Il Total Cost of Ownership di un Asset industriale complesso

Il ruolo del Total Cost of Ownership per la gestione degli Asset industriali

Nel contesto industriale attuale, le aziende di produzione ad alta intensità di capitale si trovano di fronte a una serie di sfide quali la globalizzazione, quadri normativi sempre più stringenti e domanda sempre più attenta alla qualità dei prodotti, per cui gli asset impiantistici e la loro gestione nel ciclo di vita diventano fattori sempre più critici per sostenere la competitività.

Nel sistema di gestione, i gestori degli impianti industriali hanno bisogno di strumenti che li possano supportare nel processo decisionale in qualsiasi fase del ciclo di vita dell’asset.

Nonostante oggi si abbia a disposizione una quantità enorme di dati, le tecnologie più all’avanguardia siano sempre più alla portata di tutti, e siano stati sviluppati metodi avanzati di ingegneria di affidabilità e manutenzione, c’è una generale mancanza di indicazioni chiare su come sfruttare tutto ciò per ottenere il massimo valore dagli asset.

Ciò che diventa essenziale, per i gestori, è essere in grado di prendere decisioni “informate”, e di trasmettere il loro valore dimostrandolo in termini di convenienza economica.

Ecco allora che uno strumento per la valutazione del Total Cost of Ownership (TCO) (costo totale di possesso lungo il ciclo di vita) degli asset diventa uno strumento essenziale, purché sia ben definito e ben costruito.

Sembra un problema scontato ma, in base all’esperienza industriale, possiamo dire che non lo è. Un elemento chiave da comprendere è che, per poter usare il TCO come strumento decisionale per la gestione degli asset nel loro ciclo di vita, è necessario tenere conto che le performance tecniche di quell’asset hanno un’incidenza non trascurabile sul costo totale di possesso dello stesso. Infatti, bisogna tenere in conto che l’evoluzione del comportamento futuro di un asset (come è un impianto o un macchinario industriale) è incerta, ed eventi come guasti, fermate inaspettate o perdita di efficienza possono occorrere generando dei costi molte volte significativi per l’azienda che lo gestisce. Inoltre, un asset, quale un impianto industriale, è un sistema complesso, composto da più componenti che interagiscono tra loro per garantire la funzionalità del sistema.

Ecco allora che non si può perdere di vista la prospettiva sistemica, e considerare che ogni livello locale ha effetto a livello sistemico. Tale effetto va poi convertito in termini economici. La capacità di definire e costruire accuratamente il legame che esiste tra TCO e performance di sistema può quindi diventare un’arma competitiva importante per prendere decisioni più “informate”, da giocare all’interno dell’organizzazione aziendale supportando efficacemente il punto di vista dei vari stakeholder ai diversi livelli.

A questo riguardo, il Politecnico di Milano ha lavorato alla definizione di una metodologia innovativa per la costruzione di un modello di TCO basato sull’analisi delle prestazioni tecniche degli asset. Tale metodologia è stata testata in un caso applicativo industriale selezionato, nel quadro di una iniziativa congiunta di ricerca con Versalis S.p.A.

La metodologia Performance-Driven per il calcolo del TCO

L’idea che sta alla base della metodologia di calcolo del TCO è l’integrazione di un modello di performance con un modello di costo. Il modello di performance permette di tenere conto dell’incertezza che caratterizza le performance tecniche dell’asset nel suo ciclo di vita e anche della sua complessità tramite una opportuna modellazione sistemica.

Il modello di costo permette di tradurre gli output del modello di performance in termini economici e di integrarli con gli elementi di costo che si possono considerare “deterministici”, ovvero che non sono influenzati dalle performance tecniche dell’impianto.

La metodologia sviluppata permette quindi di definire un modello di TCO che è stato definito “performance-driven” (Figura 1).

Più nel dettaglio, il modello di performance proposto si basa sulla modellazione del sistema in analisi tramite la tecnica affidabilistica del Reliability Block Diagram (RBD).

Questo permette di tenere in conto delle interdipendenze tra i componenti di un impianto e l’impatto di un guasto/fermata di ogni componente sulle condizioni operative di tutto il sistema.

Tale modello è poi usato come base per implementare la simulazione (con la tecnica Monte Carlo) al fine di generare una storia virtuale del comportamento del sistema nel suo ciclo di vita e valutarne le prestazioni per diverse configurazioni progettuali/scenari di gestione (a livello aggregato di sistema oltre che a livello di sotto-sistemi e componenti singoli).

L’output del modello di performance è poi usato come input al modello di costo, in cui, oltre gli elementi “deterministici”, è possibile quantificare in maniera robusta anche quegli elementi di costo che dipendono dalla performance futura dell’asset (es. costi di manutenzione correttiva, costi nascosti per perdite di efficienza, costi dell’energia etc.).

Il caso sperimentale: Versalis S.p.A.

La metodologia è stata sperimentata su una sezione (linea di finitura) di un impianto per la produzione di polimeri SBS (gomma termoplastica) di Versalis SpA. L’obiettivo atteso dall’applicazione della metodologia era quello di avere a disposizione un indicatore di supporto per prendere decisioni di riconfigurazione dell’impianto in base ai principi e alle metodiche dell’ingegneria di affidabilità e di manutenzione.

In particolare, l’opportunità di avere un indicatore come il TCO calcolato tramite la metodologia performance-driven è quella di poter giustificare delle scelte di cambio a livello tecnico dell’impianto tramite una quantificazione economica delle stesse.

Il software di ingegneria di affidabilità e manutenzione RMES© è stato utilizzato come supporto per la realizzazione del modello di analisi delle prestazioni tecniche.

Con il supporto di RMES© si è applicata la metodologia “performance-driven” di calcolo del TCO per valutare tre diversi scenari di investimento di riconfigurazione della sezione di finitura (fattibili tecnicamente) e scegliere l’investimento che comportasse il minore TCO differenziale rispetto alla situazione attuale. D’accordo con la metodologia sviluppata, il caso è stato affrontato nei seguenti passi:

Modello di performance

• FASE 1. Comprensione del processo e identificazione dei componenti del sistema.
• FASE 2. Individuazione dei modi e cause di guasto di ogni componente.
• FASE 3. Acquisizione dei dati di affidabilità, manutenibilità e funzionamento di ogni componente.
• FASE 4. Modellazione del sistema attraverso la tecnica RBD.
• FASE 5. Simulazione (Monte Carlo) del comportamento atteso dell’impianto nel suo ciclo di vita.
• FASE 6. Ottenimento del valore della performance sistemica attesa lungo il ciclo di vita (es. t/h di produzione buona dell’impianto).

Nel caso particolare sono stati modellizzati 156 componenti tramite la tecnica RBD e, sulla base di tale modello, è stata eseguita la simulazione per calcolare la performance sistemica della sezione di finitura della soluzione esistente. Tale informazione è stata poi usata come input per il modello di costo.

Modello di costo

• FASE 7. Identificazione delle voci di costo da considerare nel calcolo del TCO (elementi di costo deterministici ed elementi di costo che dipendono dalle performance tecniche attesa del sistema).
• FASE 8 Calcolo del TCO come valore attuale netto.

Grazie alla simulazione è stato possibile eseguire la stessa procedura per le diverse configurazioni espresse dagli scenari da valutare. Nel dettaglio, è stato possibile stimare il cash flow monetario lungo il ciclo di vista dell’asset nelle sue tre diverse configurazioni rispetto all’esistente e valutare la soluzione con investimento più remunerativo.

Conclusioni

L’idea alla base della metodologia proposta è che il Total Cost of Ownership (TCO) è un indicatore che può essere impiegato per apportare un maggior contributo ingegneristico a supporto di decisioni tipicamente prese sulla base di una mera previsione finanziaria. Ciò discende dallo stretto legame costruibile tra il TCO come indicatore di tipo economico e un modello capace di supportare la previsione delle performance sistemiche dell’impianto industriale.

Ad oggi non è ancora disponibile una metodologia TCO standard industrialmente accettata, specialmente nel caso di impianti ad elevata complessità, ed appare necessario un contributo della ricerca scientifica, per rispondere alle esigenze applicative del mondo industriale. D’altra parte, è fondamentale la stretta relazione tra industria e università, essenziale per l’industrializzazione di una metodologia strutturata, adatta ad affrontare complessità tecniche e gestionali di un impianto industriale inteso come sistema di asset. La condivisione delle pratiche industriali d’uso del TCO è quindi utile per rafforzarne sia la standardizzazione che l’adattamento alle specifiche di settore, laddove ciò sia utile e/o opportuno.

Irene Roda, Ricercatrice PostDoc, Dipartimento Ingegneria Gesitonale, PoliMi

Saverio Albanese, Corporate Maintenance and Technical Materials Senior Manager, Direzione Industriale, Versalis S.p.A.

Marco Macchi, Professore Associato, Dipartimento di Ingegneria Gestionale, PoliMi