Ansaldo Energia optimise la qualité des données et suit les KPI essentiels grâce à l'analytique automatisée

Ansaldo Energia fabrique des générateurs et des turbines pour les centrales thermoélectriques depuis près de 200 ans et dans plus de 90 pays. Tout cela nécessite une planification complexe des projets et des ressources, afin de s'assurer que les clients reçoivent des équipements et composants parfaits et dans les délais.

En tant que responsable de la planification, Guglielmo Mantero travaille en étroite collaboration avec l'équipe afin d'élaborer des stratégies à court et long terme pour les lignes de production, et en veillant à ce que la chaîne d'approvisionnement puisse répondre aux exigences de l'entreprise. « Nos délais sont généralement de six mois à un an », explique M. Mantero. « Toutefois, nous pouvons également effectuer une planification ad hoc à court terme si nécessaire. »

Différents services et équipes saisissent des données dans SAP, la principale source de données de planification des ressources d'Ansaldo Energia. Mais M. Mantero et son équipe se sont rendu compte que des données inexactes avaient des conséquences négatives sur la chaîne d'approvisionnement. « Sans les vérifications appropriées, des données non fiables peuvent facilement se retrouver dans SAP, et comme nous les utilisons pour nombre de systèmes et processus différents, cela entraîne souvent une pollution en aval », explique-t-il.

Avec son équipe, il a travaillé à la création d'un ensemble de KPI pour aider l'entreprise à s'assurer de l'exactitude des données de son ERP et de son SCP, par exemple en vérifiant que les commandes sont correctement datées. Une date de commande erronée peut entraîner la commande de composants trop tôt ou trop tard, perturbant ainsi le calendrier de fabrication et le budget soigneusement préparé par le service de planification.

L'équipe avait besoin d'une nouvelle manière de surveiller ces KPI, en gardant un œil sur la qualité des données et sur les conséquences réelles d'informations inexactes ou obsolètes sur les processus de fabrication.

M. Mantero a appris qu'un test d'Alteryx était lancé dans l'entreprise et a rapidement proposé son expérience. « Je me suis immédiatement porté volontaire », explique-t-il. « J'ai toujours aimé travailler avec des outils comme celui-ci. »

Après avoir suivi les leçons interactives de l'Alteryx Academy, il a commencé à expérimenter avec Alteryx Designer en créant des workflows qui pouvaient utiliser les données de SAP, les comparer avec d'autres jeux de données et générer des feuilles de calcul pour une analyse plus pratique.

Pour le moment, il a utilisé le produit pour créer des workflows pour deux KPI : le suivi des commandes planifiées et passées de composants et de matériaux, et le suivi du retrait de ces éléments pour être utilisés dans un projet.

« Alteryx permet de mettre en place ces processus de surveillance des KPI », ajoute-t-il. « Les feuilles de calcul ne sont tout simplement pas aussi fiables et ne permettent pas de reproduire les opérations. Mais avec Alteryx, la logique est toujours cohérente, ce qui signifie que l'on peut facilement utiliser un workflow comme structure pour un autre. »

Le service de planification n'est pas le seul à adopter l'automatisation analytique et des données. Les collègues dans la chaîne d'approvisionnement, l'administration et les finances travaillent également avec Alteryx pour accélérer l'analytique et améliorer la qualité des insights destinés à la direction.

Après seulement quelques mois, Ansaldo Energia compte désormais plus de 25 utilisateurs qui travaillent régulièrement avec Alteryx Designer et exécutent leurs workflows via Alteryx Server.

Pour l'équipe de planification, l'automatisation des workflows a été essentielle afin de créer une image précise et évolutive de la façon dont l'entreprise gère ses données, et des effets néfastes des données inexactes sur les processus de fabrication.

« Nous avons créé nos KPI pour améliorer la qualité des données, et nos workflows Alteryx nous aident à déterminer quels domaines posent problème dans la gestion des données de l'entreprise. Ainsi, nous savons où concentrer nos efforts d'amélioration, et les personnes sont responsables de leurs propres données. »

Les workflows contribuent déjà à améliorer la gestion des données au sein d'Ansaldo Energia. Par exemple, en seulement cinq mois, l'équipe de planification a augmenté le pourcentage de commandes valides provenant de SAP après avoir identifié les zones problématiques de son processus de commande pour la fabrication de générateurs. Avec cette amélioration de 75 % à 92 %, les planificateurs ont une vision plus précise du travail à venir, les aidant à budgétiser et à planifier la fabrication en toute confiance.

D'autres services d'Ansaldo Energia connaissent également une belle réussite. L'équipe financière a automatisé le rapprochement des données, la budgétisation, les processus de compte de résultat, et bien plus encore, pour permettre à l'entreprise d'économiser 1 million € par an. En réduisant le nombre de tâches manuelles, le service financier a également amélioré la qualité de ses données et a permis à l'équipe de direction d'accéder aux insights plus rapidement et régulièrement.