Cliente
CISA è un’azienda internazionale che si occupa di progettare e produrre innovativi sistemi di sterilizzazione ed è all’avanguardia nello sviluppo di tecnologie e sistemi pensati appositamente per lo Smart hospital del futuro.
CISA ha un parco di oltre 2500 macchine installate sul territorio italiano di cui 1400 sotto assistenza tecnica ed effettua circa 10000 interventi all’anno sui suoi macchinari.
Per fare questa attività di assistenza CISA si avvale di 30 tecnici specializzati e di un ufficio che si occupa di allocare questi tecnici ai vari interventi.
Esigenza
CISA aveva necessità di estrarre delle statistiche relative al processo di customer service al fine di prendere decisioni guidate maggiormente dai dati. Queste informazioni si riferiscono alle performance dei tecnici, all’affidabilità dei macchinari e al livello di servizio offerto ai clienti, oltre che al calcolo delle marginalità sui contratti di assistenza.
Tale esigenza veniva gestita effettuando delle query direttamente dal sistema ERP estraendo poi i dati in file di Excel in cui venivano costruite delle tabelle pivot.
Questo tipo di analisi, però, portava alla nascita di alcuni problemi, quali:
- Necessità di utenti avanzati per il tipo di analisi statistiche richieste;
- Lentezza di navigazione all’interno dei file di Excel per colpa della grande quantità di righe della query (oltre 200000);
- Impossibilità di cooperazione tra gli utenti;
- Necessità di ripetere l’operazione (scarico della query e rielaborazione) ogni volta che si voleva aggiornare l’analisi;
- Problemi di controllo delle versioni dei file di Excel;
- Possibilità di errori o di cancellazione dei dati da parte degli utenti.
Un altro tema rilevante per Cisa era avere costantemente sotto controllo la “salute” delle proprie macchine. Da qui l’esigenza di un sistema di allerta qualora una macchina avesse necessità di un certo numero di interventi in un certo periodo temporale.
Soluzione
Vista la politica della società di non adottare strumenti cloud e la necessità di un sistema di reportistica
che generasse sia delle dashboard che report paginati, la scelta è ricaduta immediatamente
sull’ecosistema Tableau e, nello specifico, su Tableau Server.
Sono state effettuate delle viste all’interno del database di produzione (Microsoft SQL Server 2008 R2) a
cui collegare Tableau Desktop in modo da creare la reportistica necessaria. Questa è stata pubblicata in
seguito su Tableau Server con aggiornamenti pianificati in modo giornaliero.
In totale sono state create 15 Dashboard e 20 report paginati.
Successivamente, la struttura è stata estesa a tutte le aree di business dell’azienda (Vendite,
Amministrazione, Produzione, Acquisti) utilizzando 20 utenti che attivamente si avvalgono di questo
strumento per prendere decisioni.
È stato, inoltre, creato un sistema di allerta che invia automaticamente una mail quando un macchinario
subisce più di 3 interventi entro 15 giorni.
Di sotto alcuni esempi di reportistica di Cisa:
Di sotto alcuni esempi di reportistica di Cisa:
Risultati
Per dimostrare i risultati ottenuti, si può far riferimento ad uno degli indicatori più importanti nel
processo di assistenza tecnica, ossia i tempi di risposta alle richieste di assistenza.
È stato, infatti, costruito un grafico che mostra la composizione della risposta dei tempi (entro 4 ore, tra
4 e 12 ore, oltre 12 ore).
In un’analisi mensile abbiamo notato che prima dell’installazione di Tableau il 63,5% degli interventi
veniva svolto entro 4 ore, il 19,45% tra 4 e 12 ore ed il restante 17,05 % oltre 12 ore.
A distanza di 6 mesi dall’installazione e dallo sviluppo del prodotto, il numero degli interventi svolti entro
4 ore è salito al 93%, mentre gli interventi entro 4 e 12 ore sono scesi rispettivamente fino al 4% e 3%
Tecnologie
ERP: SAP Business One
Database: Microsoft SQL Server 2008 R2
Business Intelligence Software: Tableau desktop, Tableau server