MARKET | 7 Dic 2017

Manutenzione 4.0: che ruolo giocano i dati?

Come i dati faranno (e fanno già) vincere la sfida con la concorrenza

Cosa c’è dietro il termine Manutenzione 4.0? Un tentativo di cavalcare la moda del momento o un’occasione da non mancare?

Vedremo come le aziende più attente alle possibilità offerte dalle nuove tecnologie stanno cambiando il modo di progettare e organizzare la manutenzione sotto la spinta delle dinamiche evolutive dell’Industria 4.0. Le stesse dinamiche che hanno mutato i fattori di successo e fallimento delle aziende. Vedremo quindi come, anche nella gestione degli asset, la sfida con la concorrenza sarà vinta sapendo investire nelle risorse oggi a maggiore potenziale: i dati.

A differenza di altre risorse pregiate, tuttavia, sappiamo che oggi i dati non sono certamente scarsi: sono tanti e in aumento, più di quanto le aziende siano pronte a usarli. Ma con l’aumento dei volumi e della varietà dei dati disponibili non sempre ne aumenta la qualità e il valore per il business.

Da dati a intelligenza

Diventa quindi fattore di vantaggio competitivo primario l’abilità nel trasformare i propri dati in intelligenza, e la capacità di utilizzare questa intelligenza per prendere decisioni tempestive. Ma questo non è ancora sufficiente se non si sanno utilizzare le nuove tecnologie per ricavare una vista sistemica, che domini la complessità intrinseca dei moderni processi produttivi e di supporto alla produzione. Solo così sarà possibile collegare le performance dei singoli asset al valore realmente generato per l’azienda durante il loro ciclo di vita.

Manutenzione 4.0 significherà quindi valutare e anticipare l’impatto delle singole politiche manutentive non solo sul singolo asset ma sulla marginalità aziendale complessiva, tenendo conto di tutti i fattori in gioco e della complessità di sistema. Certamente non è pensabile farlo con i tradizionali strumenti di Business Intelligence. Sono le tecnologie che genericamente rientrano sotto il cappello di Industria 4.0 che rendono possibile questa esplosione di dati. È grazie a queste infatti che oggi è economicamente sostenibile avere accesso e accumulare quantità precedentemente inimmaginabili di dati, di qualunque natura, a prescindere dalla distanza alla quale siano stati generati, e con queste mettere a punto e alimentare i modelli matematici.

Perché i modelli matematici applicati ai dati?

Ad esempio per formulare previsioni sull’andamento futuro di KPI quali indici di usura, livelli di scorta, MTBF, MTRS e degli effetti che i singoli eventi potranno avere sulle performance complessive dei processi. All’interno di questi modelli sarà anche possibile tenere conto della variabilità stocastica intrinseca degli eventi e  delle incertezze sui modelli, sulle misure e dalla non razionalità dei comportamenti umani. Diventa quindi, ad esempio, possibile per chi è responsabile della manutenzione tenere presenti e ottimizzare in maniera integrata, l’efficienza operativa giornaliera del singolo componente e le performance di medio-lungo periodo di tutte le operations.

Arrivare a questi risultati richiede la capacità di scegliere tra le innumerevoli tecnologie disponibili e d’integrarle all’interno delle proprie realtà aziendali. Richiede inoltre la capacità di articolare un percorso evolutivo, definito e misurato su criteri di maturità oggettivi e riconosciuti a livello internazionale e supportato da un Business Case altrettanto solido, a garanzia del fatto che l’adozione di nuove tecnologie non sia fine a se stessa. Richiede infine la capacità di governare il cambiamento con una visione coinvolgente, che valorizzi le competenze delle persone ed eviti che la naturale paura del nuovo, e in particolare di essere sostituiti dalle tecnologie, si trasformi in chiusura a difesa di posizioni alla lunga insostenibili sul mercato, danneggiando se stesse e l’azienda cui appartengono.

È possibile opporsi a questo processo?

Diverse aziende in settori apparentemente considerati molto tradizionali e poco innovativi hanno improvvisamente trovato, con amara sorpresa, tra i loro competitor aziende della Silicon Valley, con poca o nessuna esperienza nel loro settore ma con una enorme capacità di valorizzare i dati.

La corsa all’oro (ai dati) è già cominciata, chi resterà indietro?

Maurizio La Porta