Piano Nazionale Ripresa Resilienza: nessuna crescita senza innovazione tecnologica

MILANO - La ripresa della produzione industriale italiana, dopo la situazione di emergenza vissuta nell'ultimo anno, non può prescindere dalla “transizione digitale”, necessaria per garantire produttività e business continuity e maggiore competitività per il futuro.

E' evidente la necessità di contrastare l’arretratezza digitale del nostro Paese in tutto l’ecosistema produttivo, e questo è il motivo per il quale la transizione digitale rappresenta uno dei capisaldi del PNRR, (Piano Nazionale Ripresa Resilienza) presentato a Bruxelles, per la quale vengono messi a disposizione 50 miliardi di euro del Next Generation EU. 

Per far decollare l'economia italiana è quindi imprescindibile rinnovare i modelli di business, per recuperare il gap di produttività, facendo del digitale una leva per guadagnare competitività e favorire lo sviluppo di un’industria sempre più 4.0.

Le tecnologie più innovative

Nel settore industriale questo processo risulta avviato da tempo: sono state adottate tecnologie sempre più all’avanguardia, Artificial Intelligence, Realtà Aumentata, Industrial Internet of Things e Big Data Analytics sono quelle che avranno maggiore impatto.

In maggiore dettaglio i vantaggi derivanti dall’adozione di queste tecnologie:

Artificial Intelligence

Per rivoluzionare i processi on site di un’azienda, il moderno Field Service Management deve orientarsi a risolvere le criticità che i lavoratori in prima linea devono fronteggiare ogni giorno, fornendo loro il migliore supporto digitale. Questo passa attraverso l’introduzione di strumenti che ne automatizzano l’operatività, sia per quanto riguarda la fase di schedulazione e ottimizzazione, sia durante l’esecuzione vera e propria degli interventi, grazie all’introduzione di funzionalità innovative per la raccolta dati e la consuntivazione.

Mobilità e collaborazione assistite e “aumentate”

Negli ultimi anni, l’evoluzione del Field Service è passata attraverso strumenti mobili digitali che, messi a disposizione delle risorse, ne semplificano l’operatività, migliorandone le prestazioni. Un ulteriore passo avanti verso l’abbandono definitivo dei supporti cartacei per la raccolta delle informazioni sul campo lo si è riscontrato grazie all’avanzamento repentino della tecnologia - sia hardware che software - alla base del supporto assistito. Insieme all’Artificial Intelligence, infatti, la Realtà Aumentata è stata la tecnologia che più ha rivoluzionato il modo di lavorare, abilitando una serie di funzionalità per la visualizzazione delle informazioni operative sul punto di vista degli operatori, che sono così stati in grado di lavorare in modalità hands free, con notevoli miglioramenti per la loro sicurezza.

Industrial Internet of Things

Nel mondo industriale, la moderna sensoristica consente di raccogliere grosse moli di dati da macchinari e asset tecnici, per tracciarne il comportamento in diretta e valutarne le prestazioni nel tempo. L’Industrial Internet of Things (IIoT) permette alle macchine di inviare in autonomia richieste, allarmi e notifiche a una sala di controllo, consentendo al personale tecnico di effettuarne la diagnostica anche a grande distanza, risparmiando così tempi e costi di trasferta e aumentando la possibilità di risolvere eventuali malfunzionamenti al primo intervento. 

Uno dei grandi vantaggi dell’avere a disposizione dei macchinari che “parlano” tra di loro è la possibilità di pianificare gli interventi di manutenzione e l’assortimento dei ricambi in maniera predittiva sulla base delle analisi storiche, anticipando l’usura delle parti ed eventuali problematiche che potrebbero causare fermi macchina e relativi disagi legati a tempi morti e profitti persi.

Gli strumenti che raccolgono, processano e rendono fruibile la grande quantità di dati estrapolati on site, consentono una visione d’insieme sulla modalità di interazione tra le diverse macchine all’interno dell’ecosistema, garantendo altresì funzionalità avanzate per migliorarne il funzionamento per ottimizzare i processi di business.

Inoltre, questi dati possono essere integrati anche con strumenti di Realtà Aumentata e Intelligenza artificiale, fornendo agli operatori dei suggerimenti “smart” direttamente sul dispositivo mobile o sul visore di RA in uso, fornendo informazioni critiche addizionali per valutare le modalità di intervento.

Big data e strumenti di analisi

Obiettivo di una raccolta massiva e automatizzata dei dati, resa possibile grazie ai moderni strumenti digitali, è l’ottimizzazione delle attività di Field Service e, più in generale, dei processi di business. Una migliore gestione delle informazioni ottenute dal campo consente, in primo luogo, di avere una prospettiva più completa delle attività in corso (loro progresso, storico precedenti interventi, personale coinvolto, similarità con altre attività, previsioni su futuri interventi) e di mettere così a disposizione dei tecnici tutti gli strumenti più adeguati e aggiornati per portarle a termine. L’avere a disposizione una base di conoscenze aziendali condivisa e accessibile in tempo reale e in maniera semplice, è di fondamentale importanza sia per migliorare le prestazioni del personale, sia per formare nuove risorse operative, con benefici in termini di rapidità nel risolvere un problema, riduzione degli spostamenti, comunicazione con i clienti più efficace e informata.

In un ecosistema completo, in cui i software di Field Service dialogano anche con gli svariati sistemi enterprise di un’azienda, la raccolta e condivisione delle informazioni dal campo è integrata con flussi di dati provenienti da altre fonti. I moderni strumenti per l’analisi di queste grandi quantità di dati sono di fondamentale importanza per gestire al meglio l’ottimizzazione e l’automazione dei processi di FSM, due fasi in cui la qualità del dato diventa centrale per il successo. Questa centralizzazione consente di spostare il baricentro delle operazioni da un modello di tipo reattivo, in cui si agisce al verificarsi di un evento, a un modello proattivo, dove le attività svolte dalle risorse vengono schedulate e ottimizzate in un’ottica di manutenzione predittiva, migliorando di conseguenza efficienza e customer satisfaction.