CEME S.P.A.: BUSINESS INTELLIGENCE E MACHINE LEARNING PER OTTIMIZZARE LA SUPPLY CHAIN

Scenario

Con più di 900 dipendenti, 120 milioni di pezzi prodotti e 70 paesi serviti, CEME S.p.A. è oggi un punto di riferimento in Italia e nel mondo per la produzione di pompe a vibrazione ed elettrovalvole. Dopo la fondazione nel 1974, CEME S.p.A. ha via via ampliato le sue attività con competenza, innovazione e dinamismo, moltiplicando i settori di applicazione e la gamma di prodotti, specializzandosi nella progettazione e nello sviluppo di componenti per il controllo dei fluidi. L’evoluzione si è compiuta grazie all’implementazione di una divisione ingegneristica e di linee di assemblaggio d’avanguardia. Negli anni 2000 CEME S.p.A. ha esteso la propria influenza al di fuori dei confini europei aprendo uno stabilimento produttivo in Cina. L'acquisizione di ULKA nel 2006 ha dato il via a una verticalizzazione dei processi produttivi che, grazie all’internazionalizzazione già avviata, ha portato a una forte crescita e a un'espansione del fatturato e del portfolio clienti. Conoscenza tecnico-ingegneristica, qualità e flessibilità sono le caratteristiche peculiari di CEME S.p.A., che sviluppa soluzioni su misura di ciascun cliente garantendo risultati di eccellenza e prestando particolare attenzione all’ecosostenibilità e al rispetto dell’ambiente.

Al giorno d’oggi ogni business genera moli potenzialmente enormi di dati – talmente grandi da rendere difficile se non impossibile il loro uso per prendere decisioni informate. L’unione della Business Intelligence, dell’Intelligenza Artificiale e degli algoritmi di Machine Learning può permettere alle aziende di ottenere una nuova comprensione di questi dati, ottimizzando enormemente i processi e gestendo – se non anticipando – il cambiamento. CEME S.p.A. ha scelto Cluster Reply come partner tecnologico per sviluppare uno strumento che, combinando queste tecnologie, ottimizzi l’intera supply chain aumentando la competitività dell’azienda, riducendo i costi e migliorando il livello di servizio offerto ai propri clienti.

Solution

Cluster Reply ha realizzato uno strumento esaustivo che, mediante l’analisi dei dati prodotti nel tempo dai processi produttivi e d’approvvigionamento aziendali, compie previsioni robuste sui futuri volumi di vendita gestendo dati eterogenei o sporadici e adattando l’analisi alle reali caratteristiche dell’informazione disponibile.

Sono quattro le componenti che contribuiscono sinergicamente al funzionamento dello strumento:

  • L'ERP, il software di gestione che integra tutti i processi di business rilevanti dell’azienda, da cui sono attinti i dati relativi alla supply chain.
  • L'algoritmo di Machine Learning che sceglie dinamicamente quale modello predittivo applicare ai dati disponibili a seconda della sua performance.
  • Prophecy, l'applicazione sviluppata da Cluster Reply che permette la modifica e l’integrazione delle previsioni ottenute dall’algoritmo di Machine Learning;
  • La reportistica in Microsoft Power BI, utilizzata per visualizzare il dettaglio dei dati attuali e previsti per cliente e gruppo prodotto.

Più in dettaglio, l’algoritmo di Machine Learning, implementato attraverso il software statistico R, interpreta la base dati disponibile come un insieme di serie storiche, informazioni cioè ordinate nel tempo. A tali informazioni l’algoritmo applica quindi i modelli ARIMA, Holt-Winters, BATS, ETS e Reti Neurali, valutando l’uso di fattori correttivi in modo da evitare appiattimenti della previsione e comparando le performance di ciascun modello rispetto alle caratteristiche delle serie storiche, fornendo di conseguenza una prima valutazione automatizzata della bontà di ciascun modello. È poi l’esperto a decidere quale modello predittivo utilizzare davvero, sulla scorta sia della valutazione automatizzata compiuta dall’algoritmo, sia dell’esame puntuale delle previsioni ottenute a partire da serie storiche singolari, delle peculiarità del dato e della sua manipolazione.

Prophecy, permette poi di modificare e integrare le previsioni ottenute dall’algoritmo, gestendo fattori esogeni imprevedibili quali eventi ambientali, inattese fluttuazioni di mercato, nuovi contratti commerciali, prodotti o clienti per cui non sono disponibili serie storiche.

La reportistica è infine sviluppata tramite Microsoft Power BI, lo strumento di Business Intelligence scelto da CEME S.p.a. per la propria facilità d’uso, semplicità e flessibilità. Attraverso i report è possibile confrontare in dettaglio i dati attuali, previsti e provenienti da Prophecy per clienti e gruppi prodotto, esportando se necessario l’informazione in Microsoft Excel.

VOICE OF THE CUSTOMER

Le competenze portate in campo da Cluster Reply, unite alla scelta di uno strumento moderno che combini la Business Intelligence con i più recenti algoritmi predittivi di Machine Learning, hanno permesso di migliorare l’organizzazione della nostra supply chain: l’uso di previsioni basate sui dati e la possibilità di adeguare dinamicamente i risultati ottenuti sulla base delle anomalie tipiche del nostro business, ci da una maggiore consapevolezza sui nostri processi aziendali, prendendo decisioni data-driven.

Silvia Accornero, IT Manager
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    Fondata nel 1974, CEME S.p.A. è oggi un punto di riferimento per la produzione di pompe a vibrazione ed elettrovalvole, in Italia e nel mondo. Conoscenza tecnico-ingegneristica, qualità e flessibilità sono le caratteristiche peculiari di CEME S.p.A., che sviluppa soluzioni su misura di ciascun cliente, per il mercato italiano e internazionale.