Le dashboard Tableau sono molto utilizzate nel settore manifatturiero, per visualizzare e analizzare i dati in tempo reale, monitorare le performance, ottimizzare i processi e prendere decisioni informate.

Nell’industria manifatturiera la gestione efficiente dei dati è un asset fondamentale far fronte alla volatilità del mercato, agli imprevisti nella supply chain e ai tanti possibili colli di bottiglia nei processi di produzione.

Ma perché scegliere proprio le dashboard interattive di Tableau per far fronte a queste esigenze?

Gli obiettivi sensibili per l’industria manifatturiera

Le imprese di manufacturing devono raggiungere alcuni obiettivi molto specifici, attraverso l’analisi dei dati e la BI.

  1. Monitorare le operazioni produttive, individuando ritardi ed inefficienze;
  2. Tenere sotto controllo i costi di produzione e ridurre gli sprechi;
  3. Ottimizzare la supply chain e prevedere possibili problemi di approvvigionamento;
  4. Ridurre al minimo le scorte di magazzino;
  5. Produrre beni in linea con le richieste del mercato;
  6. Identificare colli di bottiglia e opportunità di miglioramento;
  7. Programmare interventi di manutenzione dei macchinari, attraverso l’analisi dei dati IoT;
  8. Condividere i dati con gli altri dipartimenti aziendali.

Tipologie di dashboard Tableau per il manufacturing

Con Tableau puoi personalizzare le dashboard in base alle esigenze di analisi, scegliendo i grafici più opportuni per avere una data visualization intuitiva anche per gli utenti business.

 Vediamo alcuni esempi:

Alcune tipologie di grafico che possono essere utili per realizzare Tableau dashboard nel settore manifatturiero non sono nativamente disponibili sulla piattaforma, ma puoi ottenerle grazie a specifiche estensioni. In questo caso, ti consigliamo soprattutto due soluzioni di Infotopics | Apps for Tableau:

  • ShowMeMore, per avere a disposizione ulteriori tipologie di grafici;
  • ProcessMining, per analizzare i dati dei processi aziendali, individuare i colli di bottiglia e aumentare l’efficacia.

Se adotti Tableau AI puoi approfittare dei suggerimenti guidati dell’assistente virtuale per realizzare le dashboard, ma anche per ottenere insights più approfonditi dalla Visual Analytics.

5 consigli per creare dashboard efficaci con Tableau nel settore manifatturiero

Per ottenere i vantaggi sperati dalle dashboard Tableau, devi curare diverse fasi, dal data management alla realizzazione delle viz. Ecco i nostri 5 consigli per creare dashboard efficaci:

  1. Parti sempre dagli obiettivi della dashboard individuando i KPI che ti interessano veramente (devono essere in linea con gli obiettivi di business aziendali);
  2. Scegli il tipo di grafico più adeguato a evidenziare gli insights chiave, creando visualizzazioni intuitive. Utilizza anche gli attributi preattentivi come colori, dimensioni delle icone, posizione ecc. per dashboard più facili da comprendere;
  3. Integra diverse fonti di dati, da ERP, CRM, IoT , assicurandoti di avere dati preparati in modo omogeneo, senza duplicati e senza errori;
  4. Imposta gli aggiornamenti automatici dei dati per avere sempre informazioni real time;
  5. Personalizza le dashboard per ogni dipartimento, per evidenziare i dati importanti per ogni team e facilitare la presa di decisioni informate.

Nuove tendenze da seguire per l’analisi dati nel settore manifatturiero

Il settore manifatturiero si evolve rapidamente sotto la spinta delle nuove tecnologie e dell’industria 4.0. Di pari passo, le dashboard di Tableau continueranno a incorporare nuove tecnologie per darti l’opportunità di eseguire analisi sempre più avanzate, nel modo più semplice. L’integrazione dell’intelligenza artificiale con Tableau AI è stato un grande passo avanti in questo senso.

Le tendenze a cui fare particolarmente attenzione nel futuro saranno:

  • I progressi nei campi dell’analisi predittiva e nel machine learning, anche per prevedere malfunzionamenti delle attrezzature e interventi di manutenzione preventiva;
  • L’integrazione sempre più marcata con i dispositivi IoT per raccogliere e analizzare i dati sulla produzione su larga scala in tempo reale.