Struttura dati ottimizzata per BI, integrazione con Power BI

Per consentire al management di monitorare le performance aziendali in tempo reale, analizzare velocemente le cause di tendenze negative e prendere decisioni informate per l’ottimizzazione dei processi o per fare investimenti, potrebbe essere utile creare una fonte dati unica certificata dalla quale ogni manager può attingere dati provenienti da aree diverse ma quadrati tra loro.

Per evitare che l’AFC (Amministrazione Finanza e Contollo), il marketing, la direzione commerciale, la produzione e la qualità utilizzino dati di partenza discordanti per approfondire le loro analisi, le aziende più organizzate utilizzano una base dati unica e degli strumenti evoluti per misurare il business. Integrare un software MES con una soluzione di Business Intelligence (BI) può essere fondamentale per trasformare i dati grezzi della produzione in informazioni strategiche e attuabili. Il MES genera una quantità enorme di dati operativi in tempo reale; per essere efficacemente utilizzati da un sistema BI, questi dati devono essere strutturati in modo ottimizzato.

Per sfruttare al meglio i dati del MES in una soluzione BI, è cruciale adottare un’architettura che faciliti l’estrazione, la trasformazione e il caricamento (ETL) e l’analisi. Questo spesso implica la creazione di un Data Warehouse o di un Data Lake con un modello dati specifico. I MES moderni offrono API (Application Programming Interfaces) o connettori diretti per estrarre i dati, oppure i dati possono essere estratti anche direttamente dal database del MES o addirittura per sistemi meno avanzati, si possono usare esportazioni programmate in formati standard (CSV, Excel).

Quindi è indispensabile un’attività di trasformazione e pulizia dei dati (rimozione dei dati duplicati e correzione dei dati incompleti o errati), occorre ridurre il volume dei dati senza perdere le informazioni chiave, occorre arricchire i dati del  MES integrandoli  con altre fonti quali ERP, CRM, PDM, PLM (per ordini, anagrafiche materiali, distinte base etc), occorre standardizzare i dati grezzi del MES e renderli comprensibili a tutti aggregandoli a livelli più elevati in base al tempo (minuto, ora, turno, giorno, settimana, mese, trimestre, anno) oppure in base alla struttura ( macchina, reparto, stabilimento, sede, azienda, gruppo).

Infine questi dati vanno caricati automaticamente e continuamente in un Data Warehouse/Data Lake che è la soluzione più comune e consigliata per l’analisi BI. I dati vengono caricati in un DW ottimizzato per le query analitiche, spesso seguendo un modello a stella (o a fiocco di neve).

Questo modello è composto da tabelle fatto che contengono le metriche numeriche (quantità prodotte, tempi di fermo, pezzi scartati, consumi energetici) e tabelle dimensione che contengono gli attributi che descrivono i fatti (tempo, prodotto, macchina, operatore, reparto, causa di scarto, tipo di difetto) e vengono stabilite le relazioni tra le tabelle fatto e le tabelle dimensione nel modello dati della BI e vengono definite gerarchie (es. temporali, geografiche, di prodotto) per facilitare l’analisi drill-down.

In sintesi, un MES ben integrato con una struttura dati ottimizzata (spesso tramite un Data Warehouse) permette a qualsiasi soluzione di Business Intelligence di trasformare i dati operativi in approfondimenti significativi, portando a una produzione più trasparente, efficiente e reattiva.