La digitalizzazione e la valorizzazione del dato stanno impattando in tutti gli ambiti rivoluzionando i modelli operativi. La manutenzione è tra gli ambiti più interessati dai modelli predittivi abilitati da raccolta, monitoraggio e trasformazione dei dati grazie ad algoritmi e alle diverse tecniche di intelligenza artiiciale, quali machine learning e deep learning.
In questa dinamica, Bosch Rexroth sta cogliendo tutte le sfide digitali nell’ambito del Service, anticipando il futuro e portando il modo di fare manutenzione a un livello superiore, che punta all’eccellenza e all’innovazione.
Alcune riflessioni di Flavio Bossi, Sales and Service Manager Bosch Rexroth indicano la strategia del Grupo tedesco sul fronte del Service della manutenzione.
Perché è fondamentale digitalizzarsi
Secondo un recente Whitepaper (luglio 2019) realizzato dal Gruppo Editoriale Tecniche Nuove e il contributo educazionale di Bosch Rexroth, che ha indagato lo stato della "Digitalizzazione delle PMI Italiane – Scenari, strumenti e un esempio virtuoso: la manutenzione predittiva", i motivi principali per l’introduzione della digitalizzazione sono tre: migliorare l’efficienza di processo (importante per il 95% degli intervistati), evitare fermo macchina (importante per il 90% degli intervistati) e l’attuazione di analisi predittive (importante per 85% degli intervistati). Invece quasi il 40% delle aziende italiane utilizzatrici di impianti conserva ancora un approccio reattivo rispetto al tema della manutenzione, quindi manutenzione su guasto.
Altri dati importanti riguardano le macchine ancora non sensorizzate nel 40% delle interviste e il fatto che solo il 15% degli intervistati adotta sistemi di manutenzione predittiva. Questo indica che l’approccio manutentivo è ancora strettamente legato all’esperienza diretta uomo-macchina e non alla disponibilità di dati oggettivi (Analytics).
In virtù dei dati raccolti emerge però un potenziale importante per il miglioramento che si traduce nell’evoluzione dei sistemi manutentivi verso concetti preventivi/predittivi, ma anche nella possibilità di modernizzare impianti esistenti in ottica Industry 4.0 con l’introduzione di prodotti digitali.
La manutenzione preventiva e predittiva è ancora poco presente
Dallo studio di Kpmg (novembre 2019) "Analisi della maturità e dei trend in ambito Customer Service nel settore dei beni strumentali" - il cui perimetro di analisi ha riguardato la Federazione nazionale dei produttori di beni strumentali e loro accessori allo svolgimento dei processi manifatturieri dell’industria e dell’artigianato - risulta che i piani di manutenzione preventiva e predittiva sono ancora poco presenti.
Soltanto il 27% delle grandi aziende italiane ha gestito più di 10 piani di manutenzione preventiva/predittiva nell’anno 2018. Per quanto concerne l’approccio dei fornitori questo risulta essere ancora reattivo e poco proattivo sul mercato. Le iniziative commerciali proattive sono limitate e la filosofia di lavoro è ancora fondata sul presidio fisico del territori
Service e manutenzione secondo Bosch Rexroth
Bosch Rexroth, nell’ambito del Service e della Manutenzione, è molto sensibile alle esigenze espresse da tutti i suoi clienti. Non basta, infatti, ricevere dati dalle macchine ma è necessario trasformarli in informazioni utili per trovare l’origine del guasto.
I clienti sono costantemente alla ricerca di qualcuno in grado di trovare l’origine dei guasti e mettere in atto le giuste azioni affinché il problema non si manifesti, con un obiettivo finale molto preciso, ovvero quello di garantire la continuità di produzione (OEE). Inoltre, per risolvere i guasti è necessario garantire un’architettura complessiva di base orientata alla soluzione finale e alla performance (es. ricambi, competenze umane).
Per esempio, ODiN - Online Diagnostic Network, la piattaforma cloud-based di Bosch Rexroth di analisi predittiva su sistemi oleodinamici - è la massima espressione tecnologica del tema manutenzione nell’Industry 4.0, ma la sola informazione di ODiN non basta se viene a mancare ad esempio il tecnico che la interpreta/risolve o il ricambio necessario. Occorre dunque integrare le soluzioni digitali con un’architettura complessiva di servizi e performance che porti alla soluzione del cliente nei tempi richiesti.
Le persone e la trasformazione delle competenze
L’evoluzione e il futuro passano attraverso le persone e la trasformazione delle competenze, in quanto in realtà i servizi a maggiore contenuto tecnologico richiedono una sempre maggiore attenzione allo sviluppo delle competenze tecniche e alla maggiore capacità di relazionarsi in modo professionale con i clienti.Per Bosch Rexroth la relazione con il cliente è di fondamentale importanza e per questo va declinata attraverso le seguenti azioni:
- Approfondire competenze tecniche e relazionali finalizzate all’ascolto con lo scopo di comprendere sempre di più i bisogni dei clienti, sia espliciti che impliciti;
- Introdurre sistemi di misura sempre più efficaci con cui monitorare la reale performance dei servizi offerti verso i clienti;
- Utilizzare le soluzioni esistenti per rendere il cliente sempre più indipendente nella risoluzione dei problemi (es. DSA);
- Ottenere un sempre maggiore orientamento al cliente con soluzioni personalizzate (es. canale di fornitura o servizio adeguato alla richiesta) a seconda della necessità. L’obiettivo è quello di riuscire a segmentare i clienti per garantire il livello di servizio desiderato (es. clienti che hanno bisogno di un supporto locale e diretto gestiti tramite la rete certificata di Service e Solution Partners).
I vantaggi della digitalizzazione nell’ambito Service e Manutenzione
La digitalizzazione e i suoi benefici nell’ambito della manutenzione riguardano in primo luogo la connettività e l’accesso rapido alle informazioni relative alle necessità di manutenzione; in secondo luogo subentra il monitoraggio diretto delle macchine, che può avvenire anche da remoto, con l’ulteriore possibilità di predirne il comportamento.
Connettività e disponibilità più facile e immediata delle informazioni fondamentali per la manutenzione, che si traduce in maggiore velocità nella soluzione dei problemi dei clienti;importanti in particolare la possibilità di accesso immediato a parametri macchina disponibili presso il cliente in abbinamento al supporto tecnico del fornitorecompleto di soluzionirapide per identificare e reperire le parti di ricambio.
Possibilità di monitoraggio diretto, anche da remoto, e predizione sul comportamento di macchine e impianti, grazie alla disponibilità di basi 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 strategici e dei costi di manutenzione.
Misurare i benefici reali ottenuti per vincere la sfida
Nell’ambito della manutenzione la sfida è cercare di contribuire a trasformare la mentalità della manutenzione italiana da reattiva a preventiva o predittiva. Manutenzione non come costo ma come risorsa vitale per garantire la massima produttività degli impianti con la migliore qualità.
Per essere sempre più persuasivi è fondamentale riuscire ad acquisire esperienze riuscendo a misurare i benefici reali ottenuti tramite queste attività al fine di convincere i decision maker presso i clienti.
