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Digitalizzazione e approccio al decision making

Le operations includono la pianificazione della produzione, la gestione del magazzino, la gestione della supply chain e la produzione JIT. La digitalizzazione di questo contesto ha un impatto importante sull’azienda.

I processi produttivi sono caratterizzati da elevata complessità e da numerosi vincoli:

  • tempi di consegna definiti, anche per produzioni personalizzate;
  • capacità produttiva limitata dall’efficienza dei macchinari, dal personale e dalle competenze;
  • risorse umane limitate sia quantitivamente (numero di dipendenti limitato) che qualitivamente (nuovi dipendenti richiedono tempo per la formazione);
  • incertezza del mercato, prevalentemente dovuta alla variabilità della domanda;

Per risolvere il gap di informazioni lasciato dall’incertezza, si ricorre a previsioni che sono intrinsecamente soggette a errori.

Un decisore umano opera in condizioni di razionalità limitata, in contrasto con il concetto di razionalità assoluta. I limiti della razionalità umana sono:

  • capacità di elaborazione delle informazioni limitata;
  • memoria limitata in tempo e spazio;
  • incapacità di prevedere il comportamento degli altri attori con cui si interagisce;

Di conseguenza, le persone tendono a prendere decisioni soddisfacenti nel breve termine, ma tali decisioni non tengono conto del quadro completo dell’organizzazione.

La conoscenza tacita rappresenta l’esperienza accumulata nel tempo dai decisori e che viene mantenuta privata e non formalizzata.

Ad esempio, un operatore con 30 anni di esperienza riconosce un rumore anomalo e anticipa la sostituzione di un componente, evitando fermi macchina.

I problemi della conoscenza tacita sono la scarsa replicabilità, la dipendenza da persone chiave e la bassa trasparenza del processo decisionale.

Dal decision making esperienziale a quello data-driven

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La digitalizzazione cambia il paradigma decisionale:

AspettoExperience-basedData-driven
Fonte dell’informazioneEsperienza personale, intuitoDati aziendali, di mercato, strumenti analitici
LimitiConoscenza personale, prospettiva soggettivaStrumenti disponibili, qualità dei dati
SupportoOpinione soggettiva di altriSistema di supporto oggettivo e coerente
IntegrazioneDecisioni non necessariamente integrateDecisioni integrate e coerenti
Tipo di analisiPercettiva, soggettivaAnalitica, deterministica

La tecnologia può intervenire in 2 modi sul processo:

  • Supporto alla decisione: la responsabilità rimane alla persona, il sistema si limita a suggerire azioni.
  • Automazione della decisione: la responsabilità viene affidata al sistema automatico. C’è il problema di individuare un responsabile in caso di decisioni sbagliate.

La digitalizzazione ha bisogno di supporto da altri sistemi dell’azienda:

  • Dati: le decisioni automatiche si basano su un gran numero di dati del passato.
  • Sistemi informativi integrati: i dati non devono essere frammentati tra vari sistemi, ma interconnessi tra loro.
  • Descrizione del processo: se il processo non ha una descrizione chiara, non lo si può codificare in software.
  • Competenze: introdurre nuove tecnologie senza la formazione del personale porta ad abusi o all’inutilizzo.

I processi che ha senso digitalizzare sono frequenti, ripetitivi e con troppe informazioni da gestire per un umano.

La digitalizzazione:

  • migliora l’efficienza, riducendo tempi e costi;
  • migliora l’efficacia con decisioni più informate e meno soggette ai bias;
  • può rimuovere compiti gravosi o pericolosi con la robotica, spostando il personale ad un ruolo supervisorio;
  • 1780: Prima rivoluzione industriale con energia idraulica e vapore, meccanizzazione.
  • 1870: Seconda rivoluzione industriale con elettricità, produzione di massa, linee di assemblaggio.
  • 1970: Terza rivoluzione industriale con computer, elettronica, macchine a controllo numerico (CNC), automazione.
  • 2011: Industria 4.0 con sistemi cyber-fisici, IoT, digitalizzazione del manifatturiero.
  • 2020: Industria 5.0 con ritorno al focus sull’umano, mass customization.