I trasporti nell'era della manutenzione 4.0

Le ultime settimane sono state caratterizzate nel campo trasporti da due eventi, ambedue "tragici":

• L'incidente in Spagna che ha messo in luce la mancanza di sicurezza del trasporto persone su gomma. Vale la pena di ricordare che un fatto analogo nel campo ferroviario ora non potrebbe succedere con la messa in opera dei nuovi sistemi di sicurezza.

• Lo scandalo delle Ferrovie del Sud Est (Puglia) che ha evidenziato la degradazione diffusa, sempre fatte salve le eccezioni, del trasporto pubblico locale.

Detto questo, dobbiamo però parlare di manutenzione. L'articolo di questo mese, a cura di Andrea Bottazzi, direttore tecnico di TPER, riguarda i nuovi sviluppi della manutenzione in generale e nei trasporti in particolare. Invito tuti gli addetti ai lavori a meditare attentamente sui contenuti.

Bruno Sasso

È l'ora della Manutenzione 4.0. Siamo pronti?

La manutenzione culturalmente arriva in generale, purtroppo dopo il mondo della produzione che da tempo parla di Industria 4.0 (1), dal punto di vista delle attenzioni e delle scelte strategiche che riguardano la Internet of things. In particolare poi questo ritardo è evidente nella aziende del Trasporto Pubblico Locale.

Peraltro Internet of Things, IoT, sta portando alla ribalta concetti rivoluzionari (!?).

Il dubbio è che la tecnologia ormai padrona del mondo offuschi la realtà delle cose, vediamo il perché.

I presupposti principali dell'IoT sono:

• intelligenza e dati distribuiti sugli oggetti da gestire (2)(3)(4)(5)(6)(7)(8);
• sistemi di informazione: come operano i dispositivi, come effettuare la manutenzione; embedded (sistema integrato, letteralmente immerso o incorporato) negli oggetti;
• raccolta di grandi quantità di dati, big data, da elaborare secondo modelli ontologici che prescindono dal singolo utilizzo dell'oggetto e ricercano caratteristiche generali del dispositivo per valutarne funzionalità ed efficacia;
• raccolta dati per la manutenzione predittiva;
• controllo remoto dei dispositivi;
• raccolta di dati di utilizzo dai clienti;

Senza nessuna forzatura vi sarete già accorti che queste cose sono quelle che con un caleidoscopio di tecnologie i manutentori cercano di fare da sempre!

Lungi da me l'idea di voler convincere che non ci sia nulla di nuovo sotto il sole, più modestamente il mio pensiero è che il manutentore dovrebbe riflettere su questa evoluzione che è a lui culturalmente affine ma che se, il manutentore stesso, non si prepara per adeguarvisi verrà travolto e diverrà marginale nella sua veste storica di operatore di attività di manutenzione.

Il senso di questa affinità:

• il manutentore registra una serie di dati da sempre;
• cerca di sviluppare la manutenzione predittiva con opportuni sensori e sistemi di rilevazione;
• cerca di rendere efficiente ed efficace il sistema in manutenzione monitorando l'Overall Equipment Effectiveness - OEE

Dopo questa doverosa introduzione del tema per tornare all'ambito squisitamente tecnico propongo un caso concreto ben noto ai manutentori: il costo del ciclo di vita, LCC, di un asset.

Naturalmente non mi dilungherò sulla sua definizione ben nota, ma porrò un tema rilevante che è l'adozione o meno del manutentore a questa filosofia di gestione dell'asset, che è già noto essere una best practice in ogni sistema industriale di trasporto o non di trasporto.

Il monitoraggio del costo di gestione: energia, costi amministrativi/organizzativi e costi manutentivi è un dovere, più che una opzione, per qualunque impresa.

Oltre che dal passato la bontà dell'approccio LCC viene ora prepotentemente messa in chiaro dalla IoT.

Il prodotto che è realizzato secondo lo standard IoT ha già implementati tutti i sistemi di raccolta ed analisi dei dati che permettono la: Product LifeCycle Management, PLM (2).

La IoT ci rimette in pista, riscoprendo, tutto quello che sapevamo già e utilizzavamo già del LCC.

In particolare viene ribadita la necessità di vedere l'entità tecnica sin dal progetto, passando per la costruzione e infine per il periodo progettato d'uso effettivo.

Nella gestione delle entità tecniche, nella IoT, si hanno quindi tanti sottomoduli:

• Computer Aided Design; per il progetto;
• Application Lifecycle Management, tutte le attività per testing e configurazione
• Product lifecycle management, che segue l'evoluzione del prodotto nel tempo;
• Supply chain management;
• Service lifecycle management, pianificare, gestire analizzarle informazioni sul servizio dell'asset, delle sue parti, delle garanzie durante la vita dell'entità. (2)

È chiaro che la IoT è assolutamente innovativa nelle tecnologie di comunicazione delle informazioni tra l'asset/entità tecnica e i sistemi di raccolta ed elaborazione dei dati.

Quindi? Non c'è nulla da fare e il manutentore una volta tanto è fortunato?

Ovviamente no!

Ogni manutentore che in questi anni ha perso di vista il proprio vero focus che è quello di gestire un asset e non soltanto di svolgere attività di manutenzione (pur fondamentali) entrerà in una fase di progressiva marginalizzazione.

Al contrario chi ha già investito tanto in conoscenza, sviluppo della professionalità dovrà correre comunque, con profondi progetti di cambiamento, per cogliere queste opportunità tecnologiche ma non dovrà reinventarsi culturalmente cosa che costituisce il vero problema delle organizzazioni.

Inoltre chi ha già implementato meccanismi gestionali basati sul LCC potrà ottenere da tutte le informazioni presenti sugli asset uno sviluppo della velocità e dell'efficacia del processo gestionale, mentre chi non ha sviluppato questo percorso si troverà ora su un baratro poiché la vecchia strada in qualche anno non esisterà più.

Chi governerà la manutenzione sarà, infatti, il soggetto in grado di raccogliere, interpretare i Big-Data che arrivano dall'asset: in termini di uso, consumi, guasti, performance, attività manutentive da svolgere?; questo soggetto governerà e pianificherà le attività di manutenzione.

Un esempio concreto per i trasporti: gli autobus futuri comunicheranno il momento di effettuazione del cambio olio in base al degrado dell'olio non più in base a scadenze km o temporali. Il degrado del lubrificante sarà funzione dell'effettivo uso del veicolo e quindi diverso da veicolo a veicolo.

Questo esempio si può usare in modo plurimo anche per sottolineare un'altra caratteristica della IoT tramite la grande mole di informazioni è meno impattante sull'ambiente perché porta a politiche di gestione del singolo asset, anche uguale ad una serie di asset dello stesso tipo, perché rende ontologico (7) il concetto di manutenzione separandolo dal singolo asset, che verrà poi trattato in base ai dati di suo specifico utilizzo.

Andrea Bottazzi

Bibliografia

• (1)    Michael E. Porter, James Heppleman, How smart, connected products are transforming competition, Executive event, Munich, Germany, January 21, 2015.
• (2)    C. Tommasi, Eugenio Vacca, How model-based SE makes product/system lifecycle management frame work more effective, INCOSE, Rome, 2014.
• (3)    AA.VV., the internet of things: are organizations ready, Capgemini consulting, 2014.
• (4)    AA.VV. Get started with the internet of things in your organization, Microsoft, 2015.
• (5)    James Wilson, The cognitive usefulness of the internet of things, Harvard business review, 2014.
• (6)    Paul Daugherty, Prith Banerjee, Alan Alter, 5 ways product design needs to evolve for the internet of things, Harvard business review, novembre 2014.
• (7)     Wei Wang, Suparna De, Gilbert Cassar, Klaus Moessner, Knowledge representation in the internet of things ; semantic modelling and its applications, Online ISSN 1848-3380, Print ISSN 0005-1144AUTOMATIKA 54(2013) 4, 388-400.
• (8)    Nilamadhab Mishra, Chung-chih Lin, Hsien Tsung Chang, A cognitive adopted framework IoT Big-Data management anfd knowledge discovery prospective, Hindawi Publishing Corporation, International journal of distributed sensor network, Volume 15, article ID 718390.