SPL SOLUZIONI – IOT COME BASE PER IL VALORE: DA EQUIPMENT MANUFACTURER A SOLUTION PROVIDER
INTRODUZIONE
Se 8 prodotti tecnologici su 10 tra quelli che vedranno la luce nel 2021 saranno prodotti connessi, portare il dato dalla macchina al cloud – fare insomma la DHL del dato – se ha mai avuto un valore competitivo, nel 2021 lo ha perso del tutto. La differenza sta non solo nei servizi verticali che riesco a creare per i clienti, ma soprattutto nell’esperienza che grazie a quei servizi riuscirò a garantire al mio utilizzatore. L’IoT può essere considerato come base per il valore. A partire da esso, è però necessario abilitare servizi utili e differenzianti.
I CXO – chief experience officer – non vogliono macchinari semplicemente connessi. Vogliono risposte chiare e modulate sulle loro esigenze, siano esse di continuità operativa, di diminuzione del costo energetico specifico per unità di prodotto o di previsione della performance.
Per questa ragione, il team di Service Design di MIPU ha elaborato un framework metodologico specifico, il Machinery Design Doing. Questo strumento aiuta i costruttori a migrare il loro posizionamento da Equipment Manufacturer a Product Solution Provider, ove possibile sfruttando i dati già raccolti e disponibili sulle macchine. Questo può implicare una revisione o meno del modello di business, a seconda che costruttore – e relativo mercato – siano o meno pronti ad accogliere le logiche di servitizzazione. Da un punto di vista metodologico, il Machinery Design Doing combina il Design thinking con il service design per costruire un vantaggio competitivo durevole.
Nel seguito analizzeremo il caso di SPL Soluzioni.
CONTESTO AZIENDALE
SPL Soluzioni progetta e realizza attrezzature e macchine per la conica per aziende appartenenti ai settori del personal care e beverage.
Il mercato di cui fa parte SPL è caratterizzato dalla presenza di produttori consolidati provenienti dall’Europa e l’Asia le cui macchine differiscono poco in termini di performance, funzionalità e design. Da qui l’esigenza di differenziare la propria offerta costruendo un portfolio di prodotti e servizi che – pur soddisfacendo esigenze variabili da parte dei clienti – non appesantisse i costi lato costruttore.
Di seguito raccontiamo come, grazie ai dati già raccolti, SPL e MIPU sono riuscite a creare una differenziazione importante ed una roadmap che ingaggiasse i clienti nel medio e lungo termine.
Differenziare sì, ma come?
RISULTATI
Sono stati disegnati servizi basati su Simple Analytics che permettano sia all’utilizzatore che al costruttore di avere sotto controllo la macchina dal punto di vista manutentivo, produttivo ed energetico.
Sono stati disegnati anche servizi di Advanced Analytics basati su tecniche di machine learning per la valutazione predittiva dello stato di funzionamento della macchina.
É stato inoltre ideato un servizio – Service as a Product – che si fonda sull‘intelligenza artificiale: analisi dei dati raccolti della macchina in ottica manutenzione predittiva con l’obiettivo di ridurre il tempo di fermo della macchina e aumentare la produttività: un servizio altamente strategico per i clienti di SPL.
Emergono con forza, da questo progetto, due elementi. Ora non solo SPL può dare accesso alle informazioni che richiedono i clienti ma può utilizzare i dati per sviluppare intelligenze da innestare sulle proprie macchine. Queste intelligenze a loro volta diventeranno il cuore di nuovi e più avanzati servizi da proporre al mercato oltre a strumenti per condurre analisi nuove sugli asset.
CONCLUSIONE
Il caso di SPL è l’esempio di come la tecnologia dell’Internet of Things rappresenti la base per la creazione di valore all’interno della fabbrica. Così come, nella scelta di una lavastoviglie, l’87% dei consumatori intervistati è disponibile a pagare fino al 30% in più per un servizio migliore, anche nella fabbrica abilitare nuovi servizi sui macchinari consente di dare risposte chiare ai bisogni dei propri clienti. In questo modo è possibile passare dall’essere semplice Equipment Manufacturer a Solution provider.
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