Il produttore automobilistico americano Oshkosh Corp. progetta e costruisce camion speciali da oltre un secolo. Ma negli ultimi anni, l’azienda con sede nel Wisconsin ha aumentato l’utilizzo e lo sfruttamento di dati per guidare il processo decisionale. “Ci stiamo concentrando sullo sviluppo di modelli predittivi per le nostre attività e aree funzionali” afferma Anupam Khare, vicepresidente senior e CIO di Oshkosh. “Negli ultimi 18 mesi abbiamo sviluppato circa 35 modelli analitici”.

Questi modelli hanno avuto un impatto sul reddito operativo per milioni di dollari. Oshkosh, fondata nel 1917, produce camion speciali, veicoli militari, apparati antincendio aeroportuali e attrezzature di accesso. Gestisce 147 stabilimenti di produzione in 22 Paesi e vende le sue attrezzature e veicoli in più di 150 Paesi.

Quando Khare è entrato a far parte dell’azienda nel 2018 per supervisionarne la trasformazione digitale, le capacità di analisi e dati di Oshkosh consistevano solo in un piccolo gruppo di business intelligence (BI) in JLG Industries, una società di Oshkosh specializzata nella progettazione, produzione e marketing di apparecchiature di accesso come piattaforme e sollevatori telescopici.

Determinata ad aiutare Oshkosh a diventare più basata sui dati, nel 2019 Khare ha assunto Marina Pashkevich-Zayed nel ruolo di vicepresidente della divisione analisi avanzate e intelligenza artificiale da una società di consulenza, con l’obiettivo di concentrarsi su produzione digitale, analisi avanzata e automazione dei processi robotici (RPA). Il suo arrivo ha dato il via quasi subito a un team di data scientist, data engineer e data architects.

“Siamo stati molto fortunati ad assumere persone fantastiche nell’area del Wisconsin, il che non è facile”, afferma Khare. “Abbiamo creato un team il più diversificato possibile. Abbiamo anche due o tre persone che abbiamo formato internamente e anche loro sono entrate a far parte del team di data science “.

Revisione delle operazioni sui dati

Una delle prime iniziative di Khare è stata quella di valutare il portafoglio di applicazioni e dati dell’azienda per determinarne il valore aziendale. Questa valutazione ha rilevato una serie di inefficienze. Ad esempio, molte delle applicazioni dell’azienda non erano integrate con il suo sistema ERP, costringendo i dipendenti a trasferire manualmente i dati dai fogli di calcolo ad altre applicazioni o inviare i dati ai fornitori tramite e-mail (fino a 200 a settimana). Il team di Khare ha scoperto che questi processi manuali consumavano circa 8.000 ore di lavoro all’anno.

Di conseguenza Khare si è concentrato sull’utilizzo di RPA per collegare le applicazioni chiave e il sistema ERP, automatizzando l’intero processo. Da lì, l’azienda si è concentrata sulla creazione di capacità predittive per aiutare a prevedere i margini su ordini e clienti, decidere dove fare offerte per nuovi affari e ottimizzare la propria supply chain.

IBM Spectrum Protect Plus

Uno dei progetti più recenti dell’azienda (Digital Buying Experience) utilizza modelli analitici avanzati integrati con uno strumento di configurazione per prevedere i costi di materiale e manodopera in base alle configurazioni uniche di un camion per fornire ai clienti preventivi più precisi e tempestivi. Il progetto ha valso a Oshkosh un CIO 100 Award in IT Excellence.

“L’analisi avanzata è ormai diventata un obiettivo del CEO e ogni anno rivedo i progressi con il consiglio di amministrazione”, afferma Khare. Inoltre, una volta al trimestre, il team esegue una revisione congiunta dei progetti di analisi con le unità business.

Mettere il valore come priorità assoluta

Per garantire che l’analisi dei dati abbia un impatto, il team di Khare crea solo progetti che hanno uno sponsor davvero interessato, quindi assegna la priorità ai progetti in base ai benefici attesi. “Uno sponsor “appassionato” indica un uomo d’affari che ha un problema o punti deboli che l’analisi dei dati può aiutare a risolvere. La passione è il primo elemento”, afferma Khare. “Il secondo elemento è la quantificazione dei vantaggi del progetto sul profitto dell’azienda, ovvero il reddito operativo o la crescita delle vendite”.

Per aiutare i potenziali sponsor a capire come i dati e gli analytics possono aiutarli, il team di Khare ha sviluppato un catalogo di circa 100 casi d’uso per diverse aree funzionali. “Il nostro team fondamentalmente svolge dei seminari in più aziende e aree funzionali e spiega in modo approfondito le possibilità portate dall’analisi dei dati”.

Khare osserva inoltre che il team cerca di allineare i propri data scientist con le linee di business dell’azienda, fornendo ai data scientist una visione molto più approfondita di ogni azienda e delle sue esigenze. Il risultato è che i data scientist hanno iniziato a parlare nella lingua del business e gli uomini d’affari hanno iniziato ad adottare il linguaggio dei dati, portando a interazioni più intuitive e alla generazione di più idee.

Culturalmente, Khare afferma che il team ha una cultura CARE, che è sinonimo di ossessione per il cliente, agilità, risultati e imprenditorialità. I team IT e di analisi enfatizzano queste qualità tramite metriche e discussioni. Khare osserva che esiste un incentivo per i membri del team che mostrano questi comportamenti.

“Quello che abbiamo imparato è che concentrarsi su reali opportunità di business ed essere dei validi storyteller sono la chiave del successo”, conclude Khare. “Essere uno storyteller capace aiuta ad espandersi e creare slancio, e concentrarsi sulle reali opportunità di business non solo aiuta il business, ma anche la vostra capacità IT-as-a-business”.