Contesto e obiettivi
Gruppo leader mondiale nella protezione termica delle apparecchiature industriali.
Implementazione di un nuovo strumento di gestione delle performance (EPM).
Necessità di flessibilità e adattabilità nella progettazione e costruzione dei futuri dati dello strumento target.
Numero di utenti finali: 300
Numero di RU: 70 unità di reporting distribuite in oltre 30 paesi
La nostra missione
Analisi dei dati esistenti: natura, perimetro, qualità e volumetria dei dati da trasferire; identificazione delle diverse fonti, dipendenze…
Pianificazione della ripresa: definizione di un calendario di migrazione con tappe intermedie, includendo fasi di convalida e test.
Preparazione dei dati: pulizia e trasformazione dei dati per soddisfare i requisiti del nuovo sistema di destinazione e le nuove regole operative
Estrazione e caricamento dei dati relativi agli ultimi 24 mesi (bilancio, P&L nonché dettaglio per stabilimento e cost center)
Convalida e test: verifica dell’integrità dei dati, convalida operativa e test end-to-end sulle procedure aziendali critiche
Supporto post-migrazione
In ogni fase del nostro intervento, l’intelligenza artificiale (IA) ha svolto un ruolo cruciale rendendo il processo più efficace, preciso e meno laborioso.
Risultati
L’IA può accelerare e garantire la sicurezza del processo di migrazione dati, offrendo automazione intelligente, analisi avanzate e una capacità di adattamento alle diverse evoluzioni in fase di progettazione dello strumento di destinazione, oltre a un monitoraggio in tempo reale.
Con gli strumenti di IA, possiamo ridurre i rischi, migliorare la qualità dei dati trasferiti e garantire una transizione più fluida verso il nuovo sistema EPM.
Il contributo dell'IA ai progetti di recupero dei dati storici
Estrazione automatica dei dati:
Riconoscimento dei modelli: identificazione ed estrazione automatica di dati derivanti da varie fonti, anche non strutturate.
Pulizia e trasformazione dei dati:
Rilevamento delle anomalie: identificazione e correzione di errori o incongruenze nei dati, migliorando così la qualità dei dati trasferiti.
Normalizzazione dei dati: conversione automatica dei dati in un formato standardizzato adatto al nuovo sistema.
Migrazione dei dati:
Pianificazione intelligente: ottimizzare il piano di migrazione identificando le migliori strategie e sequenze per il trasferimento dei dati.
Automazione del trasferimento: ridurre l’intervento manuale utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale per gestire il trasferimento dei dati.
Convalida e verifica:
Controllo di qualità: verifica che i dati trasferiti siano completi e accurati.
Test automatici: esecuzione di test per garantire il corretto funzionamento dei dati nel nuovo sistema.
Analisi predittiva:
Previsione dei problemi: anticipare i potenziali problemi durante la migrazione e proporre soluzioni proattive.
Risultati
Risparmio di tempo: riduzione significativa del tempo necessario per estrarre, pulire e trasferire i dati.
Maggiore precisione: meno errori umani grazie all’automazione e al controllo continuo.
Efficienza: processi più fluidi e minori interruzioni delle operazioni quotidiane.
Adattabilità: capacità di gestire grandi e diversi volumi di dati.
