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Come cambia l’Enterprise Asset Management nell’era del mobile e della Business Intelligence

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Metodologie

Come cambia l’Enterprise Asset Management nell’era del mobile e della Business Intelligence

Estrarre insight con dati provenienti da impianti connessi e condividerli con ciascuno degli attori coinvolti nella catena del valore: così le imprese possono ridurre i costi e gestire meglio le risorse umane e finanziarie da destinare alle attività di manutenzione

15 Mag 2020

di Domenico Aliperto

Il mobile e la business intelligence (BI) stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende concepiscono i propri programmi di Enterprise Asset Management. Sono infatti due le componenti che aiutano le organizzazioni a gestire con maggiore efficienza macchinari, edifici, utensili e strumenti per la produttività: da una parte l’analisi dei dati generati dall’interazione delle macchine produttive, consentendo di monitorare l’effettivo status quo degli impianti connessi e di valutare azioni di intervento; dall’altra la possibilità di raccogliere, distribuire e condividere gli insight estratti lungo l’intera filiera, un fattore determinante nel momento in cui l’obiettivo è quello di coordinare tutti gli attori coinvolti nell’installazione, nell’utilizzo e nella manutenzione degli asset in modo che operino nel momento e nel modo giusto.

Risulta evidente che ciò che consente di fare il grande salto è la combinazione di più soluzioni tecnologiche, con l’indispensabile precisazione che per orchestrarle occorrono piattaforme di nuova concezione, non solo in grado di integrarne le funzioni ma anche di ridurre la complessità di gestione per ciascuna tipologia di utente.

Come? Attraverso CMMS (Computerized Maintenance Management System) di nuova generazione, ovviamente web, accompagnati da dashboard intuitive, personalizzabili e soprattutto fruibili da qualsiasi dispositivo, a prescindere dalla situazione d’uso. L’adozione di suite avanzate per la gestione della manutenzione combinando le prerogative delle tecnologie mobile e della business intelligence, consente nel medio termine di ottimizzare gli impianti e ridurre sensibilmente i costi di gestione e delle attività manutenzione: la segnalazione puntuale dei problemi e il tracciamento sistematico degli interventi aiuta a costruire serie statistiche che opportunamente elaborate possono dare vita a strategie di manutenzione predittiva. Questo consente di prevenire eventuali guasti e, di conseguenza, ridurre al minimo i fermi-macchina, generando al tempo stesso una documentazione completa e sempre aggiornata da associare a ciascun asset, così che tutti gli attori – responsabili e operatori, agenti interni ed esterni – abbiano la possibilità di accedere a dati storici e informazioni correnti anche per migliorare la gestione delle certificazioni, della compliance alle norme di sicurezza e dell’impatto ambientale. Ma andiamo con ordine.

Gli asset “parlano”, ascoltarli significa analizzare i dati che producono

Il primo passo per intraprendere il percorso che consente di arrivare a questo tipo di risultato è la creazione di un sistema di “ascolto” degli asset. Edifici, macchinari e device, infatti, “parlano”. Venendo adoperati, o interagendo tra loro o ancora interfacciandosi con i sensori di cui spesso sono dotati, gli asset producono un’infinità di dati che, se raccolti e correlati tra loro, descrivono in modo puntuale lo stato di efficienza di un oggetto o di una procedura.

È quello che viene definito Internet of Things (IoT), o meglio, nell’accezione particolare dei contesti produttivi, Industrial Internet of Things (IIoT).

Mettere gli oggetti in relazione con una centrale operativa e monitorarne il funzionamento è di per sé un’operazione abbastanza semplice. Esistono valide soluzioni di mercato che permettono di connettere ormai qualsiasi tipo di asset senza dover apportare modifiche sostanziali alla struttura dell’impianto. Quest’ultimo ha così la facoltà di trasmettere, senza soluzione di continuità, input di varia natura, i quali possono essere immagazzinati nei database aziendali. Raccogliere i dati relativi, per esempio, ai tempi di funzionamento, agli errori registrati o ad altri fattori – come temperatura e pressione – che misurano lo stato del macchinario non è però sufficiente per comprendere a fondo come si sta comportando l’asset e, soprattutto, in che modo le sue performance influiscono sul processo in cui è coinvolto, sulle altre macchine produttive, sul contesto in cui è inserito e, in ultima analisi, sulla programmazione delle attività manutentive.

Elaborare i dati e ridistribuire gli insight lungo la catena del valore

Rispetto all’asset management, il salto di qualità vero e proprio avviene solo nel momento in cui questi input vengono strutturati e, grazie a soluzioni di business intelligence e data analytics, correlati per identificare pattern, regole ed eccezioni all’interno dell’ecosistema produttivo, evidenziando relazioni di causa-effetto tra eventi, processi e prassi non immediatamente riscontrabili nell’esperienza quotidiana o – come spesso succede – del tutto invisibili all’occhio umano.

Ma non basta ancora: gli insight ottenuti devono essere distribuiti lungo la catena del valore, coinvolgendo in maniera coerente e tempestiva tutti gli attori del processo, dalla direzione aziendale agli addetti al controllo di gestione, passando per i responsabili dell’ufficio tecnico e arrivando ai manutentori interni ed esterni. Nel momento in cui ogni asset aziendale viene considerato oggetto di manutenzione da gestire in modo programmato o con appositi interventi su richiesta o per guasto, riuscire a ottimizzare queste attività attraverso funzioni di inserimento, ricerca, collaboration, workflow e messaging consente alle imprese di risultare più efficaci e più efficienti nel coordinamento delle risorse, umane e finanziarie.

Perché tutto questo sia possibile, bisogna disporre di una suite flessibile e modulare, in grado non solo di coprire ciascuna delle fasi del ciclo di vita di un asset (dalla progettazione alla realizzazione, passando per i test e arrivando per l’appunto alla manutenzione) ma soprattutto di tracciare in apposite strutture di log – utili anche a valutare il corretto utilizzo del sistema da parte degli utenti – ogni aggiornamento di sistema.

È fondamentale poi, nello sviluppo di qualsiasi progetto di business intelligence dedicato all’asset management, prevedere sistemi di redistribuzione delle informazioni così generate. Con un’avvertenza particolare: è indispensabile, nell’elaborare il meccanismo di condivisione, mettere l’utente al centro, calibrando l’esperienza d’uso e gli strumenti in funzione delle specifiche esigenze di ogni professionalità. La visualizzazione delle informazioni deve essere semplice e immediata, sia per i decisori sia per gli operatori e in special modo nella fruizione da mobile deve essere garantito un accesso intuitivo alle funzioni utilizzate più frequentemente. La piattaforma diventa così, in altre parole, il centro nevralgico per la raccolta e la condivisione delle informazioni aziendali relative agli asset, garantendo l’univocità del dato lungo l’intera catena del valore, su ogni livello di analisi e di intervento.

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Domenico Aliperto

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