La trasformazione digitale spinge l'innovazione nell'industria chimica

Scheda informativa

L'innovazione nel settore chimico richiede dati, ma anche una piattaforma per gestirli in modo efficace, e i metodi attuali sono insufficienti. Le aziende non ci penserebbero due volte a investire in hardware per supportare i guadagni di efficienza 20%, se questo significasse far arrivare più prodotti ai clienti più velocemente e con maggiore fiducia nella qualità. Tuttavia, la vera trasformazione digitale può facilmente produrre efficienze da 20 a 75% a seconda del processo in corso.

La trasformazione digitale è una tendenza in crescita in molte aziende del settore chimico, ma è il giusto approccio che porterà le aziende al livello successivo di digitalizzazione e innovazione. Vediamo perché è importante e come può avvicinarle ai loro obiettivi.

Pensate al livello di trasformazione della vostra azienda, sia a breve che a lungo termine. Identificate una piattaforma che possa accompagnarvi in questa trasformazione oggi. La spesa globale per ricerca e innovazione (R&I) nell'industria chimica ha raggiunto $50,2 miliardi nel 2018, quasi il doppio rispetto al 2008. L'innovazione nel settore non solo ne assicura il futuro, ma i suoi prodotti e le sue tecnologie consentono anche l'innovazione in molte catene di valore a valle. Considerando il ruolo dell'innovazione in questo settore in crescita, investire in R&I e in una piattaforma di gestione digitale dei dati può portare enormi vantaggi, tra cui la riduzione dei costi e la semplificazione dei processi di sviluppo dei prodotti.

Un problema nuovo: ci sono troppi dati

Uno degli ostacoli all'innovazione è che i ricercatori hanno a che fare con troppe informazioni. Gli investimenti in hardware e tecnologia per automatizzare i processi hanno garantito un flusso costante di dati provenienti dalle apparecchiature di laboratorio e dai sensori collegati. Ma cosa succede poi? I dati possono essere utilizzati? Con la quantità di informazioni prodotte, non c'è né il tempo né la manodopera per analizzarle tutte, né tanto meno per trarne spunti per lo sviluppo di nuovi prodotti.

Il problema è ulteriormente aggravato dalle informazioni che arrivano nei flussi di lavoro in formati diversi. Un'indagine di Crowd Flower mostra che un data scientist può impiegare 80% del suo tempo a districarsi tra le informazioni: ripulirle, integrarle e formattarle, solo per poterle utilizzare. Le aziende si ritrovano quindi con un numero di dati mai visto prima e senza la possibilità di classificarli.

Oggi le aziende del settore chimico investono nella trasformazione digitale per aiutare a organizzare e analizzare il sovraccarico di dati. Ma c'è ancora molta strada da fare per massimizzare l'analisi e il collegamento dei dati per ottenere intuizioni e innovazioni rivoluzionarie. Se le aziende vogliono ottenere il massimo valore dai dati, devono far progredire le loro capacità di gestione dei dati per supportare l'analisi dei prodotti in fase iniziale di sviluppo e confrontarli con quelli creati in precedenza. Immaginate di aver sviluppato un nuovo prodotto con un ingrediente più sostenibile che, durante il processo di sviluppo, è stato identificato come adatto a sostituire un'alternativa non sostenibile. Ora immaginate di identificare tutti i prodotti della vostra organizzazione che utilizzano l'ingrediente più vecchio e l'opportunità che questo potrebbe rappresentare per la vostra azienda di migliorare la sostenibilità della vostra gamma di prodotti!

Il primo passo è una piattaforma di gestione della R&S per archiviare le informazioni con un contesto. Il secondo passo è l'implementazione di un'infrastruttura in grado di collegare le informazioni, abbattere i silos per renderle accessibili e spostare i dati tra le applicazioni garantendo l'integrità dei dati. Con un database centralizzato, i dati possono essere consultati quando e dove un ricercatore ne ha bisogno, incoraggiando una collaborazione aperta a livello mondiale sui progetti. Oltre a eliminare i silos e a facilitare le analisi interdipartimentali, può supportare una rete di istituzioni e università che innovano in tutto il mondo, aumentando le conoscenze.

Per esempio, capire le prestazioni di un catalizzatore inorganico significa conoscere i dati di composizione e i processi utilizzati per sviluppare il catalizzatore. Se questi due
Se le informazioni sono conservate in istituzioni diverse e in Paesi diversi, il ricercatore deve impiegare tempo e fatica per trovare la risposta. Con un'unica piattaforma integrata, invece, le informazioni possono essere consultate e contestualizzate all'istante, risparmiando tempo da dedicare all'analisi dei dati invece che alla ricerca delle informazioni.

Una tecnologia obsoleta ostacola l'innovazione e accumula costi

Ottenere un certificato di sicurezza e di prestazione richiede anni e comporta dei costi. Oltre ai lunghi tempi di produzione, i produttori devono affrontare i rischi del settore. I problemi di responsabilità sono costosi e il rischio che il prodotto fallisca scoraggia la strada dell'innovazione. Per tutelarsi dalla responsabilità, i produttori eseguono test approfonditi sui loro prodotti, facendo lievitare i costi di sviluppo. In effetti, la protezione dalla responsabilità civile è uno dei costi maggiori nella produzione di un nuovo prodotto.
Un semplice appunto illeggibile può avere un effetto a cascata: se le note non sono leggibili, possono verificarsi problemi di integrità dei dati che, a loro volta, possono comportare problemi di responsabilità e rilavorazioni. La ripetizione dei test ritarda il progetto e l'utilizzo di più materiali aumenta il costo complessivo.
Si stima infatti che la rilavorazione rappresenti fino a 40% dei costi di progetto. La prima volta è un'altra motivazione importante per le aziende, in quanto questi guadagni di efficienza riducono il costo per studio. L'acquisizione digitale dei dati di R&S garantisce la prima acquisizione, la leggibilità e la verifica degli errori, la ricerca, l'analisi e la condivisione sicura. I dati vengono archiviati con un contesto ricco, che consente di ottenere informazioni nelle applicazioni data lake e Al a valle.

La trasformazione digitale porta l'intuizione aziendale

Molte aziende hanno iniziato a orientare la propria organizzazione verso la trasformazione digitale, ma la diffusione è ancora disomogenea nei diversi settori dell'industria. Con un panorama politico e dei consumatori in rapida evoluzione, la pressione per innovare più velocemente continua ad aumentare. Le aziende che utilizzano tecniche di gestione dei dati di R&S "analogiche" e obsolete sono destinate a fallire. Chi vincerà sfrutterà l'efficienza di una piattaforma digitale.

Le aziende che hanno già implementato un approccio più olistico alla gestione dei dati hanno riscontrato benefici tangibili, con un'accelerazione della R&S di almeno 20%. Il rinnovamento delle iniziative digitali attraverso l'implementazione di un unico livello integrato di tecnologia è un buon punto di partenza.
L'acquisizione di dati strutturati e ricercabili offre già dei vantaggi. Salvare i dati con un contesto e memorizzarli in base alla terminologia aziendale significa che non c'è spazio per errori di trascrizione, che qualsiasi deviazione viene segnalata e che è possibile cercare le informazioni con un contesto. Inizialmente, si può prevedere un risparmio di 2-4 ore per scienziato, a settimana.

Ora immaginate di fare un altro passo: l'implementazione dell'esecuzione dei processi consente l'integrazione dei sistemi e l'eliminazione degli errori, con un risparmio medio di cinque-sette ore settimanali per scienziato. Più si va avanti nel percorso di trasformazione digitale, maggiore sarà il ritorno sull'investimento. Presto sarete pronti a fare il passo successivo, con un data lake, apprendimento automatico e Al. Ma affronteremo questi argomenti in un'altra occasione.

Ulteriori schede informative

E-WorkBook Avanzamento

Migliorate la vostra produttività grazie all'acquisizione coerente dei dati, a potenti analisi e a rapide funzionalità di reporting.

L'urgenza di essere F.A.I.R.

Perché gli scienziati non utilizzano i dati al massimo del loro potenziale? In questo articolo discuteremo i fattori che ostacolano l'utilizzo dei dati...