La digitalizzazione sta radicalmente trasformando l’offerta delle imprese, non solo dal punto di vista dell’innovazione di prodotto, ma anche riguardo alla gestione dei processi di after-market.
Con “servizi di after-market” si intende l’assistenza post-acquisto offerta dal fornitore per supportare il cliente nella risoluzione dei problemi o nella personalizzazione del prodotto, garantendo vicinanza e attenzione costante alle sue richieste anche dopo la vendita.
I progressi tecnologici stanno abilitando nuove modalità per seguire il consumatore dopo l’atto di acquisto. Ad esempio, alcuni fornitori mettono a disposizione degli acquirenti un portale che, previo inserimento del codice di un prodotto specifico, permette di ricavare tutta una serie di informazioni e documentazioni tecniche per eventuali attività di configurazione e troubleshooting.
La realtà aumentata rappresenta un altro fattore rivoluzionario per i servizi di after-market consentendo l’assistenza tecnica da remoto. Sono oggi disponibili sul mercato alcune applicazioni fruibili da smartphone o tablet che permettono al manutentore dell’azienda cliente di ottenere il supporto in tempo reale da parte della squadra tecnica del fornitore o partner. Nello specifico, tramite dispositivo mobile è possibile inquadrare con la fotocamera il guasto verificatosi all’impianto, disegnare in realtà aumentata le aree visualizzate sullo schermo e condividere con i tecnici in remoto le immagini. Il manutentore in locale potrà interagire in tempo reale con il proprio partner tramite viva voce o chat, ottenendo le indicazioni necessarie per effettuare con successo l’intervento.
Ma i progressi della digitalizzazione in ambito after-market vanno oltre, coinvolgendo anche il condition monitoring e la manutenzione predittiva.
Grazie all’Internet of Things, che permette a qualsiasi oggetto di connettersi in rete e trasmettere dati al cloud, le operazioni di manutenzione all’interno degli impianti industriali possono guadagnare vantaggi in termini di efficienza e flessibilità.
Qualsiasi macchina o singolo componente, infatti, può essere dotato di sensori intelligenti che collezionano e inviano informazioni di stato o funzionamento (temperatura, livello dell’olio, vibrazioni, potenza, numero di giri e così via) ai sistemi informativi centrali (sul cloud o in locale). Qui le applicazioni analitiche incrociano ed elaborano gli indicatori raccolti, offrendo una vista completa sulla salute dell’impianto e rilevando eventuali anomalie.
Sintetizzando, il condition monitoring tramite una serie di strumenti di rilevamento e misurazione, permette di tenere sotto controllo il funzionamento e l’efficienza dell’intero stabilimento, con la possibilità di intervenire in caso di deviazioni dallo stato ottimale.
La manutenzione predittiva rappresenta invece il passo successivo: gli strumenti analitici, sulla base degli indicatori rilevati, permettono non soltanto di effettuare una diagnosi completa e in real-time sulla salute del componente, ma anche di effettuare previsioni su potenziali guasti. Sostanzialmente, incrociando i dati, si andrà a capire se e quando le eventuali anomalie riscontrate potranno sfociare in un guasto effettivo del macchinario e in un eventuale blocco produttivo. Si andrà così a intervenire - con la propria squadra o il supporto del fornitore - tempestivamente (cioè prima che si verifichi l’incidente evitando così i costi legati all’urgenza) e solo qualora fosse strettamente necessario (senza quindi gli sprechi di una manutenzione preventiva).
Le applicazioni di predictive maintenance futuribili punteranno alla realizzazione di una rete di monitoraggio intelligente basata sull’autoapprendimento: in sostanza, i sistemi analitici permetteranno non solo di rilevare l’imminenza del guasto, ma anche di “prendere decisioni” sulla base delle esperienze pregresse e attivare meccanismi di autoregolazione dell’impianto al fine di scongiurare gli incidenti.
I vantaggi della manutenzione predittiva sono evidenti e spaziano dalle garanzie di continuità operativa alla riduzione dei costi di manutenzione fino alla maggiore durata dei macchinari. Si evitano inoltre i pericolosi danni all’immagine dovuti ai fermi produttivi che potrebbero portare al mancato rispetto dei tempi di consegna, con conseguente perdita della commessa, del cliente e della reputazione.
Si pensi quindi a quanti risparmi potrebbe portare la sensorizzazione dei motori: l’IoT renderebbe disponibile un’elevata quantità di dati garantendo una visione di insieme sui componenti e alimentando le preziose applicazioni di monitoraggio e predictive maintenance. Il beneficio immediato è la riduzione delle spese di manutenzione (acquisto delle parti di ricambio, costo della manodopera, minimizzazione delle emergenze eccetera), con la prospettiva di configurare scenari organizzativi più efficienti.