L’articolo spiega come funziona un sistema di asset management e come può aiutare a ottimizzare la manutenzione, un costo a cui l’azienda non può sottrarsi. Proprio la gestione dei processi di manutenzione, però, grazie alla disponibilità sul mercato di sempre più evolute tecnologie IoT (Internet of Things) e, più in generale, relative all’industria 4.0 (intesa come quell’insieme di persone, macchine, sensori, dati, algoritmi e piattaforme interconnessi tra di loro), sta assumendo un ruolo sempre più strategico nelle fabbriche in quanto contribuisce a creare valore e a innalzare la competitività. E, in azienda, i responsabili di tutto questo sanno che le loro competenze non sono più solo legate al funzionamento e al ciclo di vita degli impianti stessi. Sempre più, devono anche riguardare l’organizzazione in senso più ampio, perché anche una sofisticata gestione del parco macchine installato può contribuire a migliorare i risultati di business.
Un sistema di Asset management rappresenta dunque in questo senso un vero e proprio abilitatore di cambiamento all’interno dell’azienda. Infatti, offre la possibilità di rivedere processi decisionali core della produzione. Implementare sistemi informativi e, più nello specifico, software per l’asset management consente infatti alle aziende di risparmiare tempo e denaro, di incrementare la produttività; e non solo: consente anche di avere a disposizione tutti i dati necessari per prendere le decisioni strategiche corrette.
Le sfide relative alla gestione degli asset
Le sfide a cui fa fronte un sistema di asset management sono molteplici. Oltre a identificare anomalie e risolvere problemi, esso deve essere in grado di diagnosticare le cause di un evento, di predire comportamenti, monitorare e controllare le performance. Inoltre devono fare benchmarking, automatizzare un processo decisionale e contribuire a ottimizzare un piano di rinnovo dei processi.
Il fine ultimo è quello di migliorare l’efficienza e garantire il funzionamento ottimale degli impianti intervenendo sull’intera loro gestione.
Se l’insieme delle informazioni viene a questo punto gestito da motori tecnologici capaci di trasformare i singoli dati in conoscenza è possibile fruire di indicazioni preziose, per esempio, su eventuali inefficienze relative a cattiva manutenzione; è possibile prevenire eventi e comportamenti anomali e anticipare eventuali inefficienze.
I compiti di un software per l’asset management
Il primo fondamentale ruolo di un software per l’asset management è quello di mettere a fattore comune le informazioni sugli asset posseduti dall’organizzazione. Le informazioni (digitalizzate, quindi disponibili e sempre reperibili da tutti i collaboratori in azienda), riguardano la loro attività, gli interventi compiuti. Da un unico cruscotto (a seconda delle soluzioni presenti sul mercato, può essere disegnata una dashboard consultabile anche in mobilità e mediante app apposite). E’ quindi possibile trarre tutto ciò che serve sapere in merito a eventuali criticità, a situazioni che possano creare rischi e così via.
Il tool per la gestione degli asset è quindi in grado di realizzare report e analisi sui dati raccolti al fine di fare manutenzione predittiva.
A questo proposito, una soluzione di asset management può rappresentare una vera e propria centrale di controllo delle esigenze di intervento. In questo modo si può avere una gestione più efficace dei vari ticket aperti in azienda in un unico flusso. In azienda, i diversi soggetti man mano coinvolti dagli interventi di manutenzione (dal manager di reparto, al responsabile della compliance, dall’ufficio acquisti sino al management di alto livello) possono così monitorare e organizzare al meglio lo stato di tutti quegli stessi interventi.
Più nello specifico, le varie interrogazioni (query) possono essere condotte a differenti livelli di profondità. Uno strumento sofisticato di asset management consente infatti di avere una visione globale. Allo stesso tempo, permette analisi statistiche basate su più criteri a seconda delle esigenze, fornisce indicatori di performance e ne traccia le evoluzioni.
Se, infine, il tool prescelto integra tecnologie di machine learning, gli stessi dati rilevati rappresentano il patrimonio da cui il software attinge per migliorare e accrescere la propria intelligenza e, quindi, raffinare i suoi output.
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