Contesto e obiettivi
Leader mondiale nella protezione termica delle apparecchiature industriali.
Implementazione di un nuovo strumento di gestione delle prestazioni (EPM).
Necessità di flessibilità e adattabilità nella progettazione e nella costruzione dei dati futuri per lo strumento di destinazione.
Numero di utenti finali: 300
Numero di IF: 70 Unità di reporting in oltre 30 paesi
La nostra missione
Analisi dei dati esistenti: natura, portata, qualità e volume dei dati da migrare; identificazione delle diverse fonti, delle dipendenze, ecc.
Pianificazione del ripristino: definizione di un programma di migrazione con tappe fondamentali, comprese le fasi di convalida e di test.
Preparazione dei dati: pulizia e trasformazione dei dati per soddisfare i requisiti del nuovo sistema di destinazione e le nuove regole aziendali.
Estrazione e caricamento dei dati relativi agli ultimi 24 mesi (bilancio, P&L e dettagli per impianto e centro di costo).
Convalida e test: verifica dell’integrità dei dati, convalida aziendale e test end-to-end dei processi aziendali critici.
Supporto post-migrazione
In ogni fase del nostro intervento, l’intelligenza artificiale (AI) ha potuto svolgere un ruolo cruciale nel rendere il processo più efficiente, accurato e meno laborioso.
Risultati
L’intelligenza artificiale può accelerare e rendere sicuro il processo di migrazione dei dati fornendo un’automazione intelligente, un’analisi avanzata e la capacità di adattarsi ai diversi sviluppi nella costruzione dello strumento di destinazione e nel monitoraggio in tempo reale.
Integrando gli strumenti di intelligenza artificiale, possiamo ridurre i rischi, migliorare la qualità dei dati migrati e garantire una transizione più agevole al 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 rilevanti 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.
