Un credito d’imposta per la manutenzione predittiva: la proposta degli studenti della Cattolica

La competitività delle imprese italiane rischia di essere frenata dai numerosi sprechi nell’utilizzo delle risorse riconducibili all’arretratezza degli impianti e dei fattori di produzione. Nell’ambito del Laboratorio Next Generation EU, iniziativa coordinata dal professor Francesco Timpano nell’ambito del Corso di Laurea Magistrale “Gestione d’Azienda” dell’Università Cattolica di Piacenza, gli studenti del gruppo “Innovazione per la crescita” hanno ideato una proposta di policy mirata a incentivare l’efficientamento del processo produttivo del tessuto industriale italiano.

L’idea è di incentivare l’implementazione di una strategia di predictive maintenance, in grado di ridurre i tempi di inattività dei macchinari e i costi connessi e, di conseguenza, avere un impatto diretto sull’efficienza del processo produttivo.

Se è vero che già oggi esistono diversi strumenti che, a vari livelli, possono essere utilizzati dalle imprese per recuperare parte degli investimenti necessari a migliorare l’efficienza dagli impianti, è altrettanto vero che una misura omnicomprensiva e di facile individuazione per le imprese, come un credito d’imposta, potrebbe rendere più semplice ed efficace il supporto alle imprese.

Perché adottare la manutenzione predittiva?

La manutenzione predittiva è un approccio manutentivo che, con l’ausilio di sensori e software adeguati, permette il controllo e l’analisi della macchina per individuare potenziali rotture e poter risolverle ancor prima che si manifestino.

I principali benefici sono:

  • Azzeramento dei tempi di inattività inattesi e conseguente miglioramento della produttività.
  • Estensione della durata degli asset e posticipo dei nuovi acquisti.
  • Riduzione del costo e della complessità delle riparazioni.
  • Mitigazione dei danni aggiuntivi o correlati.
  • Migliore conformità agli standard produttivi.
  • Gestione ottimale delle componenti di ricambio e dell’inventario.

Una strategia di questo tipo, secondo uno studio condotto da Deloitte, aumenta in media la produttività del 25% mentre riduce le rotture del 70% e i costi di manutenzione del 25%. Il maggior vantaggio è rappresentato dalla riduzione dei tempi di inattività non previsti che, a livello complessivo, presentano un costo per i produttori industriali (stimato intorno ai 50 miliardi di dollari l’anno).

Un’altra ricerca, condotta dalla società Enterprise Strategy Group (ESG), stima che il tempo di inattività medio, post incidente, è uguale a un’ora e mezza. Sono, però, riscontrabili anche picchi di tre/quattro ore. Ciò implica, inoltre, un’interruzione delle attività dei dipendenti, con ripercussioni sul costo del lavoro che può influire per migliaia di euro.

La proposta: il credito d’imposta per la manutenzione predittiva

Gli strumenti fino ad ora sfruttati dalle imprese per implementare la manutenzione predittiva non sono stati concepiti con un’ottica unitaria e funzionano con criteri e modalità differenti. I principali sono:

  • credito di imposta in beni strumentali per l’adozione dei macchinari necessari.
  • credito di imposta alla formazione ed i fondi paritetici interprofessionali per la formazione dei dipendenti sulle nuove tecnologie.
  • voucher per consulenza in innovazione per inserire in azienda figure professionali in grado di supportare il processo innovativo.

Questa frammentazione comporta una difficoltà per le imprese non solo nell’individuazione ma anche nella scelta degli strumenti adoperabili.

Il Gruppo “Innovazione per la crescita” ha così ideato un nuovo strumento unico e specifico con lo scopo di supportare l’adozione di un approccio predittivo alla manutenzione: il credito d’imposta per la manutenzione predittiva.

La caratteristica principale di tale strumento è l’uniformazione delle percentuali delle varie tipologie di spesa in base alla dimensione dell’impresa. Si vanno, così, a ridurre le frammentazioni delle policy esistenti e si mantiene, comunque, in vigore un’agevolazione basata su un sistema già noto alle imprese.

La proposta è, infatti, un incentivo fiscale fondato sulla tecnica del credito d’imposta con procedura automatica rivolto a tutte le imprese locate su territorio italiano. La misura del credito varia tra il 30% e il 50% del costo in base alla dimensione della suddetta impresa. La modalità di fruizione è la compensazione tramite la presentazione del modello F24 per via telematica.

La policy nel dettaglio

Il credito per la manutenzione predittiva comprende le spese per:

  • Software e sistemi avanzati per il monitoraggio e il controllo dei sistemi di produzione, per la condivisione dei dati con l’ambiente esterno (Internet of Things), per l’implementazione di Machine Learning e di Intelligenza Artificiale legati al trattamento dei Big Data e per la Cyber Security.
  • Macchinari interconnessi, necessari alla produzione e alla movimentazione delle merci.
  • Inserimento in azienda di figure specializzate per il supporto all’implementazione della tecnologia e per la consulenza.
  • Formazione del personale per l’utilizzo e l’interpretazione delle tecnologie abilitanti per la manutenzione predittiva. Sono ammessi, come formatori, non solo soggetti privati ma anche Università, ITS, soggetti accreditati presso la Regione o la Provincia Autonoma, in cui ha sede legale o operativa l’impresa, o presso i fondi interprofessionali.

Il credito d’imposta per le spese sopra descritte è riconosciuto, come detto, in misura variabile dal 30% al 50%, in base alla dimensione dell’impresa:

  • Il credito è riconosciuto in misura del 50% nel limite massimo annuale di 2 milioni di euro per le micro e piccole imprese.
  • Il credito è riconosciuto in misura del 40% nel limite massimo annuale di 2,5 milioni di euro per le medie imprese.
  • Il credito è riconosciuto in misura del 30% nel limite massimo annuale di 3 milioni di euro per le grandi imprese.
  • Il credito è riconosciuto in misura del 40% nel limite massimo annuale di 3 milioni di euro per le reti di imprese.

Le percentuali sono comprensive di tutte le spese ammissibili.

Nuove sfide, nuove opportunità

In sintesi, l’implementazione della manutenzione predittiva, incentivata dalla policy, ha come benefici:

  • Una produttività accresciuta in media del 25%.
  • Una riduzione dei costi di manutenzione anche oltre 50%.
  • Riduzione dei costi legati a tempi di inattività non previsti. Riduzione di costi che può arrivare fino ai 50 miliardi di dollari annui.
  • Una riduzione del 30% dei costi legati allo stoccaggio dei pezzi di ricambio.
  • Tutto questo dovuto ad una riduzione delle rotture inattese del 70%.

Tali benefici sono maggiori se considerati nel medio-lungo termine.

L’attuale crisi globale è una sfida e, allo stesso tempo, un’opportunità per ripensare i modelli di business. È necessario essere sempre più orientati alla flessibilità e alla riduzione degli sprechi in ottica di efficienza in tutti gli ambiti aziendali. Lo strumento ideato può, dunque, porsi come punto di partenza per una strategia di rilancio post – pandemia. Mediante tale proposta, le aziende saranno in grado di collocare un innovativo tassello per una gestione intelligente dei processi produttivi ottenendo, inoltre, un ritorno del proprio investimento.

Questo lavoro è stato realizzato da Caterina Tampini e Gabriella Starace per conto del Gruppo “Innovazione per la crescita” di cui fanno parte:

  • Lorenzo Ferlito
  • Paolo Finarelli
  • Federico Labrini
  • Giovanni Raso
  • Daniele Serventi
  • Gabriella Starace
  • Caterina Tampini
  • Giuseppina Torchia
  • Marco Valbonesi

Mentor del gruppo è Maurizio Fiasché, Founder & CEO della F-engineering Consulting

© RIPRODUZIONE RISERVATA

Caterina Tampini

Laureata in Economia Aziendale presso l’Università Cattolica del Sacro Cuore. Curiosa, intraprendente e amante dell’equitazione. Sono appassionata di logistica e di letteratura socio-antropologica.

Gabriella Starace

Laureata in Economia Aziendale, mi contraddistingue la curiosità ed una passione per il digital marketing. Nel tempo libero mi piace viaggiare e scoprire nuovi posti e nuove culture.

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