Manutenzione predittiva

Siete in auto, state comodamente guidando verso la vostra località marittima preferita per passare qualche meritato giorno di vacanza estiva. Ad un certo punto, sotto il sole di Agosto, si accende una spia sul cruscotto che vi segnala un problema. Continuate imperterriti a percorrere il tragitto pensando che sia un problema da nulla, che non vi farete rovinare le vacanze certo da una piccola luce rossa a led.
Dopo qualche chilometro la macchina si spegne e siete costretti ad accostare, in mezzo alla strada, con il sole cocente che batte sul parabrezza dell’auto aspettando che il carro attrezzi vi venga in soccorso. Andrete in officina, prenderete l’auto di cortesia e la riporterete indietro il giorno dopo quando il meccanico avrà risolto il problema, che probabilmente pagherete anche caro.

Questo scenario, seppur romanzato, è una situazione realistica di quello che può accadere oggi ad ognuno di noi. Sicuramente poteva accadere fino a pochi anni fa.
Perchè nell’ultimo periodo, con l’avvento dell’industry 4.0, la “fabbrica parlante”, il collegamento dei mezzi ad internet e l’avvento di una serie di software (deep learning, Big Data, ecc…) le cose stanno cambiando.

Manutenzione Reattiva e Manutenzione Preventiva

Facendo un passo indietro, fino a ieri esistevano due tipi di manutenzione: la manutenzione Reattiva e la manutenzione Preventiva.
La manutenzione Reattiva è l’attività di manutenzione non programmabile in cui l’intervento di riparazione o sostituzione del componente si attiva dopo il verificarsi del guasto e spesso quando il componente è giunto alla fine del suo ciclo di vita. Tradotto: si rompe un pezzo dell’auto, la porti dal meccanico che lo sostituisce.
La manutenzione Preventiva invece prevede la sostituzione di un componente usurato ma ancora in uno stato sufficientemente buono di funzionamento, secondo scadenze calcolate in base a determinati criteri, con l’obiettivo di evitare e prevenire una rottura incontrollata.

Semplificando, sono tutti i tagliandi che fate alla vostra auto. Cambio filtri, cambio olio, sostituzione della cinghia. Le manutenzioni preventive sono calcolate secondo una analisi statistica di rottura di un componente, e permettono di allungare la vita del bene completo (l’automobile in questo caso) facendo una manutenzione continua e calcolata nel tempo.
Questo può portare a due macro situazioni. Per prevenire un guasto, a volte, si sostituisce un pezzo che in realtà avrebbe avuto ancora qualche ora di vita. Oppure avvengono rotture legate a fattori esterni non prevedibili che danneggiano dei componenti non presi in considerazione.

Oggi l’assistenza tecnica ha un livello qualitativo alto. Vengono fatti test sui componenti e sui prodotti finiti con una buona precisione, anche grazie all’utilizzo di sofisticati software di simulazione. Si hanno quindi dati a sufficienza per poter gestire le manutenzioni preventive, inoltre la logistica dei magazzini aiuta ad avere tempi di fermo macchina ridotti.
L’avvento dei software e dell’elettronica all’interno di qualsiasi macchina (automobile o macchinario che sia) ci permette analizzare tantissimi dati importanti rispetto al passato.

La Manutenzione Predittiva

E andiamo incontro ad un terzo tipo di manutenzione, la Manutenzione Predittiva. Questo tipo di manutenzione è nata grazie alla presenza di una moltitudine di dati (Big Data) all’interno delle aziende, che possono essere interpretati da algoritmi di Machine Learning che ne analizzano tra gli altri:

• TREND: le tendenze dei dati nel tempo
• RELAZIONI: come si possono mettere il relazione i dati delle cause e degli effetti
• SEGMENTAZIONE: come si possono segmentare i dati
• ASSOCIAZIONI: quali relazioni ci sono tra i dati anche senza i rapporti diretti di causa-effetto
• ANOMALIE: quali sono le anomalie, errori o cambiamenti nel tempo

L’inserimento dei prodotti in un contesto di Internet of Things (IoT) permette di analizzarli in un ambiente più ampio, prendendo in considerazione anche i dati dei componenti o macchinari a lui connessi. Questo tipo di approccio prevede di rendere sempre più intelligenti le macchine e le fabbriche, identificando in modo “predittivo” le possibili problematiche permettendo di intervenire prima che accada il danno.
Il tutto porterà anche ad un cambiamento a livello business, portando molti produttori a proporre il modello Product as a Service (Paas), con il quale non si vende più il bene fisico, ma il servizio che questo bene produce, probabilmente sotto forma di abbonamento proprio come avviene oggi per i software.

Un altro tassello che sta muovendo il sistema verso questa direzione è il cambiamento che abbiamo vissuto negli ultimi anni nella User Experience. Nella vita quotidiana siamo abituati ad avere accesso a tutto e in poco tempo. La risposta immediata ai propri bisogni è di fatto un valore che viene percepito dal cliente, soprattutto se viene disatteso.
Questo valore ha una grossa importanza nel posizionamento e nel modo in cui un cliente percepisce un brand. La tecnologia ci aiuta a migliorare costantemente per poter risolvere i problemi sempre in minor tempo. Ma è necessario un cambio di mindset, non bisogna più pensare al cliente che richiede assistenza nel momento del bisogno, ma al produttore che risolve un problema ancor prima che il cliente se ne accorga.
Paradossalmente il cliente non deve avere la necessità di un servizio assistenza.

Questo nuovo sistema cambierà anche il modo di gestire e integrare la documentazione tecnica nel prodotto. Oltre a fornire e segnalare per tempo un plausibile guasto, sarà necessario fornire immediatamente le informazioni sulla sua soluzione o la sostituzione del pezzo, senza che l’utente debba cercarle.
Chi non si è ancora attrezzato a gestire la documentazione tecnica in modo strutturato (a livello di task/topic, gestendo in modo accurato i tag, delineando l’audience e molto altro) si troverà un passo indietro.
Per essere pronti in futuro, è necessario iniziare a ragionare fin da ora con sistemi che possano essere integrati successivamente senza grossi interventi e in tempi brevi.

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