Think4Energy | Piattaforme digitali innovative a supporto della Field Service Optimization

17/09/18

L'articolo descrive come l'avvento di piattaforme digitali innovative possa portare ad una ottimizzazione delle attività di Operations, tramite una panoramica complessiva sulla gestione di un impianto e l’introduzione di funzionalità innovative, quali Digital Twins o tecniche di Advanced Data Analytics, per ottenere un'efficace riduzione dei costi e introdurre nuovi modelli di business.

Il settore industriale sta vivendo una rapida evoluzione, trascinata da un fenomeno inarrestabile: la digital transformation. Le aziende non possono rimanere a guardare e sono costrette ad innovare per rimanere competitive sul mercato. L’uso dei soli sistemi ICT tradizionali non è sufficiente a garantire un elevato livello di innovazione, pertanto diverse aziende stanno ricorrendo a piattaforme di Intelligent Business Process Management (iBPM) come efficace strumento per:

  1. disintermediare i tradizionali processi di business;
  2. garantire al personale la necessaria flessibilità atta a migliorare le proprie attività quotidiane, rendendo i processi più snelli ed efficaci, e introducendo ovunque migliorie garantite da tecnologie innovative quali l’Intelligenza Artificiale (AI), l’Internet-of-Things (IoT), la Robotic Process Automation (RPA), Data Analytics, ecc.
L’industrial Internet-of-Things (IIoT) è guidata dalla convergenza di diverse tecnologie.

Il mondo dell’industria e delle utilities sta vivendo una profonda trasformazione, nota con il termine “digital transformation”, resa possibile dall’introduzione di nuove tecnologie quali l’Internet-of-Things (IoT), l’Intelligenza Artificiale (AI) o la Robotic Process Automation (RPA), che abbinate a nuove metodologie e tecniche di management, quali l’Agile o il DevOps, forniscono alle aziende l’abilità di sviluppare applicazioni e servizi con la massima agilità e ad una maggiore velocità, attraverso una comunicazione, collaborazione e integrazione tra gli sviluppatori di software (c.d. developers) e coloro che lavorano nelle Operations.

Figura 1 – Digital Transformation as sum of different “enabling technologies”

Alla base di questa trasformazione, vi è il passaggio dal cartaceo al digitale, che comprende l’introduzione di macchine intelligenti e di tecniche avanzate di analisi, in grado di migliorare l’operato delle persone, ma anche l’introduzione di device in grado di collezionare e monitorare dati, scambiare informazioni su una rete interconnessa e autonoma, rilevare anomalie e intuire in modo proattivo, tramite tecniche di machine learning, nuove possibilità di ottimizzazione di processi e procedure.

Tutto ciò si traduce nella opportunità di introdurre nuovi scenari in azienda, quali ad esempio la possibilità di fare manutenzione predittiva (es. anticipare l’intervento manutentivo su un macchinario che presenta deterioramenti al fine di evitare l’interruzione di un’intera catena produttiva), o semplicemente di rendere immediato l’accesso ad informazioni di sintesi sullo stato di un impianto (circa la sua capacità produttiva, lo stato degli asset, lo stato dei ticket aperti, ecc.).

La rivoluzione industriale sta avvenendo in tre fasi

Focalizzandoci sul mondo dell’Industrial IoT, ovvero escludendo tutta la parte dell’IoT che abbraccia il mondo Consumer o B2C e che meriterebbe un articolo a parte, possiamo affermare che la digital transformation parte dal monitoraggio degli asset (Figura 2), ovvero dalla necessità delle aziende di dover introdurre diverse tipologie di sensori in grado di verificare puntualmente lo stato dei propri impianti. Chiaramente questo comporta lo studio di quali sensori sia più opportuno installare, quale protocollo di comunicazione utilizzare e con quale frequenza campionare i dati, i quali vengono raccolti da una piattaforma IoT ad hoc per una successiva elaborazione e analisi.

Figura 2 – The three waves of the Industrial IoT revolution

Questo primo passaggio è sicuramente più complesso e oneroso per i c.d. “Brown Field”, ovvero tutti gli asset facenti parte di processi produttivi realizzati nel secolo scorso, per i quali non si era presupposto alcun tipo di connessione ad internet, limitandosi tramite SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) a comunicare con calcolatori in loco, ai soli fini di una corretta configurazione e gestione on-site. Discorso più semplice per i c.d. “Green Field”, ovvero apparati introdotti recentemente nei processi produttivi, già pensati per poter essere controllati da remoto e in grado di fornire informazioni sui principali parametri di funzionamento del prodotto.

Una volta completata questa prima fase, tipicamente chiamata “Asset Performance” o “Asset Management”, le aziende possono puntare alla seconda che è quella di gran lunga più remunerativa, la “Operations Optimization”, che tipicamente rappresenta il target principale a cui ogni azienda dovrebbe puntare. In essa l’obiettivo è quello di: individuare anomalie croniche nei processi di produzione, sprechi, configurazioni errate degli apparati, malfunzionamenti non individuabili visivamente e altro ancora. In generale, questa fase consente di ottenere una padronanza e conoscenza degli asset elevatissima, poiché non ci si limita a monitorare dati (come avviene nella prima fase), ma si inizia ad utilizzarli e comprenderli, tramite elaborazioni in grado di apportare sensibili ottimizzazioni di costo.

Figura 3 – Typical steps in a predictive maintenance approach

Un tipico esempio di applicazione che rientra in questa fase è la “Predictive Maintenance”, che viene ben rappresentata in Figura 3. Un approccio corretto alla manutenzione degli asset prevede di adottare procedure che consentano di ridurre o evitare del tutto i fermi macchina, e di garantire periodici interventi di personale specializzato per verificare lo stato dei macchinari, al fine di evitare rotture improvvise. Purtroppo, per motivi spesso legati alla mancanza di budget da dedicare a queste attività (o, per dirla più correttamente, per il trasferimento di questi fondi su interventi di manutenzione straordinaria), si tende a intervenire solo in caso di rottura del macchinario. Questo approccio può causare inconvenienti di lieve entità nel caso di un macchinario stand-alone, di cui possibilmente si posseggono diversi esemplari, ma può diventare economicamente dispendioso se il macchinario fa parte di una catena di montaggio, che pertanto viene completamente interrotta per colpa di un singolo guasto.

La figura 3 mostra come una corretta manutenzione dell’asset consenta di rimandare il più possibile i costi necessari per sostituire il macchinario. Questo risultato può essere raggiunto efficacemente introducendo il concetto di Digital Twin: conoscendo tutte le informazioni e i parametri che fanno riferimento ad un macchinario, nonché le sue prestazioni tipiche (anche attraverso il reperimento di dati dallo stesso tipo di macchinario installato da aziende simili, addirittura competitor se correttamente anonimizzati), è possibile creare una rappresentazione digitale dello stesso asset, in grado di monitorare costantemente che i livelli di produzione attesi siano quelli effettivamente pianificati secondo la configurazione scelta dall’azienda. Grazie alla continua verifica, sia dei dati in tempo reale che di quelli storici, è dunque possibile monitorare nel tempo l’andamento del macchinario, e assicurarsi che solo al raggiungimento di una determinata soglia o limite vengano intraprese determinate azioni, per capire il motivo che causa malfunzionamenti o sprechi (fase di verifica della strumentazione o intervento visivo umano).

La terza ed ultima fase mostrata in Figura 2 è quella della “Business Optimization”: una volta gestiti e ottimizzati i propri asset, l’obiettivo è quello di analizzare i dati in formato aggregato, interconnesso, cercando di individuare aspetti di business che possano radicalmente modificare i modelli produttivi e di vendita finora adottati. È in questa fase che possono ad esempio essere individuati nuovi use cases o nuovi modelli di business che meglio rispondano alle esigenze del consumatore finale. Grazie a queste piattaforme e algoritmi di advanced data analytics, possono essere studiati e messi a disposizione del top management aziendale degli “insights” sul proprio impianto, che consentono di ottenere la vera innovazione. Ne sono un esempio i primi casi di successo di produttori di apparecchiature che non vendono più un macchinario ma lo concedono in affitto, spesso con canoni vantaggiosi poiché in cambio si concorda la possibilità di raccogliere dati sul funzionamento del device stesso, al fine di capire come ottimizzarlo nelle sue versioni future. Per portare un esempio facilmente intuibile, immaginate che il produttore della vostra lavatrice di casa abbia accesso ai dati di utilizzo del vostro elettrodomestico (in formato anonimo), consentendo di capire quali sono i cicli di lavaggio più usati e quindi pianificare meglio i futuri costi di ricerca e sviluppo.

 

"Una piattaforma digitale iBPM offre al personale di un’azienda strumenti in grado di semplificare il lavoro quotidiano ed essere più efficaci e produttivi, consentendo il redesign di workflow in modo dinamico e agile, e fornendo una interfaccia unica di accesso dove visualizzare e gestire processi complessi e informazioni provenienti da diverse sorgenti dati."

 

Come le piattaforme di Intelligent Business Process Management (iBPM) migliorano il business dell'azienda

Per poter rispondere sempre più efficacemente ai ritmi incalzanti dell’innovazione e di nuovi player che cercano di erodere importanti fette di mercato, è indispensabile dotarsi di strumenti innovativi per gestire e modificare agevolmente i processi aziendali. È qui che vengono a supporto le piattaforme di iBPM, che cercano di introdurre piattaforme agile in grado di ovviare ai problemi causati dai sistemi IT tradizionali (CRM, ERP, ecc.), che nel corso degli anni sono diventati complessi sistemi personalizzati secondo ogni minima esigenza del cliente, ma che, ad oggi, ad ogni minimo cambiamento richiesto, comportano ingenti investimenti per la manutenzione del software, a tutto vantaggio dei system integrator.

Alla base di queste piattaforme vi è il ricorso ad apposite interfacce di comunicazione, API (Application Programming Interface), che consentono di disintermediare le operazioni di business da quelle di Operations. Se da un lato, infatti, bisogna continuare con la normale operatività (ad esempio il regolare pagamento degli stipendi, l’emissione delle fatture o la gestione dei contratti con fornitori), dall’altro l’introduzione di una piattaforma trasversale a tutti i sistemi ICT consente di interagire con n sistemi e di estrapolare le informazioni di business necessarie al management per pianificare e automatizzare processi complessi, oltre a poter in ogni momento modificare il processo stesso con ampia libertà e facilità, evitando appunto di ricorrere al system integrator. 

Il termine “intelligence” posto davanti a BPM sta proprio a distinguere le tradizionali piattaforme a supporto del management dotate di una intelligenza addizionale, che include funzionalità quali il cloud computing, l’elaborazione di processi, le decisioni real-time o l’orchestrazione di sistemi. Sono inoltre basate su piattaforme tecnologicamente innovative e dinamiche, basate su business rules, big data mining, machine learning, applicazioni in mobilità e con funzionalità social (es. chat) per aumentare la produttività dei dipendenti. Una volta connessi i vari sistemi ICT esistenti alla piattaforma iBPM, tutti i dati possono confluire in un unico ambiente trasversale ed essere gestiti e elaborati con tool comuni, attraverso un’unica interfaccia di comunicazione verso l’esterno (Figura 4).

Figura 4 – Example of iBPM platform architecture

Questo consente di sviluppare facilmente servizi futuri innovativi: si pensi ad esempio al mondo delle start-up, al quale si evitano complessi e costosi sviluppi di integrazione con sistemi ICT tradizionali solo per portare avanti un test o pilot che probabilmente sarà poi un insuccesso.

Volendo riassumere i principali vantaggi di un iBPM, abbiamo:

  • Possibilità di fornire un’unica interfaccia per tutti i dipendenti, garantendo un’esperienza di utilizzo unificata e senza dover passare di volta in volta da un sistema ad un altro per completare un’attività
  • Disintermediazione del front-end, dove vengono gestite le attività giornaliere, dai sistemi tradizionali di back-end che vengono costantemente aggiornati
  • Possibilità di personalizzare in modalità Agile un workflow digitale di un processo, e di poterlo dinamicamente modificare a seconda delle esigenze di business e delle variazioni del contesto competitivo
  • Accesso alla piattaforma tramite applicazione mobile, per poter consentire l’utilizzo e l’accesso ovunque l’utente si trovi, evitando così di dover ricorrere ad annotazioni temporanee fatte su carta, evitare errori (controlli sull’inserimento di dati fatto on-site), o avere l’accesso a informazioni quali manuali per effettuare riparazioni, verificare la disponibilità di pezzi di ricambio, conoscere se determinati componenti sono in garanzia, ecc.
Un Journey sulla gestione di un ticket come esempio di Operations Optimization

Per un cliente operante nel settore delle rinnovabili abbiamo realizzato uno studio su come l’introduzione di una piattaforma di iBPM potesse effettivamente portare benefici. In Figura 5 viene riportato un classico processo di gestione di un ticket che coinvolge diverse funzioni all’interno delle Operations, quali ad esempio la manutenzione ordinaria, straordinaria e predittiva di un impianto, la corretta ed efficace gestione del magazzino (e relativa parte di budgeting), il tema dell’efficienza operativa dei processi, ecc.

Pur non collegando direttamente la piattaforma con i sistemi ICT esistenti (parte oggetto della seconda fase del progetto), PwC ha realizzato un Proof-of-Concept in grado di dotare tutti i dipendenti di un unico tool da usare anche in mobilità per eseguire tutte le operazioni previste dal Journey, che per questo esempio specifico sono state:

Figura 5 - Example of Ticket Process Management

  • rilevamento di un’anomalia tramite interfacciamento verso i sistemi SCADA o ERP dell’impianto e apertura del ticket, e successiva assegnazione del problema ad un tecnico che verrà incaricato di effettuare un sopralluogo (apertura di un work order);
  • verifica sul campo del tipo di anomalia rilevata e indicazione (direttamente in piattaforma) di cosa occorre per risolvere il problema
  • verifica con il magazzino se i pezzi di ricambio sono già disponibili in loco, se vanno recuperati da un altro magazzino, o se vanno acquistati (il tutto tramite semplici interfacce di comunicazione con il warehouse management system);
    • nel caso di un acquisto, verifica della disponibilità di budget, con tutto ciò che comporta il processo autorizzativo interno per effettuare la spesa (nonché verifica se determinati pezzi sono sotto garanzia);
  • una volta che il materiale è disponibile, alert su smartphone per segnalare che l’intervento manutentivo può essere pianificato (aspetto non banale se si pensa che la mancanza di feedback rappresenta spesso la causa principale di un allungamento dei tempi di riparazione);
  • in fase di intervento, possibilità di sfogliare manuali sempre interagendo con la stessa interfaccia utente, con il sistema che evidenzia tutta la documentazione disponibile per quel determinato macchinario (interagendo con il sistema documentale aziendale);
  • terminato l’intervento, possibilità di chiudere il ticket inviando anche foto, video o messaggi audio per comprovare l’effettivo intervento e la corretta risoluzione del problema.

Come è facilmente intuibile, il ricorso ad una simile piattaforma permette di velocizzare notevolmente i tempi di esecuzione all’interno di un impianto produttivo, consentendo a chi supervisiona di avere uno stato sempre aggiornato di tutti i ticket aperti, con tanto di warning qualora vi siano delle attività pending che richiedono un’azione, e di aumentare l’efficienza operativa degli addetti alla manutenzione, sapendo giorno per giorno cosa va fatto, cosa può essere risolto, con tutta la strumentazione a supporto per completare una pratica con successo e in sicurezza. Tali piattaforme rappresentano un ottimo strumento per monitorare il progresso di quanto effettivamente realizzato dai sub-contractors, verificando da remoto l’effettivo intervento, richiedendo oltre ad un report l’invio di una foto o breve video.

Conclusioni

L’avvento di piattaforme digitali innovative per attività di Field Service Optimization è inevitabile. Le aziende che non si adoperano per aggiornare i propri sistemi ICT, per completare il processo di trasformazione digitale in atto, rischiano di scomparire del tutto nei prossimi anni, surclassati da giovani e snelle aziende che riusciranno ad ottenere gli stessi risultati degli incumbent con notevole risparmio di risorse e tempo.

Le statistiche confermano come l’adozione di queste piattaforme sia in costante crescita; recenti progetti condotti da PwC per diverse aziende leader in Italia rafforzano la view circa l’effettiva necessità di dotarsi di tali strumenti e adottare tutte le “enabling technologies” ad oggi disponibili.

Dotare il middle e top management di strumenti near real-time di gestione e controllo dei propri impianti e processi produttivi, avere la possibilità di modificare a piacere flussi di lavoro o generare report dinamici, così come creare un centro di eccellenza all’interno dell’azienda per garantirne il presidio di tali tecnologie, rappresentano un “must have” per ogni azienda di medie e grandi dimensioni, o comunque di una certa complessità operativa.

Ancora molto può essere fatto infine nel settore dei Data Analytics, dove la figura del Data Scientist sarà secondo noi fondamentale in ciascuna azienda, per elaborare grosse quantità di dati provenienti da diverse sorgenti, con l’obiettivo di riuscire a identificare nuove opportunità di business.

Andrea Ranalli

Andrea Ranalli è un IoT Manager all’interno della divisione Digital Strategy & Innovation di PwC. Ha più di 10 anni di esperienza nel settore delle telecomunicazioni e delle energy companies, con forte focus nel mondo dell’Internet of Things, in particolare su progetti di Connected Home, Industry 4.0 e Smart Energy. Andrea è stato chairman del gruppo di Standardizzazione dell’Associazione Energy@Home, vice-chairman del Network Device Working Group della ZigBee Alliance e ha realizzato un brevetto sull’associazione sicura di device IoT. In PwC cura progetti innovativi utilizzando “enabling technologies” quali droni, 5G, data analytics, piattaforme di Field Service Optimization e sistemi di predictive maintenance. IoT Manager, Milano, PwC Italy

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