Di manutenzione predittiva degli asset, dagli impianti industriali agli immobili, si parla da molto tempo. Eppure, nonostante si tratti di uno dei casi d’uso più conosciuti del machine learning, il mercato continua a mostrare un forte potenziale di crescita: Mordor Intelligence stima infatti un tasso annuo composto del 34% a livello globale tra il 2026 e il 2031.
In Italia i segnali sono interessanti, ma raccontano una diffusione non ancora generalizzata. Secondo l’Osservatorio PoliMi, oggi circa il 30% delle grandi imprese utilizza soluzioni di Industrial AI, percentuale che scende al 12% tra le medie aziende. All’interno di questo perimetro, la manutenzione predittiva interessa il 49% delle imprese che hanno già avviato progetti pilota o esecutivi di AI. Il potenziale è evidente, ma in termini assoluti l’adozione resta quindi ancora circoscritta a una quota limitata di soggetti economici.
Se poi andiamo oltre l’ambito industriale, la situazione appare ancora più chiara: secondo i dati di Confindustria relativi al 2025, la manutenzione predittiva era utilizzata soltanto dal 10% delle aziende già in fase avanzata di adozione o sperimentazione dell’AI.
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Dati incompleti e processi poco strutturati limitano la manutenzione predittiva
Trattandosi di uno dei casi d’uso più noti dell’AI, perché la sua adozione è limitata? Secondo Sebastiano Zorzi, EAM Senior Analyst Europe di Omninecs, azienda italiana che supporta le imprese nell’evoluzione dei processi di Asset Management attraverso la piattaforma IBM Maximo, il passaggio dal modello reattivo e quello predittivo non è solo un salto tecnologico, ma un percorso progressivo che richiede solide fondamenta gestionali e organizzative.
«In molti casi il problema è lo step zero – spiega Zorzi – ovvero non avere un’anagrafica completa e dettagliata dei propri asset. Se manca un censimento puntuale, non si hanno informazioni su modelli, produttori, specifici componenti e dettaglio sui guasti, si resta inevitabilmente vincolati a una manutenzione reattiva». Il problema è evidente soprattutto in settori come retail e banking, dove lo stesso concetto di asset è complesso da circoscrivere. Un impianto di condizionamento, per esempio, è composto da numerosi elementi che devono essere censiti e tracciati singolarmente: se mancano dati strutturati su componenti, fornitori, modelli e modalità di guasto, diventa difficile impostare persino una manutenzione preventiva efficace, per non parlare di quella predittiva.
Tra le altre cause identificate da Omninecs vi è un’organizzazione spesso poco strutturata sul fronte dell’ingegneria di manutenzione, strumenti di base (Excel) e un failure reporting incompleto. Ma va messo in conto anche un fraintendimento diffuso tra manutenzione preventiva e predittiva: Zorzi spiega che «Analizzare lo storico dei guasti e calcolare parametri come il Mean Time Between Failure consente di abilitare e migliorare la manutenzione preventiva, ma non equivale ancora a conoscere lo stato di salute reale dell’asset. La manutenzione predittiva richiede invece il monitoraggio continuo dei parametri operativi e la capacità di correlare questi dati con lo storico degli eventi e dei guasti».
La manutenzione predittiva è dunque un’altra partita. Ma è una partita che le aziende hanno tutto l’interesse a giocare, perché rimanere imbrigliati in approcci reattivi le espone a pesanti costi evitabili, dai fermi impianto allo spreco di risorse materiali e umane, fino ai rischi per la sicurezza dei lavoratori e dell’ambiente.
Il percorso che conduce dalla reattività alla predittività
Il passaggio alla manutenzione predittiva non comincia dall’acquisto di sensori o piattaforme IoT, ma da una valutazione attenta del parco asset. Prima di investire in tecnologia bisogna capire dove una potenziale manutenzione predittiva, che ovviamente imporrà un certo investimento, possa generare valore concreto, e questo lo si ottiene solo analizzando lo storico dei guasti, i costi di manutenzione e l’impatto dei fermi.
«L’errore – illustra Zorzi – è pensare di dover digitalizzare tutto. Occorre invece individuare gli asset realmente critici, quelli che concentrano la maggior parte dei costi o che, in caso di fermo, hanno l’impatto maggiore sul processo produttivo». La criticità, inoltre, non è soltanto economica, ma va valutata anche in termini di continuità dei processi, sicurezza e impatto ambientale.
Una volta definito il perimetro, può entrare in azione la tecnologia. Sensori IoT sempre più accessibili permettono di raccogliere parametri come temperatura e vibrazioni, mentre cloud, AI e machine learning consentono di elaborare flussi di dati crescenti e confrontarli con lo storico delle performance degli asset. Anche la sensoristica, però, deve rispondere a una logica di sostenibilità economica: l’investimento è giustificato quando i costi di acquisizione e gestione del dato sono proporzionati ai benefici ottenibili, dalla riduzione dei fermi agli interventi d’urgenza evitati.
Solo dopo aver identificato gli asset prioritari e predisposto la raccolta dei dati diventa quindi necessario convogliare il patrimonio informativo in una piattaforma evoluta di Asset Management che abiliti il monitoraggio continuo, l’analisi delle condizioni operative e la correlazione tra dati in tempo reale e storico manutentivo.
Enterprise Asset Management in azione con IBM Maximo
Per guidare le imprese verso una gestione evoluta dei propri asset, Omninecs sfrutta al 100% le potenzialità di IBM Maximo Application Suite, piattaforma con una storia pluridecennale nell’Enterprise Asset Management e in evoluzione continua sia sul piano funzionale che su quello tecnologico, grazie anche alle sinergie con l’ecosistema IBM.
Nata originariamente per supportare i processi di manutenzione, IBM Maximo ha progressivamente ampliato il proprio raggio d’azione fino ad arrivare all’attuale paradigma di Asset Performance Management (APM), ovvero un approccio che integra gestione, monitoraggio e analisi degli asset per migliorarne affidabilità e prestazioni lungo l’intero ciclo di vita.
Come spiegano gli esperti di Omninecs, il funzionamento si articola attraverso moduli integrati che collegano il mondo gestionale con quello operativo di campo, mettendo in piedi una sinergia virtuosa tra i mondi IT e OT.
L’evoluzione dalla manutenzione reattiva a quella predittiva si riflette chiaramente nell’architettura della piattaforma. Si parte dal Manage, il cuore gestionale della piattaforma, dove vengono strutturati anagrafiche degli asset, attività manutentive, storico degli interventi, ricambi e risorse. Su questo layer si innesta la componente del Monitor che connette il sistema alla sensoristica di campo per osservare il comportamento delle macchine e rilevare tempestivamente le anomalie di funzionamento.
Il salto di qualità avviene quando la telemetria di campo incontra la storia della macchina all’interno dell’Health, che di fatto effettua correlazioni tra dati in tempo reale e lo storico manutentivo per calcolare un indice oggettivo dello stato di salute dell’impianto e aprire la strada al Predict, il livello più avanzato che sfrutta gli algoritmi di ML per stimare la probabilità di guasto e suggerire decisioni accurate su tempi e priorità degli interventi.
Il percorso culmina con il Mobile, la soluzione che porta questi insight direttamente nelle mani dei tecnici sul campo per trasformarli in azioni correttive immediate; la consuntivazione in tempo reale fatta dai manutentori rialimenta poi il cuore gestionale del Manage, chiudendo di fatto il circuito.
Il valore del partner nell’evoluzione dell’Asset Management
La transizione verso la manutenzione predittiva richiede competenze, processi adeguati, qualità del dato e un percorso di adozione progressivo, capace di accompagnare l’organizzazione senza imporre trasformazioni radicali in un unico passaggio. L’architettura modulare di IBM Maximo favorisce questa gradualità, ma perché il percorso funzioni serve un partner in grado di unire conoscenza della piattaforma e comprensione profonda dei processi di Asset Management.
Omninecs è una realtà italiana partner di IBM e focalizzata proprio sull’Asset Management. Può contare su un team che riunisce competenze tecnologiche maturate all’interno dell’ecosistema della piattaforma ed esperienza di processo sviluppata in numerosi progetti e settori differenti.
«Oltre al know-how tecnologico sulla piattaforma – prosegue Zorzi – la vera differenza risiede nella conoscenza profonda dei processi. Per questo ci proponiamo non solo come uno tra i principali esperti europei della piattaforma IBM, ma come partner in un percorso graduale che comprende consulenza, sviluppo, implementazione e adozione della soluzione. Il nostro ruolo è aiutare l’azienda a individuare l’optimum tra l’adattamento dello strumento e la revisione dei propri processi per ereditare le best practice già presenti nel sistema».
Il punto, quindi, non è semplicemente implementare IBM Maximo, ma integrarlo in modo coerente con il livello di maturità, le priorità operative e gli obiettivi dell’azienda, costruendo una roadmap sostenibile verso modelli di manutenzione sempre più evoluti.
I tecnici e i manager Omninecs saranno presenti all’evento Tech Excellence, organizzato da NextWork360 in collaborazione con IBM e in programma il prossimo 12 novembre a Milano. L’evento, la cui partecipazione è soggetta alla conferma da parte della segreteria organizzativa, è un’occasione per approfondire il tema dell’Asset Management moderno, confrontarsi sui percorsi di adozione e capire come evolvere verso modelli sempre più moderni e innovativi.
Articolo realizzato in collaborazione con Omninecs.
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