Ridurre i costi di manutenzione

Come usare gli analytics in modo predittivo per migliorare l’efficienza operativa.

L’ambito applicativo in cui la raccolta dei dati porta dei benefici è molto ampio: si va dalla profilazione dei clienti fino alle aplicazioni IoT negli ambienti di produzione.

Gruppo Sintesi da qualche anno ha sviluppato delle applicazioni di remote predictive analytics per ridurre sia i costi di manutenzione dei propri clienti che per abbattere il consumo energetico,

Fino al primo decennio del nuovo millennio sia la manutenzione dei sistemi, che il loro aggiornamento tecnologico, sono stati gestiti secondo logiche puramente reattive.

Facciamo degli esempi pratici: se si spaccava un server lo sostituivo con uno di back-up pronto (!) e procedevo al riordino. Finito lo spazio su disco ne ordinavo uno nuovo. Se si fermava il fan-coil del condizionatore chiamavo l’assistenza tecnica.

Il primo passo a fronte di un interruzione di funzionamento è capire dove risiede il problema. Il costo di troubleshooting (cioè la risoluzione del problema una volta che si è già manifestato) non è quantificabile a priori, ne nei tempi e nemmeno nei costi. Oltre agli evidenti limiti di tale modello, è chiaro che diventa molto difficile rispettare un budget predefinito.

Per questo motivo la tecnologia ci ha condotto ad un modello “pianificato” in cui ciclicamente si procede ad esaminare lo stato degli asset – l’efficienza operativa rispetto al ciclo di vita del prodotto, il consumo energetico, il tasso di guasti – e in base ai risultati si calenderizzano gli interventi a venire, sia manutentivi (opex) che di sostituzione o aggiornamento tecnologico (capex).

I dati vengono analizzati sia storicamente che correlando dispositivi simili, identificando pattern di possibili guasti. In questo modo diminuiscono i costi di manutenzione, molti problemi sono anticipati, ed è possibile pianificare gli acquisti in maniera razionale riducendo i costi.

Grazie a questa metodologia si hanno sensibili miglioramenti nella prevenzione dei fermi, ma soprattutto si pianificano meglio i costi manutentivi. Per avere un vero beneficio finanziario, è necessario tenere sotto controllo il costo di acquisto, di sviluppo e di gestione dei software di analisi predittiva.

Una risposta a questa problematica arriva dai sistemi di monitoraggio da remoto che centralizzano la gestione anche quando le aziende hanno sedi e filiali sparse sul territorio. Questo modello di manutenzione basato sull’analisi in tempo reale dei parametri di funzionamento dei dispositivi riduce i costi operativi della pianificazione, consentendo inoltre una diagnosi da remoto per decidere oggettivamente se è necessario un intervento in loco o piuttosto il provisioning di nuove infrastrutture.

La maggior parte dei clienti che tocca con mano i benefici offerti dai servizi remoti difficilmente mantiene il precedente modello periodico, potendo usufruire di classi di servizio ad hoc a cui attribuire le relative policy di intervento.

All’interno della nostra suite di remote services “Georeting”, le applicazioni “Business Activity Monitor” hanno proprio il compito di analizzare l’impatto dell’evento osservato sui processi aziendali. La valutazione non è più fatta sul dispositivo, ma sulla qualità del processo aziendale che lo usa.

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