La fabbrica intelligente e i problemi della catena di approvvigionamento
L’evoluzione verso la fabbrica intelligente è una priorità per le organizzazioni industriali. Tuttavia, se non si riesce a gestire correttamente la trasformazione, si possono incontrare difficoltà nella catena di approvvigionamento. Le iniziative di sviluppo delle fabbriche intelligenti sono spesso scollegate dal resto della catena di fornitura. La fabbrica intelligente è l’evoluzione più importante che il settore industriale ha subito migliorando l’efficienza dei processi produttivi. Si tratta di uno degli elementi essenziali che fanno parte del cosiddetto «sistema». Industria 4.0 e che si avvale di tecnologie avanzate come l’uso del Intelligenza artificiale, l’Internet degli Oggetti (IoT), la utilizzo di robot o l’analisi dei dati per automatizzare e ottimizzare determinati processi. La fabbrica intelligente dell’Industria 4.0 porta innumerevoli vantaggi alle organizzazioni, ma presenta anche sfide significative, soprattutto in termini di gestione della catena di approvvigionamento. Sfide per la catena di approvvigionamento Il percorso verso la fabbrica del futuro per l’Industria 4.0 non è un compito facile perché, se la trasformazione non viene portata avanti nel modo giusto, può portare ad un aumento dei problemi di logistica e catena di approvvigionamento. Le organizzazioni spesso commettono una serie di errori nel passaggio a un ambiente open source. fabbrica intelligente. Uno dei principali fallimenti ha a che fare con la tendenza a confondere l’ottimizzazione della fabbrica con la trasformazione del modello di business. L’implementazione di tecnologie avanzate, come il 5G, migliora l’efficienza e la produttività di una fabbrica, così come la gestione della supply chain, ma l’evoluzione verso la smart factory implica cambiamenti più profondi nel modo in cui l’organizzazione opera. L’adozione di tecnologie intelligenti non garantisce una trasformazione imminente del modello di business. Affinché lo sviluppo della fabbrica intelligente funzioni, è necessario pianificare una strategia che tenga conto di aspetti quali i vantaggi dell’implementazione di un determinato processo, l’effetto che avrà sui dipendenti, il ritorno dell’investimento, ecc. Inoltre, le iniziative per lo sviluppo della fabbrica intelligente del futuro sono spesso sviluppo della fabbrica intelligente del futuro sono scollegate dal resto della catena di fornitura, per cui i vantaggi che possono fornire in una sezione della fabbrica si trasformano in costosi vincoli in altre parti dell’azienda. Per evitare questo errore comune in lo sviluppo di una fabbrica intelligente per l’Industria 4.0. è fondamentale avere un partner come aggityL’azienda dispone di una rete globale di esperti che aiutano a progettare una strategia appropriata per la fabbrica e che incorporano soluzioni complete come Smart Factory by aggity, che coprono in modo soddisfacente tutte le esigenze di qualsiasi fabbrica. Gestire il cambiamento Un altro errore comune nell’evoluzione verso la fabbrica intelligente è quello di sottovalutare i cambiamenti che avverranno nei processi o la difficoltà di realizzare le nuove integrazioni. Questo può comportare un aumento dei costi e dei tempi di implementazione. Occorre tenere presente che una fabbrica intelligente deve essere un’infrastruttura resiliente e sostenibile e, a tal fine, deve funzionare con molteplici protocolli di comunicazione e tecnologie eterogenee, che non devono generare incompatibilità e ritardi nella catena di fornitura. Per questo motivo, è auspicabile un allineamento tra la leadership senior e l’utilizzo di team di miglioramento continuo per garantire che le iniziative siano adeguatamente sequenziate. Allineare IT/OT e governance L’obiettivo di ogni fabbrica intelligente è quello di rendere la catena di fornitura più agile ed efficiente, anche dal punto di vista dei costi, dove la bolletta energetica è un aspetto fondamentale. Tuttavia, con l’introduzione di nuove tecnologie e processi automatizzati in fabbrica, la catena di approvvigionamento diventa più complessa. La governance della fabbrica intelligente non si concentra solo sulle connessioni tra impianto e azienda, ma anche sulle modalità di gestione dell’IT, della tecnologia operativa (OT) e della tecnologia ingegneristica (IT). Per questo motivo, è essenziale che i responsabili della supply chain incorporino modelli organizzativi alternativi per l’allineamento IT/OT ed evolvano verso strutture organizzative e di governance in linea con i nuovi modelli di produzione.
The smart factory and its supply chain issues
The evolution towards the smart factory is a priority for industrial organizations. However, not managing the transformation correctly can lead to supply chain difficulties. In many instances, smart factory development initiatives are disconnected from the rest of the supply chain. The smart factory is the most important evolution that the industrial sector has undergone by improving the efficiency of production processes. This is one of the essential elements that make up the so-called Industry 4.0 and that benefits from advanced technologies such as the use of the Artificial Intelligence, the Internet of Things (IoT), the use of robots or data analytics to automate and optimize certain processes. The smart factory in Industry 4.0 brings countless benefits to organizations, but it also presents significant challenges, particularly in terms of supply chain management. Supply chain challenges Walking the path that leads to the factory of the future for Industry 4.0 is not a simple task because, if the transformation is not carried out in the right way, it can increase the problems of logistics and supply chain. Often, organizations make a number of mistakes in the transition to a cloud-based environment. smart factory. One of the main failures has to do with the tendency to confuse factory optimization with business model transformation. The implementation of advanced technologies such as, for example, 5G technology, improves a factory’s efficiency and productivity, as well as supply chain management, but the evolution to the smart factory involves deeper changes in the way the organization operates. The adoption of smart technologies does not guarantee that the business model will be transformed imminently. For the development of the smart factory to work, it is necessary to plan a strategy that considers aspects such as the advantages of implementing a certain process, the effect it will have on employees, whether there will be a return on the investment, etc. In addition, initiatives for the development of the smart factory of the future are often development of the smart factory of the future are disconnected from the rest of the supply chain. are disconnected from the rest of the supply chain, so the benefits it may provide in one section of the factory will become costly constraints in other parts of the business. In order to avoid this common mistake in the development of a smart factory for Industry 4.0. it is essential to have a partner such as aggityThe company has a team of experts that can help with the design of an appropriate strategy for the factory and that incorporates complete solutions such as Smart Factory by aggity, which satisfactorily cover all the needs of any factory. Managing change Another common mistake in the evolution towards the smart factory is to underestimate the changes that will occur in the processes or the difficulty of implementing new integrations. This can result in increased costs as well as increased implementation time. It must be taken into account that a smart factory has to be a resilient and sustainable infrastructure and, to this end, it has to operate with multiple communication protocols and heterogeneous technologies, which should not create and, for this, it has to operate with multiple communication protocols and heterogeneous technologies, which should not generate incompatibilities and delays in the supply chain. Therefore, alignment between senior leadership and the use of continuous improvement teams is desirable to ensure that initiatives are properly sequenced. Align IT/OT and governance The goal of any smart factory is to make the supply chain more agile and efficient, also from a cost point of view, where the energy bill is a major issue. However, as more technologies and automated processes are introduced into the factory, the supply chain becomes more complex. Smart factory governance focuses not only on plant-business connections, but also on how IT, operational technology (OT) and engineering technology (IT) are managed. For that reason, it is essential that those responsible for managing the supply chain incorporate alternative organizational models for IT/OT alignment and evolve towards organizational and governance structures in line with the new production models.
Intelligenza artificiale e Big Data
L’uso combinato di Intelligenza Artificiale e Big Data promette di trasformare radicalmente il modo in cui le organizzazioni lavorano con i loro dati. Agilità e miglioramento del processo decisionale sono solo alcuni dei vantaggi. La combinazione di intelligenza artificiale e big data sarà un’arma sempre più potente per tutti i tipi di organizzazioni. L’utilizzo dei dati per estrarne valore e consentire alle organizzazioni di evolversi è sempre stato fondamentale. La tecnologia ha contribuito a rendere questa valorizzazione dei dati sempre più efficace. Si passa così da un modello di Business Intelligence ai Big Data. I Big Data sono stati l’ultima grande rivoluzione. I miglioramenti negli strumenti e nelle attrezzature, così come l’avvento del cloud, hanno reso possibile l’analisi di enormi quantità di dati in tempi ridotti. La prossima grande svolta arriverà dall’intelligenza artificiale. Spesso si tende a confondere le due cose, mentre in realtà l’Intelligenza Artificiale e i Big Data sono due concetti complementari che, lavorando insieme, generano nuova conoscenza e producono vantaggi competitivi per qualsiasi organizzazione. Analizzare i concetti Per comprendere la relazione tra Big Data e Intelligenza Artificiale, è utile innanzitutto rivedere il loro significato. Quando parliamo di Big Data ci riferiamo alla capacità delle organizzazioni di analizzare ed elaborare grandi volumi di dati che non possono essere elaborati con le tecniche tradizionali. I Big Data raccolgono dati da innumerevoli fonti come sistemi transazionali, social network, comunicazioni, sensori IoT, relazioni con i clienti, ecc. Il suo scopo è quello di raccogliere enormi volumi di dati da analizzare e di estrarre informazioni rilevanti per il processo decisionale. L’ingresso dell’intelligenza artificiale in questo campo renderà l’analisi ancora più veloce. L’intelligenza artificiale ha bisogno di consumare dati per imparare, ragionare e prendere decisioni nello stesso modo in cui lo farebbe un essere umano. In questo modo, la combinazione di Data Science e Intelligenza Artificiale permetterà alle organizzazioni di analizzare modelli, identificare tendenze e generare nuove iniziative per migliorare i processi. In sostanza, la combinazione di IA e Big Data consentirà all’uomo di ampliare la gamma di possibilità per prendere una decisione a vantaggio dell’organizzazione. In questo modo, gran parte del lavoro svolto da un analista di dati viene automatizzato e, d’ora in poi, sarà dedicato a compiti più strategici che forniranno maggior valore all’azienda. Vantaggi dell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e dei Big Data La combinazione di Intelligenza Artificiale e Big Data sarà un’armasempre più potente per tutti i tipi di organizzazioni. In primo luogo, la capacità di analizzare grandi volumi di dati in modo rapido e accurato offre alle aziende l’accesso a informazioni preziose che consentono loro di prendere decisioni basate su dati concreti e, ad esempio, di selezionare i candidati migliori in un processo di assunzione. Uno dei grandi vantaggi dell’utilizzo congiunto di AI e Big Data è il rapporto che le aziende hanno con i loro clienti. Grazie al loro utilizzo, è possibile ottenere una maggiore personalizzazione del marketing e dell’esperienza del cliente. Analizzando i loro dati comportamentali e le loro preferenze è possibile offrire ai clienti o, in ambito sanitario, fornire il trattamento più adatto alle loro condizioni. Benefici per la sicurezza Una sezione importante riguarda l’area della sicurezza. L’uso dei Big Data e dell’Intelligenza Artificiale permetterà di rilevare anomalie che preverranno frodi o rischi per la sicurezza. Infine, un terzo vantaggio che l’uso della scienza dei dati e dell’intelligenza artificiale offre alle organizzazioni è la capacità di anticipare diversi scenari. Ad esempio, prevedere quando gli ordini diminuiranno o aumenteranno, quando sarà necessario rifornire determinati prodotti a causa delle scorte o, in un ambiente industriale, sapere quando un macchinario deve essere revisionato. In quest’ultimo caso, soluzioni come Opera MES con aggity fanno già uso dell’intelligenza artificiale per realizzare una gestione intelligente degli interventi di manutenzione.
Artificial Intelligence and Big Data
The joint use of Artificial Intelligence and Big Data promises to radically transform the way organizations work with their data. Agility and improved decision making are just some of its advantages. The combination of Artificial Intelligence and big data is going to be an increasingly powerful weapon for all types of organizations. The use of data to extract value from them to enable organizations to evolve has always been fundamental. Technology has helped to make this data valorization more and more effective. Thus we move from a Business Intelligence model to Big Data. Big Data was the last great revolution. Improvements in tools and equipment, as well as the emergence of the cloud, have made it possible to analyze massive amounts of data in less time. The next big breakthrough is going to come from Artificial Intelligence. The two often tend to be confused when the truth is that Artificial Intelligence and Big Data are two complementary concepts that, by working together, generate new knowledge and produce competitive advantages for any organization. Analyzing the concepts To understand the relationship between Big Data and Artificial Intelligence, it is useful to first review its meaning. When we talk about Big Data we are dealing with the ability of organizations to analyze and process large volumes of data that cannot be treated with traditional techniques. Big Data captures data from countless sources such as transactional systems, social networks, communications, IoT sensors, customer relationships, etc. Its objective is to collect huge volumes of data for analysis and to extract relevant information for decision making. The incursion of AI in this field will make this analysis even faster. Artificial Intelligence needs to consume data to learn, reason and make decisions in the same way a human would. In this way, the combination of Data Science and Artificial Intelligence will allow organizations to analyze patterns, identify trends and generate new initiatives to improve processes. Basically, the combination of AI and Big Data will allow the human to expand the range of possibilities for them to make a decision that benefits the organization. This automates much of the work performed by a data analyst who, from now on, will be dedicated to more strategic tasks that will provide greater value to the company. Advantages of using Artificial Intelligence and Big Data The combination of Artificial Intelligence and Big Data is going to be an increasingly powerful weapon for all types of organizations. First, the ability to analyze large volumes of data quickly and accurately gives companies access to valuable information that will enable them to make evidence-based decisions and, for example, to select the best candidates in a selection process. One of the great advantages of using AI and Big Data together is in the relationship that companies have with their customers. Thanks to its use, greater personalization of marketing and customer experience is achieved. By analyzing their behavioral data and preferences it is possible to offer customers or, in a healthcare setting, provide treatment that best suits their circumstances. Security benefits An important section refers to the area of security. The use of Big Data and Artificial Intelligence will make it possible to detect anomalies that will prevent fraud or security risks. Finally, a third advantage that the use of data science and artificial intelligence has for organizations is their ability to anticipate different scenarios. For example, anticipating when orders are going to decrease or increase, when it will be necessary to stock certain products because a shortage is going to occur or, in an industrial environment, knowing when a machine needs to be serviced. In the latter case, solutions such as Opera MES with aggity already make use of artificial intelligence to carry out intelligent management of maintenance interventions.
L’intelligenza artificiale nel branding
In breve tempo vedremo come l’uso dell’intelligenza artificiale nel branding diventerà una pratica comune. Conoscere a fondo il cliente è l’obiettivo finale di ogni campagna di branding. L’intelligenza artificiale nel branding consente un’analisi dei dati molto rapida, che velocizza il processo decisionale. L’intelligenza artificiale è in piena espansione. Settori come la logistica e l’industria farmaceutica hanno da tempo incorporato questa tecnologia nei loro processi per diventare più agili e migliorare la loro produttività. Tra le altre attività che si avvalgono dell’IA ci sono anche tutte quelle legate alla soddisfazione dei clienti, quindi l’uso dell’intelligenza artificiale nel branding è un elemento che diventerà sempre più importante. I brand si stanno rendendo conto che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel branding può dare loro un vantaggio rispetto alla concorrenza. L’uso del branding nel marketing è uno dei modi più comuni per ottenere nuovi seguaci del marchio, ma l’uso dell’IA ti permette di comprendere meglio le esigenze dei tuoi clienti esistenti e di generare messaggi e interazioni molto più personalizzati. L’importanza dei dati Ci sono molti modi in cui l’intelligenza artificiale può trasformare il branding pubblicitario tradizionale. Questo è possibile grazie all’uso massiccio dei dati e alla loro analisi, che consente di prendere decisioni migliori. Qualsiasi azienda accumula una grande quantità di informazioni sui propri clienti: dai dati di base, come il nome e il cognome o l’indirizzo, a quelli più complessi, come il loro comportamento d’acquisto o i motivi per cui rifiutano un acquisto. Il grande vantaggio per il branding aziendale derivante dall’uso dell’IA è che l’analisi dei dati viene effettuata molto rapidamente. Ad esempio, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel branding al dettaglio o in un azienda del settore industriale permette ai marketer di sapere quali sono le informazioni più rilevanti per far progredire ulteriormente l’evoluzione di un marchio in un processo che altrimenti sarebbe molto più lento. Piattaforme specifiche per migliorare il branding, come redpoint by aggity, incorporano già l’intelligenza artificiale per offrire a ogni cliente esperienze rilevanti ed esclusive che contribuiscono alla sua fidelizzazione. Il loro utilizzo facilita anche la comunicazione omnicanale tra le aziende e i loro clienti. È inoltre possibile stabilire comunicazioni personalizzate e sviluppare l’automazione del marketing in tempo reale, il che si traduce in maggiori livelli di successo per le campagne sviluppate dai dipartimenti di marketing. L’intelligenza artificiale generativa nel branding La comparsa di ChatGPT alla fine del 2022 ha evidenziato il notevole potenziale di sviluppo dell’IA generativa in tutti i settori. Di conseguenza, anche se la strada è ancora lunga, l’IA generativa trasformerà il branding. Con l’utilizzo di questi strumenti, le organizzazioni possono automatizzare le attività di routine in modo che i loro dipendenti possano svolgere un lavoro molto più creativo e in grado di dare maggior valore al branding dell’azienda. In questo senso, un segmento che ne trarrà grande beneficio sarà quello dei chatbot e degli assistenti virtuali cognitivi. assistenti virtuali cognitivi . Utilizzando l’intelligenza artificiale generativa, sarà possibile interagire con i clienti in tempo reale e rispondere alle loro domande. Ma, soprattutto, fornire ai clienti ogni tipo di raccomandazione in base alle loro esigenze attraverso diverse piattaforme di comunicazione. Le sfide dell’intelligenza artificiale nel branding Essendo una tecnologia in via di sviluppo, l ‘uso dell’IA nel branding pone anche una serie di sfide. La ricerca di una personalizzazione estrema può comportare rischi come l’invasione della privacy dei clienti e la possibilità che questi ultimi credano di essere manipolati. È quindi necessario applicare una serie di misure etiche per garantire che il branding non venga visto come un attacco alla privacy.
Artificial intelligence in branding
In a short time we will see how the use of artificial intelligence in branding will become a common practice. Having a full understanding of the customer is the ultimate goal of any branding campaign. AI in branding enables very fast data analysis, which speeds up decision making. Artificial intelligence is booming. Sectors such as logistics or the pharmaceutical industry have been incorporating this technology into their processes for some time to become more agile and improve their productivity. Among other activities that are also making use of AI are all those related to customer satisfaction, so the use of artificial intelligence in branding is an element that will become increasingly important. Brands are seeing that using artificial intelligence in branding can give them an advantage over their competitors. The use of branding in marketing is one of the most common ways to gain new brand followers, but the use of AI allows you to better understand the needs of your existing customers and generate much more personalized messages and interactions. The importance of data There are numerous uses for artificial intelligence to transform traditional advertising branding. This is possible thanks to the massive use of data and its analysis, which allows for better decision making. Any company accumulates a large amount of information about its customers: from basic data, such as first and last name or address, to more complex data, such as their behavior when purchasing a product or the reasons why they refuse a purchase. The great advantage for company branding derived from the use of AI lies in the fact that data analysis is carried out very quickly. For example, using AI in the retail branding or in a company in the industrial sector makes it possible for marketers to know what is the most relevant information to further advance the evolution of a brand in a process that would otherwise be much slower. Specific platforms to improve brand branding, such as redpoint by aggity, already incorporate artificial intelligence to offer each customer relevant and exclusive experiences that contribute to their loyalty. Its use also facilitates omnichannel communication between companies and their customers. It is also possible to establish personalized communications and develop real-time marketing automation, which translates into higher levels of success of the campaigns developed by marketing departments. Generative AI in branding The irruption of ChatGPT at the end of 2022 has highlighted the significant potential for the development of generative AI in all sectors. As a result, and although it still has some way to go, generative AI will transform branding. With the use of these types of tools, organizations can automate the most routine tasks so that their workers can perform much more creative work that will provide more value to the company’s branding. In this regard, one segment that will benefit greatly will be chatbots and cognitive virtual assistants. cognitive virtual assistants . Using generative AI, it will be possible to interact with customers in real time and answer their questions. But, above all, to provide customers with all kinds of recommendations based on their needs through different communication platforms. The challenges of Artificial Intelligence in branding As a developing technology, the use of AI in branding also poses a number of challenges. The search for extreme personalization may entail risks such as invasion of customer privacy and the possibility that customers may believe they are being manipulated. Therefore, it is necessary to apply a set of ethical measures so that branding is not taken as an attack on privacy.
Collaborative robots in industry 5.0
When industrial organizations are still immersed in applying and extending the processes of the so-called Industry 4.0, some companies are already taking steps in the next evolution which is Industry 5.0, where collaborative robots are going to play a prominent role. Collaborative robots are capable of doing any type of manual or repetitive work, but above all they are being used to reduce risks to workers. The difference between Industry 4.0 and Industry 5.0 lies precisely in the human factor. Industry 4.0 involves the digital transformation of traditional tasks with the implementation of techniques to improve production and that, in general involves the incorporation of technologies such as robotics, analytics, automation solutions and also the IoT or Internet of Things. Industry 5.0 continues to employ all of these technologies, but it is all about bridging the relationship that occurs between machines and humans. To this end, Artificial Intelligence is going to play a key role with the intention that cobots or collaborative robots perform processes that execute the thinking of a person. What is a collaborative robot Robots are one of the keys to Industry 5.0. In this case, when we refer to a cobot, we are talking about a robot that has been designed to work together with humans. In other words, unlike traditional industrial robots, cobots interact with humans and assist them in different tasks and processes. In other words, the cobot cannot function if there is no person at its side and vice versa. This is a perfect collaborative model. Collaborative robots are capable of doing any type of manual or repetitive work, but above all they are being used to reduce the risks that workers in industrial environments may suffer, thus reducing the possibility that they may suffer an accident at work. But if there is a differentiating aspect in the use of this type of robots in Industry 5.0 , it is to meet one of the main objectives of this new industrial revolution: to make organizations more human and attractive to workers. The role of the collaborative robot In an Industry 5.0 and smart factory environment, the aim is for humans to benefit from the possibilities and advantages offered by collaborative robots, such as their technical precision or their ability to lift very heavy material. On the other hand, workers can dedicate themselves to more complex tasks, giving industrial companies a greater degree of control and the ability to individualize each phase of production. Through the use of a collaborative robot, an organization can have greater potential for customization which, unlike automated Industry 4.0 systems, will enable greater job creation. The use of cobots in industry will radically transform industrial environments. Whereas up to now they have worked independently, in an Industry 5.0 environment, robots and humans work in unison. We will no longer see those spaces in which, even in the same physical space or on the same production line, you could see the robot on one side and the person on the other, working independently. Collaborative human-robot working together With Industry 5.0, that demarcation becomes more blurred as humans and robots begin to work together, such that the cobot will perform lower-value work and humans will provide the skills that the collaborative robot is incapable of performing. Solutions such as Smart Factory by aggity already allow to digitize the factory thanks to a perfect and complete automation of processes and prediction of actions and, soon, collaborative robots will improve all these processes. Industry 5.0 will enable more sustainable development and drive the creation of much more customized products tailored to individual needs. Sectors such as healthcare or the pharmaceutical industry will benefit significantly from this collaboration between humans and collaborative robots.
Los robots colaborativos en la industria 5.0
Cuando las organizaciones industriales todavía están inmersas en aplicar y extender los procesos de la denominada Industria 4.0, algunas empresas ya están dando pasos en la siguiente evolución que es la Industria 5.0, donde los robots colaborativos van a jugar un papel destacado. Los robots colaborativos son capaces de hacer cualquier tipo de trabajo manual o repetitivo, pero sobre todo se están empleando para reducir los riesgos que puedan sufrir los trabajadores. La diferencia entre Industria 4.0 e Industria 5.0 radica precisamente en el factor humano. La Industria 4.0 supone la transformación digital de las tareas tradicionales con la implementación de técnicas para mejorar la producción y que, en general implica la incorporación de tecnologías como la robótica, la analítica, las soluciones de automatización y también el IoT o Internet de las Cosas. La Industria 5.0 sigue empleando todas estas tecnologías, pero en ella se trata de unir la relación que se produce entre máquinas y humanos. Para ello, la Inteligencia Artificial va a desempeñar un papel fundamental con la intención de que los cobots o robots colaborativos realicen procesos que ejecutan el pensamiento de una persona. Qué es un robot colaborativo Los robots son una de las claves en la Industria 5.0. En este caso, al referirnos a un cobot, hablamos de un robot que se ha diseñado para que trabaje de forma conjunta con los humanos. Es decir, a diferencia de los tradicionales robots industriales los cobots interactúan con los seres humanos y les asisten en distintas labores y procesos. Es decir, el cobot no puede funcionar si no hay una persona a su lado y viceversa. Se trata de un modelo colaborativo perfecto. Los robots colaborativos son capaces de hacer cualquier tipo de trabajo manual o repetitivo, pero sobre todo se están empleando para reducir los riesgos que puedan sufrir los trabajadores de los entornos industriales, con lo que disminuye la posibilidad de que éstos puedan sufrir un accidente laboral. Pero si hay un aspecto diferenciador en el uso de este tipo de robots en la Industria 5.0 es cumplir uno de los objetivos principales de esta nueva revolución industrial: hacer que las organizaciones sean más humanas y atractivas para los trabajadores. El papel del robot colaborativo En un entorno de Industria 5.0 y de smart factory, el objetivo es que los humanos se beneficien de las posibilidades y ventajas que ofrecen los robots colaborativos, como pueden ser su precisión técnica o sus capacidades para levantar material muy pesado. Por su parte, los trabajadores pueden dedicarse a realizar tareas más complejas con lo que las empresas industriales tienen mayor grado de control y la capacidad de individualizar cada fase de la producción. Gracias al uso de un robot colaborativo, una organización puede tener un mayor potencial de personalización que, a diferencia de los sistemas automatizados de Industria 4.0, permitirá una mayor creación de empleo. El empleo de cobots en la industria va a transformar de forma radical los entornos industriales. Si hasta ahora trabajaban de forma independiente, en un entorno de Industria 5.0 robots y humanos desarrollan la actividad al unísono. Ya no veremos esos espacios en lo que, aun en el mismo espacio físico o en la misma línea de producción, se veía al robot por un lado y a la persona por otro, trabajando de forma independiente. Trabajo conjunto humanos-robots colaborativos Con la Industria 5.0, esa delimitación se vuelve más confusa a medida que los humanos y los robots comienzan a trabajar de forma conjunta, de tal forma que el cobot realizará trabajos de menos valor y los humanos proporcionará las habilidades que el robot colaborativo es incapaz de realizar. Soluciones como Smart Factory by aggity ya permiten digitalizar la fábrica gracias a una perfecta y completa automatización de procesos y predicción de acciones y, en breve, los robots colaborativos mejorarán todos estos procesos. La Industria 5.0 permitirá un desarrollo más sostenible e impulsará la creación de productos mucho más personalizados adaptados a las necesidades individuales. Sectores como el sanitario o la industria farmacéutica se van a beneficiar de forma notable de esta colaboración entre humanos y robots colaborativos.
Robot collaborativi nell’Industria 5.0
Mentre le organizzazioni industriali sono ancora immerse nell’applicazione e nell’estensione dei processi della cosiddetta Industria 4.0, alcune aziende stanno già compiendo passi verso la prossima evoluzione, l’Industria 5.0, in cui i robot collaborativi avranno un ruolo di primo piano. I robot collaborativi sono in grado di svolgere qualsiasi tipo di lavoro manuale o ripetitivo, ma soprattutto vengono utilizzati per ridurre i rischi per i lavoratori. La differenza tra Industria 4.0 e Industria 5.0 sta proprio nel fattore umano. L’Industria 4.0 prevede la trasformazione digitale delle attività tradizionali con l’implementazione di tecniche per migliorare la produzione e in genere comporta l’incorporazione di tecnologie come la robotica, l’analisi, le soluzioni di automazione e anche l’IoT o Internet of Things. L’Industria 5.0 continua a utilizzare tutte queste tecnologie, ma si tratta di creare un ponte tra le macchine e gli esseri umani. L’intelligenza artificiale giocherà un ruolo fondamentale in questo senso, con l’intenzione di far sì che i cobot o robot collaborativi eseguano i processi che eseguono il pensiero di una persona. Cos’è un robot collaborativo I robot sono una delle chiavi dell’Industria 5.0. In questo caso, quando ci riferiamo a un cobot, parliamo di un robot progettato per lavorare insieme all’uomo. In altre parole, a differenza dei robot industriali tradizionali, i cobot interagiscono con l’uomo e lo assistono in diversi compiti e processi. In altre parole, il cobot non può funzionare senza una persona al suo fianco e viceversa. Questo è un modello di collaborazione perfetto. I robot collaborativi sono in grado di svolgere qualsiasi tipo di lavoro manuale o ripetitivo, ma soprattutto vengono utilizzati per ridurre i rischi a cui possono andare incontro i lavoratori negli ambienti industriali, riducendo così la possibilità che subiscano un incidente sul lavoro. Ma se c’è un aspetto differenziante nell’uso di questi robot nell’Industria 5.0 , è quello di raggiungere uno degli obiettivi principali di questa nuova rivoluzione industriale: rendere le organizzazioni più umane e attraenti per i lavoratori. Il ruolo del robot collaborativo In un ambiente di Industria 5.0 e di fabbrica intelligente, l’obiettivo è che l’uomo possa beneficiare delle possibilità e dei vantaggi offerti dai robot collaborativi, come la loro precisione tecnica o la capacità di sollevare materiali molto pesanti. A loro volta, i lavoratori possono concentrarsi su compiti più complessi, offrendo alle aziende industriali un maggior grado di controllo e la possibilità di personalizzare ogni fase della produzione. Grazie all’utilizzo di un robot collaborativo, un’organizzazione può avere un maggiore potenziale di personalizzazione che, a differenza dei sistemi automatizzati di Industria 4.0, porterà a una maggiore creazione di posti di lavoro. L’uso dei cobot nell’industria trasformerà radicalmente gli ambienti industriali. Mentre finora hanno lavorato in modo indipendente, in un ambiente Industry 5.0 i robot e gli esseri umani lavorano all’unisono. Non vedremo più quegli spazi in cui, anche nello stesso spazio fisico o nella stessa linea di produzione, si vedevano il robot da una parte e la persona dall’altra, che lavoravano in modo indipendente. Collaborazione uomo-robot Con l’Industria 5.0, questa demarcazione diventa più sfumata, in quanto l’uomo e il robot iniziano a lavorare insieme, con il cobot che esegue lavori di valore inferiore e l’uomo che fornisce le competenze che il robot collaborativo non è in grado di svolgere. Soluzioni come Smart Factory di aggity permettono già di digitalizzare la fabbrica grazie a una perfetta e completa automazione dei processi e alla previsione delle azioni e, presto, i robot collaborativi miglioreranno tutti questi processi. L’Industria 5.0 consentirà uno sviluppo più sostenibile e favorirà la creazione di prodotti molto più personalizzati e adatti alle esigenze individuali. Settori come l’assistenza sanitaria e l’industria farmaceutica trarranno notevoli vantaggi da questa collaborazione tra esseri umani e robot collaborativi.
El Customer Analytics: ¿cómo analizar al cliente?
El Customer Analytics: ¿cómo analizar al cliente? El Customer Analytics o el análisis de clientes se está convirtiendo en un elemento fundamental que emplean las empresas para tener un conocimiento más exhaustivo de los clientes y fidelizarlos. Para establecer una correcta estrategia de Customer Analytics es necesario contar con herramientas adecuadas que potencien las bondades del análisis de clientes. Para cualquier organización, conocer a sus clientes es fundamental y es uno de los elementos clave en las estrategias de digitalización. Por ello, almacenan cada vez un mayor número de datos sobre ellos. Datos personales, información sobre las últimas compras realizadas, de los momentos en los que suelen comprar… Sin embargo, no basta con almacenar toda esa cantidad de información para establecer una relación correcta con cada uno de los clientes. La aplicación de tecnologías como el Big Data, la analítica de datos y la Inteligencia Artificial está permitiendo que se pueda perfilar de una manera muy precisa a la casi totalidad de los clientes. El Customer Anaytics o análisis de clientes es el pilar sobre el que se debe construir la relación que tiene una firma con cada uno de ellos y cualquier estrategia de marketing digital. Para ello, es necesario realizar un exhaustivo proceso de análisis de la cartera de clientes y de su nivel de satisfacción, que proporcione información acerca de los comportamientos, gustos y necesidades de cada uno de los consumidores. Customer Analytics trata de analizar a fondo sus hábitos de consumo y la forma en la que llevan a cabo cada compra. Cómo funciona el Customer Analytics El análisis de clientes se basa en diferentes indicadores que han sido recogidos por los sistemas de la organización de diferentes formas. Unos datos llegan a través de la información que se encuentra en el CRM, otros a través de las bases de datos, pero también se obtienen datos de los clientes a través de las compras que han realizado, los pasos que han seguido hasta que las han completado, las encuestas que se efectúan para medir la experiencia de compra o incluso se puede medir el comportamiento del cliente cuando se conecta a la red wifi de una tienda. Es decir, en general, las organizaciones ya poseen mucha información valiosa que les permite conocer al cliente. Y todos esos datos son los que emplea el Customer Analytics para crear un perfil muy completo y detallado de cada cliente. Para que el Customer Analytics funcione y permita a las organizaciones la toma de decisiones basada en datos que les ayuden a acercarse y satisfacer al cliente, es necesario integrar y analizar los datos provenientes desde las diferentes fuentes para, a continuación, definir los comportamientos de cada uno de los clientes. Así mismo, incorporar el análisis de clientes a la estrategia de la empresa permitirá de desarrollar el Customer Journey y detectar los problemas que surjan en la experiencia del cliente bien sea con el producto o con el servicio que se le haya prestado. Herramientas para avanzar en el Customer Analytics Por supuesto, para establecer una correcta estrategia de Customer Analytics es necesario contar con herramientas adecuadas que potencien las bondades del análisis del cliente. En este sentido, la plataforma RedPoint Global by aggity facilita la comunicación omnicanal de las empresas con sus clientes ya que permite el establecimiento de comunicaciones personalizadas y la automatización del marketing en tiempo real. Una de sus grandes ventajas es que para establecer esa comunicación omnicanal, la solución unifica todas las fuentes de datos de la organización y todas las interacciones que realiza el cliente, independientemente de si se producen en un entorno digital o en un entorno físico. Gracias a ello, las organizaciones pueden tomar decisiones en tiempo real y basándose en las interacciones del cliente. Las ventajas para la organización En definitiva, incorporar herramientas y estrategias que permitan el análisis de clientes potenciales y de aquellos que ya se tienen es fundamental para situar al cliente en el centro de la estrategia. Gracias a ello, las organizaciones pueden conocer la forma en que los clientes emplean un determinado producto o servicio o cuál es la relación que tienen con el departamento de atención al cliente Con el Customer Analytics, las firmas pueden determinar cuáles son los puntos fuertes del negocio, qué es lo que más valoran los clientes o en qué apartados es necesario mejorar. Con todo ello, se logrará fidelizar al cliente y tener una ventaja frentes a los competidores.