L'avvento della Quarta Rivoluzione Industriale ha innescato cambiamenti che hanno ridefinito i paradigmi della produzione e della gestione degli asset industriali. La possibilità di portare intelligenza all’interno della fabbrica e sui macchinari, attraverso le tecnologie 4.0 - come l’Internet of Thing, l’AI, i Digital Twin, il Cloud e l’Edge Computing - permette a costruttori di macchine ed End User di usufruire di diversi vantaggi.
Se per gli utilizzatori finali i vantaggi sono legati a una gestione più efficiente e intelligente dei processi di fabbrica e un processo decisionale più informato, per i costruttori di macchine si aprono nuove opportunità di business legate alla servitizzazione.
Cogliere queste opportunità richiede, oltre alla comprensione e il corretto utilizzo delle tecnologie abilitanti, anche un cambiamento culturale. A cambiare infatti non sono solo le tecnologie implementate, ma anche i rapporti lungo la supply chain e gli ecosistemi industriali.
Un Digital Twin è essenzialmente una replica virtuale di un'entità fisica, che si tratti di un singolo componente, un macchinario, un processo produttivo o un'intera fabbrica. Questa rappresentazione digitale è alimentata da dati in tempo reale raccolti da sensori di Industrial IoT (o IIoT).
L'IIOT è la rete di dispositivi interconnessi, sensori e macchinari che raccolgono e scambiano dati nel contesto industriale. Questi dispositivi generano enormi quantità di dati che, una volta analizzati, forniscono informazioni preziose sullo stato e le prestazioni dell'oggetto fisico.
Ad esempio, i sensori IIOT monitorano parametri cruciali per determinare il corretto funzionamento di un macchinario, come temperatura, vibrazioni, pressione, stato dell’olio e molto altro. Questi dati vengono trasmessi a una piattaforma centrale, dove vengono aggregati, analizzati e utilizzati per creare e aggiornare i Digital Twin.
Questo aggiornamento in tempo reale crea un ciclo di feedback continuo, che permette al Digital Twin di evolvere insieme al suo corrispettivo fisico e, grazie ai dati raccolti, predire il comportamento dell'entità fisica, consentendo analisi, previsioni e ottimizzazioni in un ambiente virtuale.
I dati che alimentano il Digital Twin in tempo reale forniscono una fotografia dello stato della macchina in quel momento, mentre i dati storici forniscono il contesto e i modelli di comportamento a lungo termine dell'entità fisica.
Grazie a questi dati i gemelli digitali possono individuare prontamente anomalie che potrebbero trasformarsi in guasti. In questo modo è possibile abilitare la manutenzione predittiva, intervenendo così quando c’è effettivamente bisogno. Questo approccio permette agli utilizzatori finali di ridurre i fermi macchina e gestire la manutenzione in modo più efficiente.
Affinché il gemello digitale possa predire accuratamente potenziali guasti deve però contare su una grande quantità di dati che gli permettono di capire come reagirà l’asset fisico a determinate condizioni/stimoli esterni.
Ed è questo uno dei vantaggi dei servizi di manutenzione predittiva offerti dai fornitori di macchine. L’OEM, infatti, dispone di una grande quantità di dati provenienti dal parco macchine installato presso i clienti che, insieme alla profonda conoscenza del macchinario, abilitano un servizio efficiente.
Per il costruttore di macchine, la capacità di monitorare da remoto le condizioni operative delle macchine apre nuove possibilità per il supporto post-vendita, consentendo di fornire assistenza proattiva e di ridurre al minimo i tempi di inattività per i clienti, potenziando ulteriormente la reputazione e l'affidabilità del costruttore nel settore.
Emerge quindi il valore dei modelli di servitizzazione, tanto per l’utilizzatore finale che per l’OEM. I vantaggi si estendono però anche al processo di innovazione. I dati raccolti dalle macchine connesse permettono al costruttore di ottimizzare il prodotto in base alle esigenze reali degli utenti finali.
Analizzando i dati sull'utilizzo e le prestazioni, i costruttori possono identificare quali funzioni e caratteristiche siano maggiormente apprezzate e quali, invece, potrebbero necessitare di miglioramenti o modifiche.
Questo feedback diretto dai prodotti in uso consente un ciclo di innovazione più rapido e mirato, che riduce il tempo necessario per portare nuove versioni sul mercato, oltre a permettere di anticipare le esigenze future dei clienti.
Nonostante questi e altri vantaggi offerti dalla servitizzazione sono ancora poche le aziende che in Italia offrono questo tipo di servizi. Secondo l’ultima ricerca dell’Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano, infatti, meno della metà (48%) delle grandi aziende utilizza i dati raccolti dai dispositivi IoT, in forma grezza o rielaborata.
I motivi dietro questa difficoltà di adozione della servitizzazione sono diversi, ma uno dei principali ostacoli risiede in una resistenza culturale e organizzativa. Nonostante la consapevolezza dei limiti del solo modello di vendita dei macchinari e la disponibilità tecnologica, molte aziende, specialmente gli OEM, mostrano una certa riluttanza psicologica verso queste nuove modalità.
Da un lato, gli utilizzatori spingono maggiormente verso la servitizzazione a causa dell'evoluzione tecnologica, della riduzione delle competenze interne e degli alti costi di manutenzione interna. Dall’altro, molti costruttori di macchine faticano ancora a capire i vantaggi della servitizzazione e a superare la paura della complessità e delle difficoltà legate alla valutazione dei rischi e la loro gestione.
Il superamento degli ostacoli alla servitizzazione implica un profondo cambiamento culturale e un investimento mirato nella formazione. Oltre all'evoluzione tecnologica, l'adozione di modelli di servitizzazione innesca una trasformazione delle supply chain, potenzialmente vantaggiosa per ogni attore coinvolto.
Per concretizzare questi benefici, è fondamentale comprendere la natura di tali cambiamenti, le modalità di implementazione e le risorse necessarie. È altrettanto cruciale riconoscere la natura multiforme della servitizzazione – declinata in diversi modelli “pay-per-X” – che deve essere calata nel contesto specifico e allineata agli obiettivi aziendali.
Il confronto proattivo con gli altri operatori dell'ecosistema industriale si rivela un passaggio chiave non solo per comprendere appieno la portata della trasformazione in atto e identificare le strategie più efficaci, ma anche per alimentare un dialogo costruttivo. Questa contaminazione di idee è essenziale per delineare un futuro in cui i modelli di business basati sui servizi generino valore condiviso per l'intero ecosistema.