Trasformazione digitale: Siete abbastanza agili per affrontare le sfide della R&S?

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Flussi di lavoro rigidi e processi decisionali lenti portano a ritardi nell'esecuzione della R&S, dal prodotto al lancio.

Abbiamo tutti sentito il detto "il tempo è denaro". Ora, mettiamolo in una prospettiva industriale: la società di consulenza McKinsey ha scoperto che i prodotti che arrivano sul mercato in tempo ma superano il budget di 50% riducono i profitti di 4%. In confronto, le aziende che rispettavano il budget, ma che arrivavano sul mercato con sei mesi di ritardo, ottenevano profitti inferiori di 33%.

Questo accadeva alla fine degli anni '80! Ora immaginate di ritardare nel mercato ipercompetitivo di oggi. In questo articolo vedremo come un sistema di gestione dei dati agile consenta alle aziende di prendere decisioni più rapidamente, di incoraggiare la collaborazione e di portare prima i loro prodotti ai consumatori.

Produttività e collaborazione risentono di una cattiva gestione dei dati

La quantità di dati nel mondo sta aumentando rapidamente: ogni giorno vengono prodotti 2,5 quintilioni di byte di dati. Sebbene sia positivo avere più dati, il modo in cui li utilizziamo e la garanzia che possano essere utilizzati in futuro rimangono una sfida.

Poi ci sono i diversi sistemi in cui vengono archiviati i dati e la difficoltà di trovarli e trasferirli tra loro quando sono in formati diversi. Questo approccio obsoleto e non standardizzato porta a processi inefficienti e le aziende perdono tempo prezioso.

Un altro problema legato alla mancanza di un sistema di gestione dei dati adeguato è l'impossibilità di condividere e collaborare con i partner. La condivisione di grandi quantità di dati e la loro traduzione in informazioni utili per prendere decisioni in tempi rapidi richiede investimenti in tecnologie di supporto. Ma molte aziende potrebbero non comprendere le implicazioni di una strategia dei dati inadeguata o, allo stesso modo, non disporre di un modello di business in grado di incoraggiare la condivisione di dati su larga scala, ostacolando la velocità e l'innovazione.

I ritardi costano milioni alle aziende

Secondo gli esperti, ogni ritardo nella produzione di un prodotto innovativo accorcia il tempo di picco di vendita sul mercato e riduce i profitti fino a 50%. I ritardi danno anche
I concorrenti hanno l'opportunità di conquistare quote di mercato e di assicurarsi clienti che non sono disposti ad aspettare altri sei o dodici mesi per il prodotto.

Poiché lo sviluppo del prodotto è guidato da dati, informazioni ed esperienza, le aziende possono prendere decisioni più rapide riutilizzando le informazioni di cui già dispongono. Tuttavia, queste conoscenze sono spesso intrappolate in silos nei sistemi organizzativi e persino tra le diverse aziende. I dati sono scollegati dalle informazioni correlate e costituiscono solo una parte del quadro.

Può essere difficile accedere alle conoscenze pregresse e dar loro un senso senza una certa quantità di contesto, ma gli strumenti tradizionali di gestione dei dati, come i quaderni cartacei e i fogli di calcolo Excel, aggiungono le inefficienze di dati disparati e siloidi, aumentando sia le irregolarità che le tempistiche dei progetti. Di conseguenza, l'agilità ne risente e la capacità dell'azienda di prendere decisioni rapide basate su informazioni approfondite ne risente.

Ingegneri, scienziati e ricercatori hanno bisogno di un luogo centralizzato per archiviare e accedere ai dati in modo sicuro quando ne hanno bisogno. Per ottenere tutti i documenti necessari è necessaria una comunicazione e una collaborazione efficace con i partner.

I dati ricchi di contesto non possono essere incorporati successivamente

Le aziende hanno bisogno di un approccio standardizzato alla gestione dei dati per garantire la tracciabilità e l'armonizzazione dei processi di ricerca e sviluppo.

E l'implementazione di applicazioni come apprendimento automatico e l'IA per analizzare i dati di R&S richiede dati ricchi di contesto per dar loro un significato. Senza contesto e significato, queste applicazioni non possono fornire gli approfondimenti sperati. I dati devono essere raccolti con un contesto fin dall'inizio per salvaguardarne la qualità e l'integrità, non possono essere inseriti a posteriori senza dover affrontare un esercizio di pulizia dei dati costoso e dispendioso in termini di tempo. Per garantire una facile condivisione dei dati e migliorare la comunicazione, le aziende devono implementare piattaforme di gestione dei dati di R&S all'avanguardia, in grado di gestire, integrare e analizzare i dati per usi futuri.

Uno studio ha stimato che nel 2019 le aziende investiranno circa $1,2 trilioni in trasformazione digitale. Mentre molte organizzazioni hanno implementato la quarta rivoluzione industriale.
tecnologie come l'Internet of Things (IoT), i Big Data e la robotica per raggiungere i loro obiettivi e rendere i loro dati pronti per l'IA, altri si trovano ad affrontare ostacoli, tra cui le politiche governative, i finanziamenti e le risorse per la R&S, la mancanza di maturità digitale e una comunicazione insufficiente o inefficace.

Migliorare l'ambiente dei dati significa che le macchine possono leggere e cercare i dati e accedervi quando necessario. In quest'ottica, molte aziende stanno implementando iniziative di consolidamento e armonizzazione dei dati, in modo da poter essere sicure di come i dati sono stati acquisiti, calcolati e archiviati. Gli strumenti di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico possono fornire informazioni preziose solo se si è investito del tempo per garantire che i dati alimentati da queste tecnologie siano di alta qualità e sottoposti a un controllo completo delle versioni. Ma c'è ancora un po' di strada da fare per raggiungere il livello di comprensione che viene promesso alle aziende.

Le iniziative sui dati digitali facilitano la comunicazione aperta

La digitalizzazione accelera l'innovazione e garantisce una maggiore efficienza dei processi di gestione dei dati, ma consente anche alle aziende del settore di formare partnership flessibili. La condivisione collaborativa dei dati consente alle aziende di rispondere meglio alle esigenze dei consumatori e di prendere decisioni con velocità e agilità.

Infatti, il miglioramento dell'efficienza e della produttività della R&S attraverso l'implementazione di piattaforme digitali come i data lake ha il potenziale di aggiungere $28-31 miliardi di valore al settore.

Le aziende che dispongono di un'infrastruttura tecnologica in grado di supportare un processo decisionale più rapido possono reagire rapidamente alle attività dei concorrenti e avere la flessibilità necessaria per adeguare i propri prodotti ai cambiamenti del mercato.

Per incoraggiare la collaborazione aperta tra partner e clienti, le organizzazioni devono adottare l'automazione, la mappatura dei processi e l'ottimizzazione dei flussi di lavoro. L'obiettivo è far sì che tutti
gestione delle conoscenze e dei dati in un unico luogo, come ad esempio un data lake, che archivia, elabora e analizza i dati strutturati e non strutturati in un unico repository. Ciò include i dati derivanti da ricerca, sviluppo, produzione, test di sicurezza, brevetti, conformità alle normative e feedback post-lancio da parte di fornitori e clienti. Inoltre, l'accesso a tutti i dati da un unico portale li rende rintracciabili e consente di soddisfare facilmente i rigorosi standard normativi.

I dati possono essere caricati facilmente, poiché non devono essere formattati in precedenza, ma configurati a seconda delle esigenze. In questo modo, possono essere utilizzati in modi diversi. I data scientist, ad esempio, possono trovare e accedere rapidamente ai dati, anche se non sanno esattamente cosa stanno cercando.

Per essere agili, le aziende devono disporre di alcuni elementi costitutivi: la gestione dei dati strutturati e non strutturati, l'ottimizzazione dei processi di R&S e l'acquisizione dei dati con un contesto ricco. Tutti questi elementi hanno un ruolo importante nel garantire che i dati siano pronti e utilizzabili dai data lake e, successivamente, dagli strumenti di machine learning e AI, facilitando la tracciabilità dei risultati fino ai singoli esperimenti e la condivisione di questi dati con i partner che collaborano. Quando tutto questo alimenta un data lake a valle, l'analisi fornisce insight, che guida un processo decisionale agile. L'insight aiuta le aziende a innovare, a rimanere competitive e a stare al passo con gli standard normativi in continua evoluzione. La giusta piattaforma di gestione dei dati può supportare questa iniziativa.

Ridurre le tempistiche del progetto con la giusta piattaforma digitale

Oltre a ridurre i costi di sviluppo e a semplificare il processo, un livello flessibile di gestione dei dati di R&S consente alle aziende di utilizzare le informazioni basate sui dati per immettere prima i prodotti sul mercato, offrendo loro un vantaggio competitivo..

Immagazzinare i dati nel cloud è la parte più semplice. La sfida è aumentarne il valore rendendoli consumabili, dimostrandone la riproducibilità e mantenendone l'integrità. Inoltre, l'accesso e l'utilizzo dei dati richiede una comunicazione efficace e una collaborazione per massimizzare i benefici.

Le aziende hanno bisogno di una piattaforma centrale per i dati di R&S, in cui i dati possano essere ricercati, condivisi per la collaborazione e rendicontati. Una piattaforma che fornisca solidi audit trail e tracciabilità, che automatizzi i processi di laboratorio per ottimizzare il ciclo di vita dello sviluppo del prodotto e che sfrutti la potenza nascosta nei dati di R&S. Solo così sarà possibile sfruttare opportunità che gli altri non vedono. Solo così sarete in grado di sfruttare le opportunità che gli altri non riescono a vedere.

Perché aspettare? Contattateci oggi stesso per fare il primo passo verso un'agile attività di ricerca e sviluppo dei prodotti, per un processo decisionale più rapido nella vostra organizzazione: contact@idbs.com

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