Intelligenza Artificiale: al servizio di Stanley Black & Decker per ottimizzare le performance finanziarie

tStanley Black & Decker è un’azienda statunitense attrezzi, utensili da lavoro, minuteria metallica e prodotti correlati. L’azienda con sede negli Stati Uniti è il risultato di una fusione per incorporazione avvenuta all’inizio del 2010.

Chiave inglese e euro

L’innovazione e l’eccellenza dei suoi prodotti hanno alimentato il successo del marchio sinonimo di affidabilità e sicurezza. Oggi l’azienda investe per continuare a essere punto di riferimento per tutti coloro che utilizzano i suoi prodotti per lavorare in modo saltuario o professionale.

Stanley Black & Decker è il frutto di un percorso che ha portato due grandi realtà a creare una sinergia unendo le loro competenze. Una visione incentrata sulla volontà di migliorare la qualità dei prodotti e la comunità di persone che li utilizzano per fornire a loro volta servizi utili al prossimo.

Nel corso degli anni le due aziende hanno accumulato una serie di prodotti iconici utilizzati nei lavori domestici o nei cantieri. I due gruppi industriali sono conosciuti per la qualità superiore e l’innovazione dei loro prodotti e producono anche macchine e utensili pesanti per fabbriche, oleodotti, gasdotti e costruzioni.

A guidare questa variegata realtà industriale c’è Graham Robinson entrato a far parte dell’azienda nel 2020. Robinson è presidente di Stanley Industrial ed è arrivato ai vertici dirigenziali con l’obbiettivo di ridefinire la direzione strategica dei prodotti e servizi dell’azienda.

Il curriculum di Graham Robinson e il suo ruolo in Stanley Black & Decker

Prima di entrare a far parte di Stanley Black & Decker, Graham è stato dirigente di Honeywell per sette anni. La multinazionale Usa è operativa principalmente nel settore aerospaziale, nelle tecnologie per le aziende o l’edilizia, come i materiali ad alte prestazioni. Questa realtà dai molteplici interessi economici ha contribuito a incrementare le competenze del manager che ha avuto ruoli di rilievo anche per aziende come Samsung, AT & T e Motorola.

Graham ha conseguito una laurea in Ingegneria Elettrica presso la Tandon School of Engineering della New York University. A questo hanno fatto seguito un master in Ingegneria Elettrica presso la Cornell University e un altro in Amministrazione, Strategia Aziendale e Finanza. Il direttore della divisione Data Science di Stanley Black & Decker ha recentemente condiviso una relazione su come l’azienda stia evolvendo i suoi comparti produttivi affiancandovi l’intelligenza artificiale. Le soluzioni innovative consentono già oggi di ottimizzare settori quali quello automobilistico, sanità, servizi finanziari e marketing.

SBD è un’azienda che cerca di modellare la sua produzione in modo coerente agli attuali molteplici settori di applicazione dei suoi prodotti. Per rendere coerente i processi e ottimizzare i costi, l’intelligenza artificiale può apprendere il modo migliore in cui l’azienda deve venire gestita. Grazie ai dati aggregati e l’analisi dei modelli di produzione un sistema di intelligenza artificiale può eliminare le parti inefficienti e costruire un ecosistema ottimizzato sulle sfide del presente.

Il ruolo del machine learning e dell’intelligenza artificiale in SBD

La struttura decisionale, la cultura organizzativa e la distribuzione dei compiti sono ambiti che non rivelano nell’immediato i loro difetti organizzativi o funzionali. AI è in grado di simulare e ottimizzare questi aspetti in base a molteplici variabili dando all’azienda una struttura decisionale adatta agli scopi del suo business.

Le varie conoscenze finanziarie, tecniche e operative non possono essere sintetizzate dall’esperienza limitata degli operatori umani. Questo in quanto ognuno di essi è specializzato in un numero limitato di mansioni. Per questi motivi Stanley Black & Decker per voce del direttore Data Science, sta dando priorità alla presa in carico di sistemi in grado di analizzare e coordinare, catena di approvvigionamento, modelli di domanda e offerta e organizzazione interna, al fine di ottenere il miglior ritorno sull’investimento. L’automazione grazie al machine learning consente di migliorare in un circolo virtuoso le attività economiche nel portafoglio di SBD in un’ottica di lungo periodo.

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