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La prima stagione di Reti INNOVATIABLE si è conclusa. Vi aspettiamo a settembre con nuove puntate!
Il podcast INNOVATIABLE è nato per scoprire insieme come la tecnologia possa essere utilizzata per creare soluzioni intelligenti che migliorano l'efficienza dei processi e delle nostre attività riducendo così l'impatto ambientale.
Ma non solo! INNOVATIABLE sarà anche un luogo di confronto e di dibattito, dove potrete ascoltare storie ed esperienze legate all'innovazione e alla sostenibilità.
Lo faremo attraverso interviste esclusive con esperti del settore, che ci parleranno delle loro sfide e dei loro progetti più ambiziosi.
Attraverso INNOVATIABLE, il podcast di Reti S.p.A., scopriremo insieme come l'innovazione possa essere utilizzata per migliorare il nostro mondo e renderlo più sostenibile.
Ti aspettiamo per scoprire insieme le meraviglie dell'innovazione.
Tempi moderni è il primo film a portare sullo schermo il conflitto Uomo Macchina ricordiamo tutti il film di Charlie Chaplin che è costretto quotidianamente ad avere a che fare con una serie di gesti meccanici che continua a ripetere, ecco è un film molto interessante perché può permetterci di parlare di capitalismo o di quello che può essere la frustrazione derivante dalla catena di montaggio, è un film attualissimo per parlare anche del concerto di Industry 4.0, indubbiamente, ma è un film che noi prendiamo come spunto per parlare di come sia possibile quindi, invece, rivedere alcuni processi, alcuni automatismi che vengono realizzati all'interno delle nostre aziende e di come all'interno di questo processo il dato sia un elemento centrale.
Io sono Lorenzo Beliusse direttore Marketing di Reti Spa e benvenuti Innovatiable il podcast di Reti in cui trovare numerosi spunti e idee per stimolare l'innovazione sostenibile.
Per affrontare l'argomento del giorno qui con me c'è Andrea Canevari Account Delivery Manager in Reti Spa ed Esperto di Dati.
Ciao Andrea.
Ciao Lorenzo grazie dell'invito.
Grazie a te, Andrea partiamo subito come si dice "a bomba".
Gli studi di settore ci dicono come la Data Governance e in generale tutta l'evoluzione della Data Architecture siano ambiti per il futuro sempre di più a elevato investimento. Si parla di reingegnerizzazione dei processi, di automazione degli stessi processi. Ecco, partiamo dall'inizio, cosa vuol dire automatizzare.
Sì automatizzare vuol dire rendere più veloce la produzione di dati e l'estrazione di informazioni da essi, quindi ad esempio ingegnerizzare un processo, si parte solitamente da un lavoro che si fa a livello di business, quindi un lavoro di modellazione del dato, si fa a livello appunto di business insieme a degli esperti che si possono chiamare Data Scientist ad esempio, che aiutano alla raccolta e alla modellazione delle informazioni. Fatto questo, è un processo ripeto Taylor Made sulla base dell'azienda o dell'ufficio - divisioni specifici - esatto, che cosa si fa, si cerca di chiedere supporto alle macchine per velocizzare la produzione di questi dati, quindi una volta che io ho un template prefissato e lo insegno alla mia macchina e la macchina mi permetterà di ridurre il Time to Market per avere il dato fruibile, l'informazione fruibile.
Come dicevo questa cosa si divide in due fasi una prima che ovviamente è un lavoro manuale, il lavoro manuale lo fa l'esperto di business con gli strumenti che il più gli aggradano, fogli di calcolo, ad esempio Excel, grossissimi e molto complessi che però permettono di avere una grandissima flessibilità, una volta che si riesce a costruire il modello e si fissa questo modello a questo punto insieme ai Data Engineering e Data Scientist si riesce a strutturare un processo che permette di avere l'informazione in produzione di massa.
Questa probabilmente è la parte più importante più, come si dice, "chi ben inizia e a metà dell'opera", quindi la fase iniziale e soprattutto di coinvolgimento con l'utente, magari appunto anche con gli strumenti che lui è più abituato a utilizzare, quindi c'è questa dinamica tra questi esperti, l'esperto dell'ambito di business e l'esperto del dato, chiamiamolo così in generale.
Esatto, perché poi per ingegnerizzare il processo si utilizzano degli strumenti che sono un po' lontani da quello che è il mondo del business,
sono strumenti informatici a tutti gli effetti.
Ecco, un'altra cosa molto importante per avere della reportistica, parliamo di reportistica principalmente automatizzata cioè di produzione automatica è il concetto di standardizzazione, quindi cosa vuol dire, vuol dire che un lavoro che si fa all'inizio, bisogna farlo molto bene, bisogna standardizzare una serie di report che possono essere utili all'azienda per misurarsi e mantenerli nel tempo almeno come Baseline poi si possono fare evolvere, l'importante è che non si facciano stravolgere.
Certo è importantissimo avere dei Punti Fermi, quindi delle regole sul fatto che quell'indicatore lo andrò a calcolare in questo modo e quelle regole le devo mantenere, altrimenti se tra sei mesi faccio un Compare sto confrontando "Mele con Pere", come si dice.
Esatto, sono un po' i porti sicuri dei nostri utenti cioè è quella parte non rischiosa delle informazioni che io so che posso sempre reperire perché ce l'avrò sempre, poi avrò tante altre informazioni a corredo che magari sono più dinamiche, però la Baseline deve essere sempre la stessa.
Chiaro. Facciamo un esempio su questo aspetto, per esempio l'ambito Marketing che a me piace tanto.
Il ritorno delle vendite o il ritorno degli investimenti.
Io faccio una certa campagna e devo avere delle metriche che mi aiutano a misurare la bontà di quella campagna, quelle metriche se faccio più campagne non possono cambiare.
Certo.
E quindi mantenere una serie di metriche basilari magari anche semplici che però rimangono costanti nel tempo, mi può dare un grosso valore di ritorno a livello di informazione - bene - una paura degli utenti, perché ci sono anche un po' di paure degli utenti in questi progetti e processi automatizzati diciamo.
Direi che ci sta, non abbiamo mai fatto questa cosa nuova adesso come come la gestiamo. Che tipo di criticità ci saranno.
Esatto. Guarda la nostra esperienza Lorenzo è proprio la domanda che ci fa l'utente di business, ma io poi non avrò più flessibilità. In realtà la flessibilità rimane e ce n'è anche tanta. C'è un concetto che quello della Self BI che è proprio il poter dare agli utenti finali, agli utenti di business la possibilità di costruirsi delle metriche personalizzate, che non vanno a sostituire quelle base, vanno in aggiunta, quindi a portare un maggior valore e ingegnerizzando proprio modellando il dato bene alla base il valore che portiamo è proprio quello di riuscire a dare delle strutture facili e semplici da utilizare.
Certo il tema che tocchi direi che uno dei Pillar della cosiddetta Digital Transformation, quindi tutto quello che è il Change Management ovvero riuscire a coinvolgere anche i tuoi utenti per far capire esattamente come fare questa transizione verso la nuova soluzione, perché di fatto comunque l'indole umana è quella di avere una resistenza a qualsiasi cambiamento, quindi non vedo perché una nuova soluzione digitale debba essere un'eccezione a questo.
Un'altra frase che ricordo ma non ricordo l'autore era: "il tempo è spesso puntuale nel farci capire molte cose in ritardo" e la prendo come spunto per parlare di questo elemento che è un elemento davvero fondamentale nella gestione di un'impresa. Ci sono tantissimi
motivi per cui il tempo è importante, il tempo impiegato nella definizione di una scelta che magari è derivante da una modifica al mercato, alle condizioni di mercato, un tempo necessario per modificare, ad esempio, un cambiamento operativo sull'attività di Operation in ottica di miglioramento di qualità, il tempo per reperire nuove risorse che magari servono materie prime che sono necessarie per la mia produzione insomma, ecco, risparmiare tempo è davvero importante. Come può un'azienda risparmiare tempo appunto con il concetto di automazione.
Sì, guarda sembra una frase fatta però siamo in un mondo veramente dinamico e sempre più veloce, quindi dobbiamo cercare di dare alle aziende con le quali collaboriamo degli strumenti per riuscire veramente a ridurre il Time to Market dell'informazione, perché se io azienda vado a fare un'azione, a implementare qualsiasi tipo di azione che per me può essere migliorativa perché ho questa idea. Il vero valore oggi è di riuscire a misurare il feedback nel minor tempo possibile, perché nello stesso lasso di tempo che magari dieci anni fa era un tempo normalissimo io posso fare più prove e posso permettermi di sbagliare, questo è molto importante, perché anche se sbaglio e ho l'informazione ricevuta in tempi rapidissimi posso tornare indietro sui miei passi e magari impostare un'azione che lì veramente può essere migliorativa.
Quindi l'idea di avere, come dicevamo prima, dei template comuni per le misurazioni, ma anche riuscire a recuperare il dato quanto prima possibile, quindi l'informazione a fronte di un'azione quanto prima possibile, e soprattutto deve essere oggettiva questa informazione, mi aiuta a essere al passo coi tempi, a essere dinamico, a essere veloce nel magari anche cambiare idea e quindi misurare oggettivamente e mettere in atto una serie di nuove azioni che mi permettono di tendere al miglioramento continuo, che poi è la base.
Questo in ottica chiaramente anche di essere poi più competitivi, indubbiamente,
Esatto, essere più competitivi, risparmiare perché oggi c'è un grosso tema - è importantissimo. Oppure ottimizzare i processi, tendere all'ottimale è una cosa che poi vedremo nell'industria si fa molto spesso questo è una cosa che c'è proprio nel DNA dell'Industria.
Bene, con processi quindi che sono sempre più automatizzati possiamo dire che le aziende possono davvero tendere a nuovi benefici in termini di efficienza in termini di precisione e potremmo avere a disposizione, le aziende potranno avere sempre più dati che sono stati raccolti da questi processi automatizzati e indubbiamente questi dati permetteranno ancor di più in futuro di alimentare algoritmi di Advanced Analytics, le cose di cui ti occupi, e che aiuteranno le aziende a prendere decisioni sempre migliori, lasciami dire, sempre più consapevoli. Alcuni esempi di queste automazioni.
Sì ti porto qualche esempio anche abbastanza recente su cui stiamo lavorando parliamo ad esempio di Smart Building.
Smart Building vuol dire andare a raccogliere i dati dagli edifici, quindi da ad esempio dal nostro Campus, per cercare di ottimizzare quelli che sono i processi inanzittutto. Ad esempio, se io ho un inefficienza a livello energetico, prima me ne accorgo più Saving faccio o meno spendo, guardala dall'altra parte. Un altro esempio se io ho un building, ovviamente ogni edificio ha la sua vita, nel senso che hanno delle risposte magari a determinate azioni che sono differenti perché uno ha il cappotto, uno ha i vetri più spessi, uno meno spessi, quindi andare a raccogliere le informazioni e capire come si comporta l'edificio sulla base di determinate azioni e misurarle anche sul campo, mi permette di riuscire a ottimizzarne l'utilizzo dei vari impianti che ho e di orchestrarli nella migliore delle maniere e quindi di risparmiare energia, quindi qua visto il costo dell'energia oggi che ha fatto un per tre rispetto a pochi mesi fa, è un tema molto importante.
Assolutamente per noi lasciami aggiungere che è ancora più importante perché siamo società Benefit e BCorp quindi c'è indubbiamente un vantaggio che riguarda il Saving economico e, come dicevi tu, evitare una spesa, se si può evitare evitiamola, ma indubbiamente anche portare un impatto positivo ovviamente sull'ambiente.
Noi nasciamo così, nel senso che gli Smart Building di questo ex Cotonificio di Reti nascono così, ma qual è la differenza di approccio a questa analisi dei building rispetto a una realtà magari come la nostra che può avere un track record importante, cinque anni di dati raccolti e invece una realtà che, penso un'assicurazione ad esempio, insomma una realtà che ha dei grandi building sui quali vuole iniziare a fare efficienza da domani e però non ha tutti quei dati in pancia.
Chiarissimo guarda ci sono due approcci che si possono fare da subito, si rendono gli edifici intelligenti quindi andando ad applicare sensori, ce ne sono di più disparati, a volte non serve neanche fare degli interventi troppo invasivi, quindi questo è molto importante anche su edifici magari storici non devi andare a fare dei lavori di muratura, puoi installare dei sensori che ti permettono di raccogliere le informazioni.
Una volta che hai raccolto le informazioni, solitamente si prova su aree pilota a eseguire delle azioni.
E si definisce un'area di questo building, e quando parli di raccolta di informazioni di cosa parliamo? Non so dell'utilizzo degli spazi, se passano persone di lì, la temperatura.
Esatto, guarda solitamente le due macro aree che oggi sono molto importanti sono quello veramente del dell'efficientamento energetico quindi del consumo dell'energia, energia elettrica in questo caso, energia prodotta dal gas e dell'occupazione degli spazi perché andando a gestire queste, a bilanciare, ecco a ottimizzare queste due aree si andrà ad avere un buon risparmio perché io uso gli spazi in maniera intelligente e ad esempio li scaldo in maniera intelligente. Sul nostro Campus, visto che l'ha introdotto molto bene prima, un'azione che abbiamo fatto è ad esempio andare a utilizzare l'energia quando la produciamo col fotovoltaico, quindi abbiamo dei momenti durante la giornata di picchi di produzione e cerchiamo di sfruttare quei momenti proprio per non doverla richiedere alla rete, ma potere aiutare un attimino l'ambiente anche noi.
Il nostro Campus, come dicevi, ha un grosso storico di dati, quindi quando tu a regime, inizi a raccogliere i dati e inizi ad avere delle serie storiche puoi anche applicare dei modelli matematici che ti aiutano a capire qual è il modello migliore da applicare o l'azione migliore da applicare
basato su come si comporta il tuo edificio. Tu hai lo storico quindi lo sai come si comporta.
Ok, quindi parli di modelli il fatto di andare a capire qual è, la dico male, la miglior variabile da modificare per avere il massimo dell'efficienza e poi indubbiamente anche del comfort di chi questi ambienti li vive.
Esattamente perché non dobbiamo dimenticare che gli ambienti, è vero giusto risparmiare magari abbassare la temperatura e tutto, ma sono abitati. Noi lavoriamo nei nostri spazi e il comfort delle persone è diciamo forse alla base poi di tutte le scelte.
Assolutamente, quindi facevi l'esempio anche prima quando eravamo offline che ne parlavamo, sul fatto di decidere o meno se nel weekend spegnere e ripartire lunedì cioè cosa è meglio fare, è meglio fare quell'attività che di pancia potrebbe essere di buon senso, però poi guardando i dati il modello mi dice: "No probabilmente non è la scelta migliore da fare".
Esatto magari scopre che spegnendo il riscaldamento quindi mettendone antigelo durante il weekend, la ripartenza il lunedì è molto onerosa, quindi paradossalmente magari ti basta abbassarlo di due o tre gradi durante il weekend perché poi la ripartenza ti costa meno e la media sui tre quattro cinque giorni rimane comunque un qualcosa di sicuramente ottimizzato e più sostenibile anche a livello di costi.
Chiaro. Il tema di Smart Building, il tema dell'efficientamento energetico oggi un hype indubbiamente e what else cosa c'è ancora che si può portare come esempio.
Guarda, ti porto qualche esempio in ambito logistico. Ambito logistico quindi parliamo di movimentazioni di materiale in generale.
Di cose, di pacchi.
Siamo stati due anni chiusi in casa, chi non ha ricevuto dei pacchi a casa?
Quello è vero.
Quindi movimentazione di materiali è stato molto sfidante come tema, ma perché? Perché le società di logistica hanno una mole incredibile di dati, quindi servono degli strumenti e dei processi che permettono di alleggerire il carico.
Ok, quindi prima parlavamo del tema building uno sicuramente dei painer era quello di fare un Saving quindi trovare una soluzione e trovare la soluzione grazie ai dati, qui invece in questo caso qual è il pain.
Beh noi dobbiamo partire come ogni azienda, e qua è ancora più importante perché solitamente lavori con l'utente finale poi, è accontentare il proprio Cliente.
Ok , quindi diciamo si parte da una non piena soddisfazione da parte dei propri clienti, quindi io sono nell'ambito logistica e ho qualche complain diciamo.
Esatto qualche ritardo, qualche cosa che magari non sta funzionando come mi ero immaginato, quindi qual è l'opportunità di andare a lavorare i dati, leggere i dati ed estrarne le informazioni, beh sicuramente avere sotto controllo a livello molto alto innanzitutto quello che sono le performance, performance della, in questo caso,
la mia spedizione, movimentazione dal punto a al punto b che non sempre è lineare, magari è una movimentazione che passa più punti e più filiali, una volta che vedo qualcosa che va particolarmente bene o magari che ha bisogno di attenzione, io l'opportunità di navigare il dato, navigare il dato fino ad analizzare la micro causa quindi vedere proprio la riga - la particolarità estrema - esatto per imparare dalle cose che stanno andando molto bene o magari per andare a intervenire dove ci può essere un margine di miglioramento. Questo nella logistica in generale è uno dei temi più importanti.
Ok quindi questo ancora una volta poi può essere una soluzione che magari porta anche dei benefici, degli impatti anche sull'ambiente. Se penso anche la possibilità di poter migliorare determinate dinamiche di vari vettori che si muovono, posso avere sicuramente un risparmio anche in quella direzione, ma soprattutto un utente contento che magari riceve il proprio pacco in tempo.
Vedi anche ad esempio i costi e le riduzioni di costi accessori.
Se un cliente contento probabilmente il mio customer care lavorerà un pochino meno - ovviamente - che non vuol dire non farli lavorare, vuol dire magari non avere customer care sovraffollati di telefonate e quindi questo può aiutare le performance anche delle varie view che sono a contorno poi del Core Business.
Certo oltre la punta dell'iceberg sappiamo che sotto l'iceberg è molto molto grande, a volte non è facile vederlo tutto.
Altri ambiti anche sempre se pensiamo al mondo dell'industria per spaziare proprio da tutt'altra parte, lì come può essere a supporto il dato e appunto il tema dell'automazione.
Guarda Lorenzo se mi parli di industria mi viene in mente il concetto di Lean come prima cosa, quindi andare a quel concetto che mi aiuta a ridurre gli sprechi, ridurre i "work in progress", cercare di migliorare il processo per far sì che io tenda ad arrivare a non dico alla perfezione ma ad avvicinarmici almeno, questo che cosa mi va a vantaggio, mi va a vantaggio della mia produzione quindi magari posso produrre di più nello stesso tempo, periodo di tempo, piuttosto che magari posso produrre con maggiore qualità, qualità intesa come il prodotto che rispecchia le caratteristiche iniziali della progettazione cioè se si tende sempre a migliorare questa cosa , o magari sempre un ottimizzazione dei costi, il risparmio perché le catene di montaggio, lo sappiamo costano, i macchinari sono energivori, come si dice, e quindi andare a ottimizzare il processo a livello di macchinari o magari anche a livello di di collaboratori. Le performance dei collaboratori che lavorano nella catena di produzione e andare a capire che cosa sta andando, anche qui, particolarmente bene per poter prendere il modello e riapplicarlo, un po' come con il timbrino, e insegnarlo su altri ambiti.
Assolutamente, quindi in ottica di qualità è molto importante avere questo apporto da parte di tutta la squadra, di tutta tutto proprio Team, in qualsiasi ambito, in qualsiasi Industry e poi è importante che questi impatti possano essere misurati per verificarne poi l'efficacia delle modifiche che andiamo a fare, quindi ancora una volta, al dato diventa centrale.
Sì, esatto. Ricordiamoci anche cosa diceva Pareto che è l'80% dei problemi è innescato dal 20% delle cause, quindi se io riesco a lavorare anche su una piccola percentuale di queste, posso trarne dei grossissimi benefici.
Chiudiamo con Pareto che riusciamo sempre a trovargli una collocazione e a me piace molto.
Grazie Andrea, grazie per questa bella chiacchierata e per tutti gli approfondimenti vi rimandiamo su reti.it/podcast.
Ci vediamo al prossimo episodio.