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title: "Dati di produzione: li stai sfruttando al meglio?"
description: Raccogliere i dati di produzione non è sempre facile. Con Sinfo One, passato, presente e futuro del tuo stabilimento non avranno più segreti
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# [Dati di produzione: li stai sfruttando al meglio?](https://blog.sinfo-one.it/dati-di-produzione-li-stai-sfruttando-fai-il-test-con-sinfo-one)

 Scritto da [Sinfo One](https://blog.sinfo-one.it/author/sinfo-one) | 29 giugno 2026

PLC, sensori smart e software SCADA e MES hanno notevolmente semplificato la vita di coloro che devono prendere decisioni strategiche importanti in azienda.

La **raccolta dei dati di produzione** non rappresenta più un’incognita di difficile attuazione. Oggi recuperare da macchinari e apparecchiature le informazioni necessarie per comprendere lo “stato di salute” dell’impianto è un’operazione piuttosto semplice, dal punto di vista tecnologico. Non è finita qui, però.

La raccolta dei dati produttivi costituisce la fase propedeutica al lavoro di [Business Intelligence](https://blog.sinfo-one.it/bi-software-sfrutta-la-potenza-dei-tuoi-dati-con-sinfo-one), che prevede la **gestione e modellizzazione del sistema di raccolta dati per abilitare una corretta interpretazione delle informazioni** desunte dai dispositivi collegati in rete, utilizzando le modalità e tecnologie più idonee, sicure e innovative.

 Non sei sicuro di stare operando nel modo giusto? Non sai se stai sfruttando veramente il vantaggio di avere a disposizione grandi quantità di dati di produzione? In questo articolo trovi le domande chiave da porti per capire se stai gestendo correttamente il patrimonio di informazioni della tua azienda.

## Come vengono organizzati i dati di produzione?

I dati raccolti dai macchinari produttivi hanno due caratteristiche specifiche: sono tanti, e sono tutti diversi tra loro. Ci sono i dati relativi alla temperatura, altri che rilevano flussi e pressione, dati che indicano quanti pezzi vengono prodotti all’ora, indicazioni sul tempo ciclo, indici quotidiani relativi all’efficienza operativa dell’impianto, rilevazioni di log e modifiche e turni operatore…

**Quantità e Qualità: è fondamentale trovare il modo di organizzare e gestire in modo intelligente e automatico grandi quantità di dati eterogenei.**

Per eseguire analisi intelligenti e realizzare proiezioni affidabili **è necessario che i dati vengano accentrati in un unico database centrale**, un data hub che metta a dimora valori di diversa natura e importanza e sia in grado di recuperare e confrontare in modo rapido e attendibile numeri che richiedono diverse modalità di valutazione.

Dove vengono archiviati i dati di produzione? Come vengono organizzati? Senza un data warehouse adeguato e facilmente accessibile da tutti i livelli aziendali, non è possibile avviare alcuna Business Analytics produttiva.

## In che modo vengono analizzati i dati?

Una volta risolta la questione della disponibilità di un database centralizzato, occorre chiedersi **quale tipo di analisi si intende intraprendere**. I numeri in sé non hanno molto valore: produrre 10 pezzi all’ora può essere tanto o poco in sé, se non viene confrontato con un benchmark.

La prima cosa da fare è **stabilire dei valori di riferimento a seconda delle diverse tipologie di dati raccolti**. Successivamente, bisogna decretare se per la propria azienda è più importante **misurare i risultati in termini di efficienza** (le performance produttive rispetto ad un target stabilito), **efficacia** (mettendo in relazione la produttività con i costi vivi e la gestione efficiente delle risorse) o se è più appropriato **ragionare in termini di indicatori articolati** (a quanto % è l’uptime? Qual è il valore assoluto dell’[indice OEE](https://blog.sinfo-one.it/kpi-oee-come-valutare-lefficienza-produttiva) (Overall Equipment Effectiveness ovvero l’efficienza complessiva di risorsa produttiva)?).

## Come avviene il processo di analisi dei dati?

A prescindere dalla tipologia di Analytics intrapresa, **è importante che il processo di analisi a livello di ERP abbia luogo seguendo procedure standardizzate, documentate e trasparenti, e che questo sia ripetibile**.

Se oggi analizzo il downtime settimanale prendendo come riferimento i minuti di fermo totale della produzione e domani ripeto il calcolo integrando solo i dati di stop produzione, che non considerano la [manutenzione programmata](https://blog.sinfo-one.it/manutenzione-preventiva-e-predittiva-come-ottimizzarle-con-sinfo-one), ho seguito due modalità diverse di calcolo e avrò ottenuto due risultati incompatibili e non confrontabili.

**Il sistema di analisi dei dati deve pertanto essere il più possibile automatizzato e informatizzato, in modo da seguire procedure omogenee, affidabili e sempre tracciabili**, indipendentemente da chi ha effettuato l’operazione di confronto. L’approccio all’analisi dei dati deve essere metodico.

## In che modo vengono visualizzati i dati analizzati?

Se proviamo a immaginare l’enorme quantità di dati raccolti dai macchinari produttivi e le diverse tipologie, è inevitabile ritrovarsi confusi di fronte alla loro mole. Qualsiasi sistema di raccolta dati automatizzato è provvisto di **un’interfaccia efficace che restituisce i dati sotto forma di control chart, grafici, proiezioni di trend**. Anche gli analisti più esperti necessitano di un layout grafico ergonomico e pratico, e non di numeri grezzi e non ordinati.

**I sistemi ERP più evoluti integrano oggi funzioni di intelligenza artificiale che vanno ben oltre la semplice proiezione di trend.** Applicata ai dati di produzione, l'AI permette di:

- **generare proiezioni predittive affidabili** sull'andamento futuro della produzione, basate sullo storico e non su semplici estrapolazioni lineari;
- **segnalare in automatico anomalie e scostamenti** rispetto ai valori attesi, anticipando interventi di [manutenzione predittiva](https://blog.sinfo-one.it/manutenzione-preventiva-e-predittiva-come-ottimizzarle-con-sinfo-one) prima che si trasformino in fermi macchina;
- **rispondere a domande in linguaggio naturale**, permettendo a chi lavora in produzione di interrogare i dati senza dover costruire query o navigare cruscotti complessi.

I dati sono sì numeri e valori, ma la loro fruibilità è anche un tema di usabilità.

## Chi ha accesso ai risultati dell’analisi dei dati e come?

I dati sono disponibili per essere interpretati, ma da chi? Quali figure all’interno dell’azienda hanno accesso ai dati produttivi conservati nel data warehouse centralizzato? E soprattutto: in che modo vi accedono e li visualizzano?

**È fondamentale che le informazioni arrivino alle persone giuste al momento giusto**, cosicché queste possano agire in modo mirato e prendere decisioni ponderate. Un **sistema di notifica** a livelli abilita il flusso smart delle informazioni in azienda, mettendo in collegamento il reparto produttivo con il management in modo diretto e trasparente. **Gli ERP integrano sistemi di comunicazione flessibili e personalizzabili, in modo che il collegamento tra OT (Operational Technology), IT e gestionale sia proficuo e senza soluzione di continuità**.

Hai tutte le carte in regola per sfruttare al meglio i tuoi dati? Qualcosa non ti torna?

Con il supporto di Sinfo One tutto il processo può essere più semplice, efficace e affidabile, dalla raccolta dei dati fino all’accesso alle informazioni che servono, al momento giusto e nel formato più comodo per chi ha il compito di interpretarle e decidere.

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