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title: I 3 vantaggi dell’approccio Data as-a-Service alla Manutenzione
description: "SaaS vs DaaS: quali approcci per una manutenzione industriale veramente data-driven? Una panoramica sui vantaggi"
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# I 3 vantaggi dell’approccio Data as-a-Service alla Manutenzione

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 Tempo di lettura: 7 min

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 SEW-EURODRIVE  8 giu 2022

**La Trasformazione Digitale** ha cambiato il modo in cui viviamo e guardiamo le cose.  

Negli ultimi anni la consapevolezza dell’**importanza dei dati** sta crescendo rapidamente. I manager ne riconoscono le potenzialità e la tendenza all'utilizzo è in forte aumento. Questo cambiamento ha un **impatto anche sul processo decisionale** nelle nostre aziende. Non è solo la disponibilità dei dati a fare la differenza, ma il modo in cui i dati portano a migliori azioni e decisioni che ha dato il via al concetto di **Data Driven Company**.  

Si tratta di **un’azienda che è guidata dai dati** ed è quindi in grado di prendere decisioni basate su fatti oggettivi, e non su sensazioni personali. **La tecnologia digitale** è fondamentale, ma si tratta di un **passaggio strategico** in grado di portare **la cultura del dato** a tutti i livelli aziendali. 

In ambito industriale, ovvero in Produzione e nella Supply Chain, **l’Industrial Internet of Things**, che rende ogni oggetto un dispositivo connesso e comunicante, ha creato innumerevoli **opportunità legate all’accesso a nuove fonti di dati**. I sensori sono in grado di inviare informazioni in tempo reale e i tag tengono traccia di ogni spostamento. Ciò sta determinando **nuove esigenze sul piano della gestione dei dati stessi, sia in termini infrastrutturali che analitici**. Una **strategia data driven** richiede di partire con la misurazione sin dalle battute iniziali di un progetto: recuperare i dati in un secondo momento non è la strada migliore. La **cultura del dato** passa anche attraverso la sicurezza.  

**L’innovazione** passa dunque **attraverso due tipi di rivoluzione, tecnologica e culturale**, con l’obiettivo di generare una trasformazione strutturale che si esprime nell’intero ecosistema aziendale. Pensiamo ad esempio alla **gestione in tempo reale di dati da macchinari industriali connessi per la manutenzione predittiva**. 

## **SaaS vs DaaS ** 

Per molte aziende che fanno già uso di servizi di **Cloud Computing** la soluzione diventa quella di trarre ancora più vantaggi dalle piattaforme **SaaS (Software-as-a-Service) abbinate a tecnologie elettromeccaniche digitalizzate,** oppure di potenziare l’Anomaly Detection con i dati ottenibili dalle  soluzioni **DaaS (Data-as-a-Service)** e digitalizzare così anche impianti non connessi sin dalla loro realizzazione. Quest’ultima è un servizio che sfrutta le potenzialità e mette a disposizione dell'utilizzatore dell’impianto i dati dal campo, rendendoli accessibili e disponibili in vari formati e ad applicazioni.  **Le soluzioni DaaS e SaaS** offrono l’opportunità di implementare servizi in rete per il monitoraggio puntuale di macchine e impianti che, grazie a piattaforme software accessibili da remoto, agevolano la gestione degli asset, il riconoscimento dei vari dispositivi e la loro mappatura, il **monitoraggio delle condizioni di macchinari ed impianti**, la **manutenzione predittiva**, la messa in servizio di macchinari ed impianti, la rilevazione dei dati ed i modi di elaborazione degli stessi (Advanced Analytics). 

**DaaS** è quindi una **strategia di Data Management** che mira a sfruttare i dati come risorsa aziendale per una maggiore agilità aziendale, sfruttando architetture già esistenti e digitalizzando impianti non ancora 4.0. Fa parte delle offerte "**as a service**" diventate sempre più popolari dopo l'espansione di Internet negli anni '90, iniziata con l'introduzione del **Software as a Service (SaaS)**. In maniera analoga ad altri modelli "as a service", **DaaS** fornisce un modo per gestire le enormi quantità di dati che le organizzazioni generano ogni giorno ed erogare informazioni in tutta l'azienda per un **processo decisionale guidato dai dati**. 

## **Gli impatti potenziali sull’azienda Data as a Service (DaaS)** 

L'impatto potenziale del **Data as a Service (DaaS)** è molto ampio. Alcuni dei principali vantaggi che **DaaS** può apportare alle aziende nel tempo riguardano: **la monetizzazione** dei dati in termini organizzativi e operativi, **la riduzione dei costi** conseguente agli spunti messi in evidenza dall’analisi delle anomalie basate sui dati dal campo, la **maggiore possibilità di individuare possibili interventi innovativi** ed, in generale, un processo decisionale più agile. 

**I 3 vantaggi dell’approccio Data as-a-Service alla Manutenzione**   

Se rivolgiamo la nostra attenzione agli aspetti più direttamente attinenti la manutenzione scopriamo che le soluzioni **DaaS** e i suoi benefici nell’ambito manutentivo riguardano, grazie  alla **connettività**, l’accesso rapido **alle informazioni relative alle necessità di manutenzione**, il **monitoraggio diretto delle macchine** che può avvenire anche da remoto, con l’ulteriore possibilità di predirne il comportamento in funzione delle alterazione del funzionamento di motori e motoriduttori specie in ottica di manutenzione predittiva, aumentando la **disponibilità complessiva della macchina.** In sintesi quindi: 

**-Connettività** più semplice e conoscenza immediata delle informazioni fondamentali per l’Anomaly Detection e la manutenzione predittiva, che si traduce in **maggiore velocità nella soluzione dei problemi**.  

**-Possibilità di monitoraggio diretto** e da remoto, e predizione sul comportamento di macchine e impianti grazie alla disponibilità di basi di dati relative allo storico o a funzionalità disponibili di **auto-apprendimento** (machine learning). I benefici in questo caso sono una riduzione dei rischi di fermi macchina non previsti, la pianificazione della manutenzione basata su dati oggettivi e l’ottimizzazione dei magazzini ricambi e dei relativi costi di manutenzione. 

**-Disponibilità**, intesa come parametro utile a misurare **quanto la macchina è di fatto disponibile all’uso operativo;** la disponibilità dipende a sua volta da ulteriori due parametri, ovvero **l’affidabilità** (quanto è propensa la macchina al guasto) e la **manutenibilità** (quanto è facile da riparare una volta che sia avvenuto il guasto). Entrambi ovviamente sono migliorabili grazie ad una informazione analitica e puntuale sui dati di funzionamento di macchine e impianti. 

Emerge quindi un potenziale importante per il prolungamento dell’affidabilità degli impianti produttivi e l’ottimizzazione della gestione delle macchine, facendo evolvere gli approcci manutentivi reattivi o preventivi, in sistemi predittivi basati sui dati in tempo reale e da remoto, modernizzando **impianti esistenti in ottica Industry 4.0 con l’introduzione di soluzioni digitali e in cloud**. 

 

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