Lo sviluppo delle nuove tecnologie 4.0 può consentire di migliorare drasticamente anche le attività di servizio e assistenza alla clientela e ottenere così maggiore efficienza dagli impianti.

Condition monitoring, Predictive maintenance, per cominciare con i servizi principali, ma anche il monitoraggio a distanza delle fasi di collaudo dei prodotti: sono tutti servizi che hanno lo scopo di controllare e gestire al meglio, in maniera continuativa e più tempestiva possibile, il funzionamento della produzione e tutti i processi aziendali.

Con diversi vantaggi per il cliente: continuità operativa, efficienza energetica, riduzione degli interventi per manutenzione e usura di strumenti e macchinari, abbattimento dei costi di manutenzione e gestione delle macchine, verifica e controllo a distanza della qualità di prodotti e servizi.

La manutenzione predittiva

L’importanza della manutenzione è aumentata molto innanzitutto per la crescente velocità e complessità dei processi produttivi, e delle potenzialità tecnologiche. La manutenzione è un punto cardine importante per l’ottimizzazione del valore aggiunto e, in molte aziende, non ancora compreso a fondo. La possibilità di evitare fermi di produzione si traduce direttamente in una disponibilità più elevata dell’impianto, riduzione di malfunzionamenti, e quindi dei costi di intervento e di fermo macchina.

L’utilizzo congiunto di IoT, Big data, intelligenza artificiale e Cloud computing permette di implementare la manutenzione predittiva. Vale a dire, il processo di monitoraggio delle condizioni di un dispositivo, macchinario o impianto industriale, basato su una serie predefinita di parametri e dati, che vengono monitorati costantemente da una piattaforma software in grado di analizzarli in tempo reale attraverso algoritmi (AI) di machine learning.

Secondo le analisi e stime di Deloitte, la Predictive maintenance può ridurre il tempo necessario per pianificare la manutenzione del 20-50%, aumentare il tempo di attività e la disponibilità delle apparecchiature del 10-20%, ridurre i costi complessivi di manutenzione del 5-10%. I tempi di fermo macchina non pianificati costano ai produttori industriali circa 50 miliardi di dollari l’anno a livello globale.

La manutenzione predittiva è l’evoluzione della manutenzione tradizionale, dove il ‘valore di soglia’ dei dispositivi, oltre il quale scatta l’allerta o l’allarme, non è fissato a priori, dai tecnici o da raccomandazioni delle case produttrici, ma viene determinato nel corso del tempo, utilizzando i dati generati dai sensori IoT installati all’interno delle apparecchiature. La piattaforma software acquisisce i dati durante il funzionamento dei macchinari, li elabora attraverso modelli matematici per individuare eventuali scostamenti rispetto alla norma e ai dati storici, e provvede a segnalare le anomalie. In questo modo, è possibile calcolare le probabilità e i tempi entro cui si verificherà un guasto, pianificando in anticipo interventi mirati, in modo da sostituire in tempo utile le componenti usurate o non più efficienti.

I settori di applicazione della Predictive maintenance

In una fabbrica metallurgica, per esempio, i dati operativi forniti dai macchinari (velocità di rotazione, potenza di taglio, vibrazione, temperatura) possono essere utilizzati in tempo reale per cambiare le strategie di produzione, ma anche per evitare malfunzionamenti, oppure ordinare con anticipo i ricambi necessari.
Nel settore dei Trasporti ferroviari, per citare uno dei principali operatori nazionali, Trenitalia ha da tempo sviluppato un sistema di monitoraggio in tempo reale dei treni Freccia Rossa, stimando una riduzione dei costi di manutenzione nell’ordine dell’8-10%; un valore molto importante visto che il budget annuo di manutenzione supera quota 1,3 miliardi di euro.

Nell’Automotive ci sono anche applicazioni ‘consumer’ e, nel caso di veicoli dotati di opportuni sensori, la manutenzione predittiva permette ai proprietari di portare l’auto in assistenza quando serve, senza attendere le manutenzioni programmate. Ma oltre al settore industriale, la manutenzione predittiva può essere usata in molti altri contesti produttivi. Nel mondo della produzione di energia, oltre alle previsioni sullo stato di funzionamento degli impianti, si può disporre di manutenzione predittiva sui consumi, oppure si può monitorare l’impatto degli impianti sull’ambiente, o gestire in forma predittiva l’andamento dei prezzi dell’energia.

Il Condition monitoring

Attraverso i servizi di Condition monitoring a distanza, l’azienda può rilevare in modo regolare, continuo e in tempo reale lo stato e il funzionamento degli impianti, attraverso sistemi di sensori e di misura, come ad esempio la termografia e la misurazione delle vibrazioni. Queste soluzioni di monitoraggio possono anche essere ‘personalizzate’, in linea con caratteristiche e necessità specifiche.

I sistemi di Condition monitoring rilevano e analizzano grandi quantità di dati, e le confrontano con i Big data storici: in questo modo, con una manutenzione orientata alle condizioni di sistema, attraverso il rilevamento in tempo reale dello stato degli impianti, è possibile agire prima che il problema si presenti, e non di reagire a problema o disservizio avvenuto. Gli elementi sottoposti a Condition monitoring possono essere di vario tipo: termografia dei componenti, endoscopia, controllo dei parametri principali, analisi dei sovraccarichi, analisi delle specifiche condizioni ambientali dell’installazione.

I vantaggi per l’azienda cliente sono molteplici: aumento della produttività, utilizzando pienamente la capacità dei sistemi aziendali; elevata affidabilità di questi sistemi, in quanto è possibile intercettare il problema prima che sia troppo tardi. Ma anche, ottimizzazione dei costi di riparazione, riducendo l’inventario e lo stoccaggio dei pezzi di ricambio, nonché l’acquisto di materiali mirati; e maggiore sicurezza, in quanto l’analisi è costante e preventiva nel tempo.

Collaudo a distanza

Le linee di produzione terminano spesso con stazioni dedicate al test dei prodotti, per verificarne Compliance e qualità. In alcuni casi, gli strumenti 4.0 permettono anche di fare un vero e proprio collaudo a distanza, collegando a distanza il cliente finale, che ha ordinato un determinato prodotto ‘personalizzato’, sviluppato con caratteristiche e dettagli appositamente realizzati, in modo che l’acquirente (o il fornitore, a seconda dei casi) possa seguire e verificare da remoto le fasi test di ciò che ha acquistato o venduto.

La verifica a distanza delle fasi test di prodotto, che però si applica appunto solo in certi casi e per soluzioni ‘personalizzate’, permette al cliente di evitare trasferte dedicate, con un risparmio di tempi e costi.

In questo periodo di emergenza il collaudo da remoto è una pratica diventata comune per i fornitori di macchinari: una lesson learned che tornerà utile anche in tempi di pace.

Lo conferma Massimo Carboniero, Presidente di Ucimu – Sistemi per produrre: nel settore dei costruttori di macchine utensili il collaudo da remoto, da necessità causata dall’emergenza, potrà diventare una nuova soluzione per il futuro. “In questa grande tragedia il 4.0, la digitalizzazione, l’interconnessione da remoto stanno dando risultati molto importanti”, spiega Carboniero, che nella sua azienda – la vicentina Omera – sta collaudando le macchine per i propri clienti da remoto. “Nell’ultimo mese noi stiamo facendo tutti i collaudi da remoto: ci colleghiamo coi nostri clienti tramite tablet. Loro vedono le macchine, ci fanno domande, le vedono al lavoro e ci danno l’ok per la spedizione. Facciamo a distanza ciò che prima si faceva in presenza fisica”.

Si tratta di “una nuova strada per il futuro”, come dice Carboniero. La riduzione delle attività produttive connessa all’emergenza Coronavirus ha permesso di utilizzare una delle numerose potenzialità offerte dall’Industria 4.0. “È un cambiamento del paradigma che potrebbe cambiare il modo di lavorare, anche quando la situazione sarà normalizzata”, conclude Carboniero. “Mentre l’assistenza e la manutenzione da remoto vengono svolte da anni, specialmente per le parti elettroniche, il collaudo è una novità importante che sto sperimentando in questi mesi. In futuro, per le macchine semplici, per le quali basta che il cliente veda la velocità o le caratteristiche tecnologiche, potrà diventare un metodo di lavoro diffuso a livello mondiale”.

Non tutti i dati servono, ma tutti costano

IDC ha calcolato che solo lo 0,5% di tutti i dati viene effettivamente analizzato, mentre i dati raccolti continuano a crescere molto più rapidamente di quelli analizzati. La raccolta dei dati è dispendiosa, è un investimento. Il costo della raccolta dipende da quanti dati occorrano e da quanto sia ‘invasivo’ il processo di raccolta.

È quindi fondamentale bilanciare il costo dell’acquisizione dei dati con il vantaggio di una maggiore accuratezza della previsione. Per stabilire l’approccio migliore, si deve calcolare il ritorno degli investimenti (Roi) di ogni tipo di dati: quanto costa l’acquisizione e quanto potrà valere il relativo aumento dell’accuratezza della previsione?

I vantaggi dell’Edge computing

Spesso non è possibile inviare tutti questi dati a un sistema centrale, e nemmeno al Cloud: da qui, l’importanza dei sistemi di elaborazione locali di Edge computing, una tecnologia capace di dare un importante apporto alla manutenzione predittiva.

Basti pensare a tutte quelle situazioni in cui grandi volumi di dati, generati localmente da apparecchiature, sensori, connettori, devono essere elaborati sui server remoti o sul Cloud, saturando la disponibilità dei collegamenti di rete. In questi casi, le architetture di Edge computing consentono di elaborare localmente parte delle informazioni, ottimizzando le risorse di rete e migliorando in generale l’efficienza delle attività di manutenzione.

Fornire informazioni attraverso tutti i dispositivi digitali

All’inizio del processo di vendita, i clienti cercano ormai sempre più spesso informazioni che li aiuteranno a prendere le decisioni di acquisto, utilizzando tutti i canali digitali disponibili. Compito dell’azienda è quindi quello di fornire al mercato la possibilità di trovare, valutare, acquistare e avere assistenza sugli acquisti in modo veloce e pratico, attraverso tutti i dispositivi.

I produttori industriali sono rimasti spesso indietro in questo settore, anche a causa della complessità dei loro prodotti. Tuttavia, le aspettative dei clienti cambiano: il 90% degli acquirenti B2B ora utilizza risorse online per la ricerca di prodotti industriali, e quasi il 60% del processo di acquisto B2B è ora completato online prima che un venditore incontri per la prima volta un cliente. Per questo, molti produttori B2B devono incrementare gli investimenti nelle capacità di informazione, assistenza e commercio digitale.

Realtà aumentata e realtà virtuale

Motivare e riuscire a portare il cliente in azienda o in un altro luogo dove vedere e sperimentare fisicamente un prodotto può essere non facile. Ancora di più se il cliente si trova molto lontano o all’estero.
In alcuni casi, le piattaforme di realtà aumentata e realtà virtuale consentono ai clienti di provare i prodotti e le loro funzionalità in un’esperienza realistica e coinvolgente, a distanza, anziché visualizzare un set limitato di prodotti in un ambiente fisico più limitato.

Le piattaforme digitali con realtà aumentata e realtà virtuale possono poi fornire un canale di vendita a basso costo per offerte standard e potenzialmente ridurre il ciclo di acquisto, liberando risorse per concentrarsi su prodotti più personalizzati.

Il Self-service B2B diventerà più interattivo

Molti clienti, anche nel mondo B2B, cercano di risolvere autonomamente i problemi prima di rivolgersi a un operatore dell’assistenza. Anche per questo, il self-service B2B diventerà più interattivo, ad esempio con l’aumento dei contenuti video on demand, anche nei servizi di customer care. Di conseguenza, crescono le aziende che si raccontano al cliente non solo attraverso testi ma anche con guide interattive e contenuti video per trasmettere messaggi.

La ‘live chat’ o i servizi chat-bot, poi, devono offrire un servizio di assistenza molto fluido, passando da un mezzo all’altro (testo, video, condivisione dello schermo) secondo le necessità, senza essere costretti a cambiare applicazione o ricominciare da capo.

Applicazioni di intelligenza artificiale

Le aziende stanno implementando tecnologie di intelligenza artificiale attorno ai loro prodotti, soluzioni e servizi per facilitare un dialogo di domande e risposte con i clienti online e attraverso applicazioni mobili.

Piattaforme basate sull’intelligenza artificiale possono aggregare informazioni tra i sistemi per formulare raccomandazioni basate su un’ampia gamma di dati riguardanti i clienti, applicazioni e offerte, rendendoli partner di vendita potenzialmente intelligenti e preziosi. Queste soluzioni stanno incorporando l’IA non per sostituirsi agli operatori umani, ma per aiutarli a lavorare in modo più intelligente ed efficiente.

Oil check per l’efficienza degli impianti

Un altro servizio di customer service reso possibile dallo sviluppo delle nuove tecnologie è la misurazione della qualità dell’olio lubrificante dei macchinari di produzione aziendale, in pratica la diagnostica per olio lubrificante.

Tutti i riduttori dei macchinari richiedono olio senza impurità e con adeguata viscosità. Senza lubrificanti adatti gli ingranaggi non durerebbero a lungo. Proteggendo i riduttori dall’usura, i lubrificanti aiutano anche a prevenire la rottura delle macchine azionate. L’olio inoltre possiede anche una notevole ‘memoria’: nel corso del suo utilizzo e del suo costante processo di invecchiamento, prende in carico tutta una serie di informazioni sui meccanismi interni e sulle condizioni del riduttore.

Ogni singolo componente con cui l’olio entra in contatto durante il funzionamento passa gradualmente minuscole particelle di usura a causa di sollecitazioni meccaniche e termiche. Il lubrificante è quindi un’importante fonte di informazioni: sia sulla propria condizione che anche sullo stato del riduttore e dei componenti. È possibile accedere a queste informazioni in qualsiasi momento, eseguendo un semplice controllo dell’olio. Le tendenze rivelate da controlli regolari consentono di trarre conclusioni molto precise sull’invecchiamento dell’olio e sull’usura dei componenti.

Diversi vantaggi con assistenza e manutenzione 4.0

Anche in questo caso, i benefici e i vantaggi per il cliente finale sono molteplici, a cominciare dalla riduzione degli interventi di manutenzione: l’analisi delle condizioni del lubrificante consente intervalli più lunghi tra i cambi d’olio. C’è poi l’ottimizzazione degli intervalli di manutenzione, conoscendo lo stato della macchina e identificandone l’usura, si possono ottimizzare gli intervalli di manutenzione e ridurre al minimo i tempi di fermo della produzione. Un altro vantaggio importante è, ad esempio, l’abbattimento dei costi per l’olio e della macchina, grazie alla pianificazione dettagliata delle operazioni di cambio olio. E poi, non ultimi, ci sono effetti di salvaguardia ambientale: prolungando gli intervalli di sostituzione dell’olio e riducendo gli interventi di manutenzione, si riduce l’impatto sull’ambiente dallo smaltimento dei lubrificanti.

Tutte queste attività di customer service 4.0 hanno l’obiettivo di rendere l’azienda, la fabbrica e i loro impianti sempre più efficienti, e affidabili, aumentando la produttività, evitando gli ‘incidenti’ e i fermi di produzione.

Stefano Casini

Giornalista specializzato nei settori dell'Economia, delle imprese, delle tecnologie e dell'innovazione. Dopo il master all'IFG, l'Istituto per la Formazione al Giornalismo di Milano, in oltre 20 anni di attività, nell'ambito del giornalismo e della Comunicazione, ha lavorato per Panorama Economy, Il Mondo, Italia Oggi, TgCom24, Gruppo Mediolanum, Università Iulm. Attualmente collabora con Innovation Post, Corriere Innovazione, Libero, Giornale di Brescia, La Provincia di Como, casa editrice Tecniche Nuove. Contatti: stefano.stefanocasini@gmail.com

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