzazione, ovvero creare modelli matematici in grado di descriverne le logiche e il funzionamento attraverso equazioni.
I dati non parlano da soli e le correlazioni tra di essi non sono garanzia di causalità, né danno spiegazioni sul perché presentino determinati andamenti. Un modello matematico, basato su principi primi (siano essi leggi fisiche, sociologiche, psicologiche, etc), fornisce invece garanzie di oggettività e riproducibilità, permettendo inoltre di dare un’interpretazione legata alla realtà. Si forma così un meccanismo virtuoso in cui la modellistica matematica permette di verificare la rappresentatività e la coerenza dei dati, mentre i dati alimentano i modelli affinando l’accuratezza dei risultati e calandoli nella specifica situazione in analisi.
Identificare, filtrare ed estrarre i dati, così come realizzare una formalizzazione efficace di un processo è fondamentale. E’ tuttavia un compito arduo, che richiede competenze specifiche, che vanno cercate tra i professionisti della matematica.
Una gestione dei processi “math driven”
Lasciarsi guidare dai dati nel processo di ottimizzazione non significa sostituirsi alle persone, né sminuire la loro competenza ma, semplicemente, rimuovere dal processo decisionale le considerazioni non supportate o, addirittura, contraddette da evidenze oggettive. L’enorme vantaggio di disporre di una rappresentazione oggettiva del processo è la possibilità di studiare la sua risposta dinamica al variare dei parametri di input senza interferire col processo stesso.
Se, per esempio, si volesse migliorare l’efficienza produttiva di un macchinario industriale, un modello permetterebbe di verificare l’impatto di qualsiasi variazione delle condizioni di funzionamento in modo quantitativo prima di apportare qualsiasi modifica. Ottimizzare tramite un approccio basato sui dati permette, invece, di creare le condizioni per un efficientamento sistematico e continuo nel tempo, in ogni situazione.
La flessibilità di una struttura dati-modello-soluzione
In sintesi, modelli e dati sono le componenti essenziali per riprodurre in modo quantitativo un processo e simularne gli scenari futuri più probabili permettendo di trovare la soluzione ottima, in modo rapido e senza alcun impatto sull’operatività. Questa struttura “dati-modello-soluzione” non è solo efficace, ma anche flessibile e può essere utilizzata e riutilizzata in molteplici contesti e in una pluralità di situazioni.
Il valore universale e la trasversalità della matematica consentono, infatti, di affrontare problemi quali, per esempio: progettazione di macchinari, riduzione dei consumi, miglioramento delle performance, salvaguardia dell’ambiente, aumento di produzione, gestione del personale, manutenzione preventiva, efficacia di marketing, ricerca e sviluppo. Scegliere un approccio basato sui dati e sui modelli matematici per ottimizzare la gestione dei processi è un passaggio chiave nel percorso evolutivo verso un modello di “math driven company”, che tutti gli analisti evidenziano come irrinunciabile per riuscire a essere competitivi in un mercato sempre più globale e digitale.
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