How Chemical Companies Transform with SAP S4HANA – A Practical Guide

Adotta un'unica piattaforma affidabile per unificare i dati e realizzare valore rapidamente. Nel settore dei materiali speciali, questo approccio allinea produzione, qualità e fornitura tramite un modello di dati centralizzato, consentendo informazioni precise, una governance più rigorosa e tempi di ciclo più rapidi. L'implementazione di una piattaforma aziendale basata su cloud supporta processi semplificati e crea una base per una crescita sostenibile.

Svolge un ruolo chiave nello sbloccare opportunità di avanzamento e aiuta i team interfunzionali ad agire con sicurezza. La piattaforma connette produzione, approvvigionamento, sicurezza e controllo qualità, consentendo una pianificazione più precisa e un'esecuzione efficiente delle implementazioni che riducono il rischio di conformità e migliorano la sicurezza del prodotto. Inoltre, l'analisi di marketing può sfruttare i dati integrati per indirizzare i clienti, illustrare i vantaggi ambientali e supportare il reporting sulla sostenibilità. Il risultato è una lunga serie di miglioramenti che diventano flussi di lavoro semplificati piuttosto che sforzi isolati, e questo è essenziale per un modello di business sostenibile. Tutto ciò riduce gli sprechi e migliora l'ambiente.

L'intelligenza artificiale e l'analisi avanzata automatizzano le attività di routine, aumentano la fedeltà dei dati e consentono ai team di agire con sicurezza. Dashboard in tempo reale forniscono indicatori di performance accurati per la tracciabilità dei lotti, la resa e il rischio della supply chain. Acquisire efficientemente il feedback dal piano di lavoro ai dirigenti accelera il miglioramento continuo e riduce gli sprechi, migliorando anche la sicurezza e la gestione ambientale.

Per massimizzare il valore, organizzare un programma graduale attraverso implementazioni pilota che testino la governance, la gestione dei dati anagrafici e la pianificazione della produzione. Questo approccio coinvolge team di IT, operations e marketing, favorendo una più rapida adozione e una più ampia progressione delle capacità digitali. Concentrandosi sulla qualità dei dati, l'integrazione delle apparecchiature e la gestione del cambiamento, il percorso diventa più prevedibile, con un ROI misurabile e un aumento sostenibile della produttività e della qualità del prodotto.

I principi fondamentali per il successo includono un modello di dati semplificato, una chiara titolarità e una governance che abbracci stabilimenti, laboratori e fornitori. Scegliendo una piattaforma adattabile di un fornitore importante, le organizzazioni possono accelerare i progressi tra le varie funzioni, aumentare l'efficienza e costruire un ambiente operativo meno incline agli errori ma più solido. L'attenzione alla sicurezza e alla conformità riduce i rischi, consentendo al contempo una crescita in linea con le priorità ESG e le opportunità di espansione del mercato.

Cambiamento nel settore dei materiali: passi e insidie comuni

Inizia con una base di riferimento basata sui dati per le operazioni principali: acquisisci i tempi di ciclo, i conteggi dei batch, la varianza della resa e i costi dei materiali. Questo consente un rapido benchmarking e ti permette di conoscere i fattori di valore. Stabilisci una outcome map di una pagina per allineare la leadership e i team principali e fissa gli obiettivi per ogni sito in modo che i progressi possano essere monitorati in tutto il settore.

Stabilire una governance che faciliti la collaborazione tra i partner di consulenza, i servizi interni e le operazioni degli impianti. Definire una struttura di comando, assegnare i responsabili per i dati, i processi e il reporting e garantire un'unica fonte di verità per i dati master. Ciò include un piano di qualità dei dati che sposta i dati dai silos legacy in un repository centrale e si integra con i sistemi degli impianti esistenti.

Pianificare l'adozione in fasi che in genere coprono dai 6 ai 12 mesi per sito. Creare delle milestones e un calendario per la pianificazione per mantenere lo slancio e consentire modifiche. L'approccio graduale aiuta a creare slancio, a raggiungere quick win e a promuovere il consenso degli stakeholder, cosa che riduce sempre il rischio.

Progetta l'architettura dei dati con un repository centrale per i dati master, i dati delle apparecchiature e di processo e le informazioni sulla distinta base. Includi controlli di qualità dei dati, tracciamento della provenienza e automazione per la pulizia di routine. Analizza i dati in anticipo per identificare le lacune e convalidare che la nuova piattaforma possa gestire facilmente le transazioni principali e le esigenze di reporting.

Investi in iniziative di capitale umano: formazione, coaching e supporto pratico. Questo facilita l'adozione, riduce la resistenza degli utenti e garantisce che le nuove soluzioni vengano utilizzate per generare valore. Rendi la formazione accessibile e ripetibile per promuovere una competenza continua nei vari ruoli.

Sicurezza, conformità e governance devono essere integrate fin dal primo giorno: definire i ruoli, implementare RBAC e stabilire audit trail. Includere wrapper di policy per la privacy dei dati e i controlli sull'esportazione per proteggere il know-how consentendo al contempo la collaborazione tra i siti.

Le tecnologie e i servizi comunemente adottati includono l'analisi dei dati, l'ottimizzazione della pianificazione e la manutenzione predittiva. I principali fornitori offrono adattatori pronti all'uso, il che riduce la necessità di codifica personalizzata. Alcune utility vengono spostate in ambienti cloud o ibridi per migliorare la scalabilità e la resilienza.

Monitoraggio e metriche: definire una suite di KPI che misuri il time-to-value, il costo per unità, la resa e la conformità normativa. Includere sempre una dashboard che evidenzi tendenze e segnali di allarme. Le notizie dal mercato indicano che i migliori performer combinano insight basati sui dati con un'esecuzione interfunzionale per rimanere competitivi.

Valutare i processi attuali e definire l'ambito di SAP S/4HANA

Avviare un'attività di discovery mirata per mappare i processi e i flussi di dati attuali, producendo baseline specifiche del dominio che definiscano l'ambito di S/4HANA. Questa preparazione può aiutare le aziende a evitare l'espansione eccessiva dell'ambito e a perseguire cambiamenti che producano benefici immediati. Le lezioni apprese dai domini pilota forniscono indicazioni per allineare le stesse famiglie di processi in tutto il portfolio.

Definisci l'ambito utilizzando quattro criteri: aree transazionali principali, preparazione della qualità dei dati, preparazione dell'integrazione e capacità di gestione del cambiamento. Concentrati solo sui domini essenziali per evitare l'espansione dell'ambito. L'ambito risultante deve coprire gli approvvigionamenti, l'order-to-cash, la pianificazione della produzione e i processi principali di finanza tipicamente eseguiti nelle organizzazioni industriali.

Stabilire un checkpoint di preparazione dei dati, concentrandosi sui proprietari dei dati master, metriche di qualità dei dati e regole di migrazione. Procedere senza eccessive personalizzazioni nel modello dati. Preparare i dati migrati utilizzando un modello dati comune. In assenza di dati completi, utilizzare record surrogati artificiali per convalidare le mappature.

Elaborare un piano di personalizzazione: i processi tipicamente eseguiti trasversalmente alle organizzazioni di settore possono beneficiare di funzionalità standard, mentre qualsiasi personalizzazione deve concentrarsi su risultati specifici. Le personalizzazioni non essenziali devono essere evitate; limitarsi a poche modifiche di alto valore. Evitare vincoli artificiali e modifiche scollegate all'interfaccia utente o ai report; questo preserva un modello di dati coerente e riduce al minimo i rischi.

Definisci la governance e i controlli di modifica: nomina i proprietari dei dati, conferma i diritti decisionali e pianifica le cadenze di revisione. Crea un piano delta per verificare i progressi durante lo sviluppo, eseguito dai team responsabili. Monitora gli indicatori di preparazione e il sentiment degli utenti per confermare la necessità di modifiche e il beneficio complessivo per il raggiungimento di risultati positivi nelle organizzazioni del settore.

Definisci le metriche di successo: accuratezza della migrazione dei dati, miglioramenti del cycle time e tassi di adozione da parte degli utenti. Definisci una baseline dinamica per monitorare le modifiche e pianifica delle revisioni post-go-live per confermare il raggiungimento dei risultati e per affinare lo scope delle attività in corso.

Pianifica la migrazione dei dati: pulizia, mappatura, convalida e cutover

Inizia definendo le aspettative, stabilendo una baseline di pulizia e bloccando un'unica fonte di verità per ridurre al minimo le fluttuazioni quando le risorse vengono spostate. Costruisci un'architettura edge che supporti un approccio chiaro alla qualità dei dati, alla governance e alla comunicazione alle business unit in tutta l'azienda.

Durante le fasi di pulizia e mappatura, codificare gli attributi standard, riconciliare i formati di origine e taggare i record in base alla provenienza per supportare la tracciabilità. Questo riduce la complessità della logistica, chiarisce l'investimento e riduce i tempi di validazione. Accenture fornisce un elenco di offerte per standardizzare i servizi dati in tutta l'azienda, consentendo un framework di mappatura coerente e una pianificazione del cutover più rapida.

Validazione: implementare controlli automatizzati per completezza, integrità referenziale e conformità alle regole aziendali. Tracciare i rischi elevati dalla sorgente al cutover, seguendo le best practice, e promuovere la correzione fino al raggiungimento dei criteri di accettazione; tracciare ogni asset spostato per preservare la tracciabilità.

Esecuzione del cutover: progettare una finestra di cutover scaglionata, definire i criteri di go/no-go e stabilire procedure di rollback. Questa necessità guida la definizione chiara di ruoli e responsabilità. Allineare la logistica ai cicli aziendali per minimizzare le interruzioni, mantenendo al contempo operazioni sostenibili e a basse emissioni di carbonio.

Governance e ottimizzazione continua: mantenere uno stretto canale di comunicazione, pubblicare un elenco giornaliero di rischi e problemi e monitorare le metriche di qualità dei dati dopo lo spostamento degli asset. Ogni asset spostato viene tracciato rispetto alla lineage. Rivedere le decisioni sull'architettura ogni trimestre per adattarsi alle condizioni limite e alle nuove origini dati.

Garantire la conformità normativa in S/4HANA: GxP, serializzazione e audit trail

Implementare un livello di governance GxP centralizzato che colleghi la serializzazione, la gestione dei lotti e le audit trail in un unico archivio dati per garantire operazioni conformi lungo tutta la supply chain.

Applica la tracciabilità completa dei lotti, dalle materie prime ai prodotti finiti, registrando eventi immutabili con data e ora e applicando controlli di accesso basati sui ruoli, per promuovere la responsabilità e semplificare i richiami.

Abilita audit trail tramite log a prova di manomissione, rilevamento automatico di anomalie e policy di retention protette; assicurati che gli audit siano facilmente riproducibili per gli enti regolatori, il che facilita la valutazione dei rischi e le attività di convalida. Questo approccio affronta le complesse aspettative normative e fornisce una baseline incoraggiante per i team che perseguono un controllo rigoroso.

Standardizzare i modelli di dati, i master data e gli eventi relativi ai batch per ridurre le complessità e allineare il processo, migliorando i risultati e accelerando l'implementazione nelle organizzazioni in via di sviluppo.

Adotta un framework di compliance model-driven, integrando tecnologie che convalidano i requisiti GxP, i formati di serializzazione e l'integrità della audit trail in ogni fase, promuovendo l'innovazione e facilitandone l'adozione.

Definire punti di controllo intorno alla preparazione al richiamo, consentendo un'azione rapida preservando al contempo l'integrità dei dati e la tracciabilità, il che riduce i rischi e supporta i risultati normativi desiderati.

I piani di gestione e implementazione dovrebbero comprendere implementazioni graduali, gestione del cambiamento e monitoraggio continuo, garantendo decisioni informate, aderenza alle preferenze e un percorso verso la standardizzazione. Comprendere le aspettative normative e mapparle sui controlli di sistema.

Scenari limite, come la serializzazione dei fornitori e gli scambi transfrontalieri, devono essere integrati tramite tecnologie di scambio dati sicure e una chiara titolarità dei registri di audit per evitare lacune nella conformità.

Metriche e reportistica: monitorare i KPI a livello di lotto, la copertura della serializzazione, i tempi di chiusura dei risultati degli audit e l'allineamento conformità-attività per dimostrare risultati tangibili per i team di qualità e i dirigenti.

Integrare MES/PLM e IoT con SAP S/4HANA

Raccomandazione: Costruire una data fabric condivisa che colleghi i dati MES/PLM dell'officina al core aziendale tramite API standardizzate e flussi di eventi, consentendo decisioni informate ed eliminando i silos.

Elementi chiave dell'approccio:

• Modello di dati e mappatura: definire gli oggetti principali (prodotto, distinta base, routing, attrezzature, dati dei sensori, risultati di qualità) e allineare gli aggiornamenti guidati da modifiche e ECO in modo che i team di produzione e ingegneria operino sulla stessa versione della verità, riducendo i rischi ambientali e di conformità.
• Ingestione IoT e streaming in tempo reale: implementare un livello edge IoT che traduca i segnali dell'impianto (temperatura, vibrazioni, rendimento) in un feed guidato dalla domanda e utilizzato dai sistemi ERP core e PLM; utilizzare un bus di eventi per attivare l'automazione.
• Integrazione PLM: automatizza la propagazione degli ECO, la gestione delle revisioni e l'analisi dell'impatto delle modifiche in modo che i piani di produzione riflettano le intenzioni ingegneristiche, garantendo la tracciabilità e la conformità alle normative.
• Automazione e workflow guidati dagli eventi: implementa workflow che rispondono a eventi di sensori, deviazioni di qualità o modifiche di componenti regolando una pianificazione, notificando la manutenzione o avviando azioni correttive, accelerando il time-to-value.
• Allineamento della domanda: collega le previsioni e i segnali di domanda dei clienti con la capacità a livello di linea e la disponibilità dei materiali in modo che le produzioni siano realmente guidate dalla domanda; questa è la differenza tra un'esecuzione reattiva e una proattiva.
• Metriche ambientali: acquisisci dati su energia, emissioni, scarti e utilizzo di acqua a livello di linea o area e trasferiscili ai report di sostenibilità, consentendo piani di miglioramento informati.
• Sicurezza e governance: applica l'accesso basato sui ruoli, la provenienza dei dati e la registrazione della conformità per supportare gli audit e proteggere la proprietà intellettuale.
• Coinvolgimento e governance: stabilire un modello di sponsorship condiviso tra IT, operations, quality e supply chain per evitare compartimenti stagni e garantire uno slancio sostenuto; coinvolgere tempestivamente gli utenti aziendali per migliorare l'adozione.
• Intelligenza artificiale e analisi: applicare l'IA per il rilevamento di difetti, la manutenzione predittiva e la previsione della domanda, potenziando l'esperienza umana e migliorando la strategia di esecuzione principale.
• Roadmap e milestones: iniziare con un prototipo di data fabric di 90 giorni che colleghi i dati MES e PLM al backbone ERP, espandere alla convergenza IT-OT e scalare a più siti.
• Valore strategico: tali integrazioni servono sempre più come una capacità fondamentale, espandendo il coinvolgimento tra le funzioni.

Tali risultati includono una maggiore produttività, tempi di inattività ridotti e una migliore tracciabilità lungo l'intero flusso di valore. Questo approccio può offrire un valore misurabile.

Per accelerare il valore, coinvolgendo un partner affidabile come Accenture: definire un approccio pragmatico, stabilire un'architettura di riferimento e implementare un programma graduale che dimostri vantaggi tangibili in termini di throughput, qualità e conformità, aiutando in definitiva le organizzazioni a fare il salto verso l'ambiente di produzione di domani.

Gestione del cambiamento guida: formazione, ruoli e governance

Avviare uno sprint formativo mirato di 12 settimane e istituire un comitato direttivo interfunzionale per governare tutte le attività di cambiamento, ottenendo un rapido allineamento.

Crea profili di ruolo e mappe RACI per chiarire le responsabilità, dagli sponsor esecutivi agli operatori in prima linea, fornendo ai leader gli strumenti per gestire efficacemente i problemi.

Crea una tassonomia dell'apprendimento che enfatizzi scenari pratici, simulazioni e risultati misurabili; usando l'intelligenza per personalizzare i curricula in base alla funzione.

Implementare rituali e audit di lean change, monitorando la preparazione come percentuale di utenti che superano le valutazioni e adeguare le risorse di conseguenza.

Adottare una mentalità a basse emissioni di carbonio per la governance dei dati e i miglioramenti dei processi al fine di allinearsi agli obiettivi di sostenibilità; l'intelligenza artificiale monitora i tassi di adozione e prevede i rischi.

Mantenere la soddisfazione allineando la formazione alle metriche di fulfillment, colmando le lacune di competenze persistenti e garantendo un supporto continuo.

Seguendo la cadenza di governance, una triade snella – responsabili aziendali, responsabili IT e revisori interni – stabilisce revisioni e audit, mantenendo la responsabilità.

Gestione delle performance: monitorare la percentuale di processi che adottano il nuovo approccio, controllare il tasso di accuratezza nell'inserimento dei dati e registrare le deviazioni.

Mantenere sempre una visione a lungo termine; i cicli di feedback basati sull'intelligence riducono l'attrito, allineano le aspettative e sostengono l'adozione.

La fortuna premia l'apprendimento disciplinato e il reporting trasparente, fattori che incrementano la fiducia degli utenti e portano a risultati positivi.

Seguendo le procedure di governance, i team mantengono l'adempimento delle forniture e la soddisfazione, garantendo una transizione fluida.

Promuovere una cultura di miglioramento continuo condividendo le conoscenze acquisite, misurando l'impatto e rafforzando le buone pratiche tra le varie unità.