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ENERGIA COME SEGNALE PER LA RIDUZIONE DELL’IMPATTO AMBIENTALE E L’AUMENTO DELLA CUSTOMER EXPERIENCE

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ENERGIA COME SEGNALE PER LA RIDUZIONE DELL’IMPATTO AMBIENTALE E  L’AUMENTO DELLA CUSTOMER EXPERIENCE in BENETTON GROUP

Sostenibilità, innovazione digitale, incremento di efficienza economica, evoluzione dei touchpoint tra brand e cliente rappresentano le sfide di sviluppo future indifferibili per Benetton Group. In questo articolo spieghiamo come l’energia è stato utilizzata in Benetton come segnale per la riduzione dell’impatto ambientale e l’aumento della customer experience.

Lo store, nella sua essenza di celebrazione del brand, di punto di contatto fisico e digitale, di luogo di comunicazione ma anche di tradizionale unità produttiva, deve essere in grado di trasmettere i concetti di sostenibilità, di innovazione tecnologica, di attenzione al cliente e di efficienza gestionale. In questo articolo presenteremo come un utilizzo creativo, non convenzionale e tecnologicamente avanzato del vettore energetico possa contribuire a raggiungere un così sfidante obiettivo.

E’ grazie alla capacità di produrre e di gestire l’energia che l’umanità si è evoluta. In particolare negli ultimi secoli l’umanità è riuscita in breve tempo ad innalzare la qualità di vita ed i livelli di reddito per gran parte della sua popolazione come mai era successo prima. L’energia, quindi, è stata (ed ancor più lo è oggi) il “motore” del mondo.

Nella seconda metà del ‘700, attraverso la macchina a vapore si è meccanizzata la produzione nel settore tessile e metallurgico: fu la prima rivoluzione industriale. A partire dal 1870, l’introduzione dell’elettricità, dei prodotti chimici, del motore a scoppio con conseguente utilizzo del petrolio come fonte energetica avviarono la seconda rivoluzione. Negli anni ‘70, con la nascita dell’informatica e l’avvento dell’era digitale destinata ad incrementare i livelli di automazione industriale, ebbe inizio la terza rivoluzione industriale.

LA QUARTA RIVOLUZIONE INDUSTRIALE

Oggi siamo nel pieno di una nuova fase di trasformazione radicale ancora più dirompente e vorticosa delle precedenti, comunemente definita come quarta rivoluzione industriale caratterizzata dai progressi di nuove tecnologie quali:

  • – L’intelligenza artificiale (AI), computer in grado di “pensare”, riconoscere modelli complessi, elaborare informazioni, trarre conclusioni e formulare previsioni. Le macchine, alimentate da una gran mole di dati, imparano e agiscono (machine learning).
  • – L’internet delle cose (IoT) ovvero la possibilità che gli oggetti di tutti i giorni siano connessi ad internet, identificabili e comandabili da altri dispositivi.
  • – Le nuove tecnologie computazionali in grado di elaborare velocemente enormi quantità di dati attraverso computer estremamente più potenti, capaci di implementare logiche AI e creare in pochi secondi modelli molto complessi.
  • – Il “cloud” che consente di archiviare ed accedere in modo sicuro alle proprie informazioni da ogni luogo ed in ogni istante.

Infine la robotica, la stampa 3D, la realtà virtuale (VR), materiali innovativi (tra cui plastiche, leghe metalliche e biomateriali), ecc.

Queste nuove tecnologie sono in grado di mutare anche le aspettative dei clienti permettendo alle aziende di offrire una maggiore personalizzazione ed un’esperienza mirata. Mai come adesso l’energia è protagonista sia come abilitatore di questa quarta rivoluzione sia come tema centrale nel dibattito sociale ed ambientale. L’aumento esponenziale delle necessità energetiche provocate dalle evoluzioni sopraddette è la causa principale del cambiamento climatico.

L’energia stessa, grazie alle nuove tecnologie, può essere utilizzata in qualità di indicatore di comportamento. In questo modo si può effettuare costantemente il controllo del consumo energetico ed il confronto con una baseline ottimale. Essere in grado di rendere più efficienti i sistemi energivori è la principale sfida per la lotta al climate change e per garantire uno sviluppo futuro sostenibile.

CONTESTO AZIENDALE

 Benetton Group è una delle aziende italiane di moda più note al mondo per la sua consolidata identità di stile, colore e qualità a prezzi “democratici”. Fondata negli anni ‘60 a Ponzano Veneto, in provincia di Treviso, è presente globalmente con i suoi due marchi principali, United Colors of Benetton e Sisley, attraverso una rete di circa 4.500 punti vendita gestiti direttamente o attraverso partner commerciali indipendenti.

NECESSITÀ

Benetton Group ha intrapreso un percorso di ricerca con l’idea di sviluppare un innovativo concept per un retail store sostenibile, digitale, tecnologicamente avanzato. Il nuovo store, oltre ad utilizzare materiali ed arredi ricavati dagli scarti dell’industria tessile con una visione “circolare”, punta, attraverso l’utilizzo delle tecnologie più innovative, ad una forte riduzione dei consumi energetici e quindi di emissioni di CO2 incrementando, al contempo, il benessere del cliente e la sua “experience”.

“Data analysis and artificial intelligence to increase energy efficiency in retail stores” è il titolo del progetto che qui viene presentato. I suoi risultati, in un’ottica futura, potranno essere estesi a tutto il network globale dei punti vendita con impatti estremamente significativi in termini di sostenibilità ed efficienza.

SOLUZIONE

 Il primo obiettivo che ci si è posti è stato quello di ridurre il consumo energetico di ogni punto vendita del 20% a parità di hardware e di comfort degli utenti. In altre parole la riduzione dei consumi potrà essere conseguita soltanto con modifiche di natura gestionale, compatibilmente con la valorizzazione massima dell’esperienza del cliente.

Per raggiungere tale obiettivo si è progettato un sistema di raccolta, analisi e storicizzazione dei molteplici dati provenienti dal punto vendita. I dati così raccolti vengono valorizzati per alimentare intelligenze artificiali in grado agire in modo autonomo nella regolazione degli impianti di climatizzazione, di illuminazione e di qualsiasi fonte energivora presente all’interno dello store.

Il punto fondamentale per costruire intelligenze di questo tipo è alimentarle con una base dati sufficientemente ampia attraverso cui possano “imparare” ad agire nel modo più completo possibile.

La soluzione si è indirizzata da una parte verso la creazione di un sensore IOT multiparametrico e miniaturizzato sviluppato ad hoc (nell’immagine sotto) in grado di rappresentare le condizioni ambientali e di comfort negli spazi del punto vendita. Dall’altro verso l’implementazione di un sistema con logiche di controllo AI per i principali usi energetici significativi dello store.

LE FASI DELLA RICERCA APPLICATA

Le attività di ricerca applicata si sono sviluppate in cinque fasi:

1. Individuazione dei parametri ambientali e tecnici con cui alimentare le intelligenze 

Sono stati valutati fattori meteorologici quali temperatura e umidità, vento, irraggiamento, pioggia; fattori relativi all’involucro edilizio e location; fattori interni quali temperatura e umidità, consumo di energia, illuminazione, qualità dell’aria, indici di affollamento. Si sono selezionati i seguenti parametri: 

  • – Temperatura: predittore del comfort termico
  • – Umidità
  • – Luminosità
  • – Concentrazione di composti organici volatili: impiegata come indicatore della salubrità dell’ambiente
  • – Rumore: predittore dell’indice di affollamento.
2. Progettazione e realizzazione del sensore

I principali ostacoli superati sono stati il numero di misure da rilevare e la dimensione. Il diametro del sensore infatti doveva essere inferiore a 6 cm in modo da potersi integrare nell’architettura del punto vendita.

Il livello di miniaturizzazione raggiunto dal multi-sensore permette di disporre di un device unico in termini di ingombri in relazione alle grandezze fisiche misurate.

3. Clusterizzazione punti vendita e audit energetici

La rete di punti vendita è stata suddivisa in cluster in base alla consistenza impiantistica, alla dimensione, alla conformazione, alla posizione geografica, agli orari di apertura. Per ogni cluster è stata svolta un’analisi volta a caratterizzare gli utilizzi dell’energia e a creare una baseline come riferimento per la misurazione dei risultati.

 

4. Progettazione del sistema complessivo

L’architettura prevede l’installazione di una serie di sensori, secondo le dimensioni e caratteristiche dello store. Ogni sensore si collega in wireless al gateway installato nel quadro elettrico. I gateway, oltre a comunicare i dati alla piattaforma software Rebecca, agiscono anche come attuatori per minimizzare i consumi energetici di climatizzazione ed illuminazione. Infine essi funzionano anche come energy meter.

5. Predisposizione della piattaforma

La piattaforma prevede una user experience dedicata per ogni tipologia di utilizzatore: store manager, facility ed energy manager, procurement energetico, clienti, comunicazione.

Le funzionalità presenti prevedono:

  • – raccolta, integrazione e storicizzazione dei dati;
  • – controllo delle prestazioni energetiche e raggiungimento obiettivi prefissati;
  • – matrice di criticità dei negozi;
  • – benchmark tra negozi;
  • – creazione e gestione del ciclo di vita di intelligenze artificiali in grado di controllare il sistema di luci e di climatizzazione;
  • – creazione e gestione di intelligenze con funzionalità di manutenzione predittiva sui componenti del negozio selezionati di volta in volta.

 

APPLICAZIONI NEL NEGOZIO

L’intelligenza artificiale apprende quale dovrebbe essere il comportamento atteso del sistema di climatizzazione al variare delle condizioni ambientali e del numero di persone presenti nei vari punti dello store. E’ dunque in grado di agire in autonomia sul sistema di climatizzazione con la duplice finalità di ridurre il consumo energetico e di garantire il comfort dell’utente.

Confrontando il consumo energetico atteso con quello effettivo, l’intelligenza è in grado di segnalare malfunzionamenti ed inefficienze in modalità semplice e visuale.

L’illuminazione invece viene modulata in funzione dell’intensità luminosa, dei VOC, della CO2 e del rumore, in grado di rappresentare l’affollamento. Le luci sono modulabili in base alla presenza di persone in date zone dello store. I controlli e le modulazioni vengono attuate on edge dal gateway, mentre in cloud sono stati implementati modelli di AI in grado di monitorare lo stato di salute degli asset ed impianti principali. Analoghe funzionalità vanno a regolare le rimanenti fonti energivore presenti nello store.

La piattaforma si è prestata ad un ampliamento di utilizzo al fine di permettere anche un automatic bill verification ovvero un sistema automatico di verifica, controllo ed analisi dello storico delle bollette energetiche ottimizzando così i costi di gestione.

IN UN PROSSIMO FUTURO

I parametri rilevati dal sensore multi-parametrico consentono non solo di rilevare le condizioni ambientali mutate dalla presenza umana all’interno dello store, ma possono agire anche al contrario. È possibile rilevare la presenza ed il comportamento dell’utente a partire dalle modifiche dei vettori energetici.

Se questo tipo di inferenza è sicuramente debole rispetto a quanto analizzabile con sistemi specifici (beacon, telecamere), dobbiamo tener presente che la soluzione di cui parliamo è in primis una soluzione di gestione dell’energia. L’idea di monitorare il cliente e le sue interazioni nel “touchpoint store” con un sistema la cui presenza è così discreta e rispettosa potrebbe rappresentare opportunità di esplorazione futura. Del resto, se le intelligenze artificiali possono supportare gli obiettivi di efficienza e sostenibilità, è il cliente, la sua soddisfazione e le sue necessità che qualsiasi azienda deve porre al centro.

CONCLUSIONE

La possibilità di disporre di una soluzione software flessibile che renda l’AI scalabile e facilmente replicabile, collegata all’architettura hardware in campo che garantisce la raccolta dei dati necessari, rende possibile declinare questo sistema di ottimizzazione e controllo delle performance in molti ambiti retail.

Il risparmio energetico che ne consegue, l’ottimizzazione della gestione della manutenzione –  attivando gli interventi solo se i modelli in cloud intercettano un degrado nel corretto funzionamento degli assets – unito all’attenzione verso il comfort di clienti e dipendenti effettivamente presenti nello spazio di vendita permettono di raggiungere gli obiettivi aziendali di sostenibilità, innovazione, comunicazione, attenzione al cliente ed infine di efficienza gestionale.

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A cura di:

Benetton Group SpA, Divisione Engineering & Facility Management.

Questo è solo uno delle tante storie di successo raccontate dai nostri clienti nel libro Storie di Fabbrica Predittiva. Richiedi una copia oppure contattaci per approfondire l’argomento, insieme possiamo pensare un progetto su misura per rispondere alle tue esigenze.

GDO E SISTEMA DI EFFICIENTAMENTO ENERGETICO INTEGRATO

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“Più importante di tutto, dobbiamo ricordare che la gestione dell’energia è un processo, e non un progetto, e deve pertanto essere alimentato e sostenuto nel tempo.” – Energy Manager

Quando si parla di efficientamento energetico si fa riferimento all’utilizzo di tecnologie nella produzione che portano all’utilizzo di minor energia, ottimizzando quindi il sistema dei consumi e dei costi.

Considerando l’elevato numero di siti e le necessità di illuminazione e refrigerazione, i supermercati e l’industria al dettaglio sono tra i più importanti consumatori d’energia.
Per la GDO – Grande Distribuzione Organizzata – è dunque fondamentale implementare un sistema di efficientamento energetico integrato al fine di diminuire sprechi e costi. Tuttavia, secondo alcuni studi settoriali, solo il 42% delle catene di vendita al dettaglio adotta soluzioni per una migliore allocazione dell’energia.

Inoltre, nella maggior parte dei casi in cui sono state intraprese azioni volte all’efficientamento energetico, queste non facevano parte di un sistema integrato di gestione dell’energia, né vengono stabiliti un monitoraggio ed un controllo coerenti. La maggior parte dei siti studiati ha investito in sistemi di misurazione, ma non è andata oltre. C’è invece bisogno di un approccio olistico per la gestione efficiente dei consumi dei supermercati e negozi al dettaglio.

 

CUSTOMER PROFILE

Sul fronte opposto, uno dei nostri clienti ha sviluppato un sistema di gestione energetica completo per tutti i suoi siti, costituiti da negozi generali, supermercati e ipermercati, per un totale di 1000 siti in 49 paesi.

Nel 2010, quando l’azienda era vicina ad avere 850 negozi al dettaglio, trovandosi di fronte ad un’elevata variazione dei costi energetici ha iniziato a considerazione possibili interventi di efficientamento energetico.

 

LE NECESSITA’ DEL CLIENTE

 

“Il nostro obiettivo iniziale era il controllo dello stato di funzionamento dei sistemi HVAC e dell’illuminazione“, spiega l’Energy Manager dell’azienda.

 

Un team tecnico ha iniziato a valutare come controllare le apparecchiature ad alta intensità energetica. Per prima cosa è stata eseguita un’analisi di benchmark utilizzando il nostro software di benchmarking con il quale sono stati dentificati tre centri di distribuzione per il progetto iniziale. Dopo il successo, l’azienda ha deciso di adottare una soluzione di controllo per tutti gli altri centri di distribuzione.

 

“Il sistema di controllo è web-based e consente una gestione centralizzata. In questo modo possiamo gestire tutti i siti di vendita con un piccolo team“, afferma l’Energy Manager.

 

Questo caso studio mostra le successive fasi del progetto.

 

LA NOSTRA SOLUZIONE

Dopo l’installazione della soluzione Monitoring, l’azienda ha presentato un progetto di implementazione suddiviso in quattro fasi che ha aiutato nello sviluppo di un Modello di Maturità dell’Energy Management.

Nella prima fase, Standard Control, il team di lavoro ha sviluppato in sei mesi un sistema di monitoraggio e controllo dell’illuminazione e dell’HVAC per tutti i siti di vendita al dettaglio. Il tempo per il progetto è stato davvero breve considerando il gran numero di negozi e le differenze nelle installazioni.

La seconda fase del Modello di Maturità dell’Energy Management era correlata all’Asset Management. In questa fase, l’Energy Manager e il suo team hanno tenuto incontri periodici per analizzare i dati provenienti dal Monitoring e per valutare possibili miglioramenti nei modelli di gestione dell’energia.

 

“In alcuni casi abbiamo definito il piano di lavoro, in altri abbiamo verificato le deviazioni dal modello di consumo in alcuni supermercati perché, ad esempio, si era verificato un guasto nei sistemi HVAC“, racconta l’Energy Manager.

 

Carta di controllo CUSUM: alert per consumo anormale. Possibile causa: guasto meccanico.

Uno dei compiti in questa seconda fase era studiare come utilizzare al meglio il sistema Monitoring per ridurre i costi di manutenzione. Il sistema consente di identificare le deviazioni nel consumo delle apparecchiature grazie ad un modello energetico di riferimento. Ciò consente di verificare il comportamento anomalo dell’energia in tempo reale che potrebbe essere attribuito al malfunzionamento delle apparecchiature.

Inoltre, poiché il sistema può essere collegato praticamente a qualsiasi componente dell’apparecchiatura, consente anche la diagnostica remota dei malfunzionamenti che si verificano. Come risultato di questa fase, che è stata un’integrazione tra la Manutenzione Predittiva e l’Energy Management, l’azienda è stata in grado di ottenere un risparmio energetico annuale del 27%.

 

RISULTATI

Ecco i risultati dell’azienda al termine delle fasi 1 e 2:
– Dopo l’installazione iniziale nella fase 1, l’azienda ha verificato una riduzione dei consumi energetici pari al 17% del consumo totale;
– Dopo l’integrazione tra Manutenzione Predittiva ed Energy Management nella fase 2, la società ha risparmiato il 27%;

Ora l’azienda sta lavorando alla terza e quarta fase: gestione del carico e miglioramento continuo. Nella fase di gestione del carico, l’Energy Manager sta valutando la possibilità di ridurre o dividere l’uso delle apparecchiature in periodi tariffari diversi. L’Energy Manager sta anche impostando un sistema automatico per regolare i parametri di funzionamento dell’HVAC e dell’illuminazione nelle diverse stagioni.

 

CONCLUSIONE

Molte delle nuove strategie implementate da questa azienda superano l’applicazione base dell’Energy Management. L’azienda ora utilizza un EMS integrato con il proprio sistema di gestione della manutenzione, verificando le prestazioni HVAC e l’efficacia delle azioni di manutenzione da un punto di vista energetico. Il controllo avanzato ottenuto con EMS consente di aumentare anche il livello di salute e sicurezza aziendale:

“Ora che abbiamo implementato un sistema diagnostico di manutenzione automatica, possiamo garantire condizioni di lavoro migliori per i nostri dipendenti”, ha riferito il responsabile del controllo qualità.

Il gruppo MIPU sta offrendo in forma virtuale e gratuita dei colloqui individuali con le aziende interessate ad un sistema di efficientamento energetico. PRENOTA QUI IL TUO.

Altrimenti, se vuoi capire come installare un sistema di efficientamento energetico, contattaci direttamente.

 

 

 

I KPI APPLICATI ALLA GRANDE DISTRIBUZIONE ORGANIZZATA

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In questo caso di studio, illustreremo un progetto di ottimizzazione della manutenzione nel settore GDO (Grande Distribuzione Organizzata), che MIPU ha affrontato ponendo particolare attenzione all’analisi degli indicatori di performance.

 

CUSTOMER PROFILE

Il Cliente seguito durante questo progetto è una delle più importanti società italiane della Grande Distribuzione Organizzata. Si occupa dell’intera filiera distributiva, dalla fase di approvvigionamento, deposito e conservazione fino alla distribuzione della merce ai punti vendita. Il core business dell’attività è la gestione dei magazzini di stoccaggio e conservazione delle merci.
Il Cliente possiede magazzini di stoccaggio localizzati in diverse sedi sul territorio italiano. Questi magazzini sono suddivisi principalmente in due tipologie.

  • Magazzini di generi vari (nei quali sono stoccate le merci non deperibili)
  • Magazzini di prodotti deperibili (nei quali sono stoccate le merci deperibili che necessitano di adeguate condizioni di temperatura e umidità).

 

LE NECESSITA’ DEL CLIENTE

L’esigenza del cliente era disporre di uno strumento con il quale monitorare efficacemente la gestione della manutenzione ed i relativi costi nei diversi siti operativi, per tutta la catena di supermercati. La Direzione di manutenzione del Cliente richiedeva uno strumento che a fronte di chiari obiettivi, consentisse l’ottimizzazione del servizio di manutenzione GDO. Ovvero, la certa individuazione di andamenti, criticità e scostamenti di gestione e di costo delle attività in controllo, generando in contemporanea proposte di azioni correttive e di miglioramento.

 

LA NOSTRA SOLUZIONE

La soluzione proposta ed applicata da MIPU nelle strutture del Cliente è stata introdotta con metodo consolidato eseguito in 4 Fasi.

  • La Prima Fase ha visto l’inventario e la mappatura di tutti gli asset aziendali soggetti a manutenzione nei differenti siti e l’implementazione e classificazione degli stessi all’interno di un software CMMS dedicato. Grazie al software è stato possibile registrare le attività di manutenzione a guasto e di manutenzione pianificata.
  • Nella Seconda Fase, MIPU ha provveduto alla raccolta dati, assicurando input completi e corretti per la successiva fase di analisi dei Key Performance Indicators (KPI).
  • I KPI sono stati al centro della Terza Fase, che ha visto il confronto con il Cliente nello studio e nella scelta dei KPI più importanti da monitorare nella Grande Distribuzione Organizzata e nel suo caso specifico. Con gli indicatori sono stati identificati ed implementati cruscotti ad hoc per i differenti Enti e funzioni operative aziendali coinvolte. I cruscotti sono fondamentali per un puntuale monitoraggio delle prestazioni manutentive GDO.

 

MIGLIORAMENTI CONSEGUITI

La Quarta Fase si è rivolta all’applicazione sistematica di attività di miglioramento a fronte delle indicazioni ricavate dai cruscotti KPI GDO.
I KPI attivati e monitorati dal Cliente sono stati suddivisi tra indici di efficienza ed indici di efficacia.

indicatori_di_performance_nella_gdo

Gli indici di efficacia monitorano le attività derivanti da manutenzioni correttive (MTTR – Mean Time To Repair). Grazie al loro studio è stato possibile, tra le altre cose, valutare la qualità del servizio di manutenzione. Un immediato risultato è stato misurare l’efficacia delle prestazioni dei manutentori interni, esterni e delle società di servizio. Le indicazioni raccolte hanno consentito l’ottimizzazione dei costi con significativo risparmio economico. Inoltre, è stato possibile creare un benchmark fra supermercati per un efficace confronto dei costi e dei servizi e valutare i supermercati efficienti.

Gli indici di efficienza, invece, permettono di effettuare monitoraggio e studi sui macchinari utilizzati, in particolar modo sugli impianti di produzione del freddo. L’analisi degli indicatori MTBM (Mean Time Between Maintenance) e MTBF (Mean Time Between Failures) ha evidenziato criticità su macchine rotanti e macchine di movimentazione merci nei magazzini. Queste evidenze hanno innescato interventi ed attività di miglioramento che hanno portato ad ottimizzare il controllo magazzino del supermercato.

Tra gli indici di efficienza sono inseriti anche quelli economici, attraverso i quali è stato possibile individuare gli aspetti della manutenzione da aggredire con priorità. Obiettivo? Conseguire sensibili risparmi, come ad esempio è avvenuto nella gestione del magazzino tecnologico dei ricambi.

 

E’ attraverso l’implementazione di un sistema di indicatori di performance che si è potuto misurare e conoscere le prestazioni del processo aziendale. L’analisi degli indicatori di performance nella grande distribuzione organizzata è un approccio irrinunciabile per assumere decisioni responsabili e produttive. La definizione e lo studio dei KPI nella GDO, così come in altri settori, sono la sola strada per assicurare un solido e redditizio miglioramento continuo.

 

Per saperne di più su questo caso di studio o su altri interventi di miglioramento in ambito GDO, contattaci!


IL CENSIMENTO PER UNA GESTIONE OTTIMALE DEGLI ASSET

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IL CENSIMENTO PER UNA GESTIONE OTTIMALE DEGLI ASSET

 

IL CLIENTE

“In questo caso studio si riporta l’esperienza svolta presso una delle più importanti società italiane della Grande Distribuzione Organizzata (GDO). Tale esperienza è avvenuta in merito al censimento per una gestione ottimale degli asset. La GDO è un moderno sistema di vendita al dettaglio tramite una rete di supermercati ed ipermercati. Il Cliente GDO seguito durante questo progetto si occupa dell’intera filiera distributiva, dalla fase di approvvigionamento, deposito, conservazione e distribuzione della merce ai punti vendita. Il core business dell’attività è la gestione dei magazzini di stoccaggio e conservazione delle merci.

 

NECESSITA’ DEL CLIENTE

Secondo la norma ISO 55000 un asset è un oggetto, una cosa o un’entità che ha valore potenziale o effettivo per un’organizzazione, di conseguenza l’Asset Management è l’insieme di attività e pratiche operative attraverso le quali un’organizzazione gestisce in modo ottimale e sostenibile i propri asset e le performance a loro associate, i rischi e tutte le spese nell’arco del loro ciclo di vita con lo scopo di raggiungere i risultati definiti nel piano strategico aziendale.

L’esigenza del cliente era proprio quella di gestire i propri asset, in particolare dal punto di vista manutentivo. La mancanza di misurazione e controllo sugli impianti aveva portato l’azienda a situazioni di assenza di informazioni immediate ed univoche sulle attrezzature, passaggio orale di indicazioni relative alle attività manutentive (con tutti i rischi annessi a questa situazione) e scarsa reattività del servizio di fronte ad eventuali imprevisti.

Il progetto ha voluto mirare al censimento degli impianti, fase durante la quale il servizio ha ripreso coscienza di quelli che erano gli asset da gestire e ha standardizzato le procedure per rendere questo processo virtuoso. Per il cliente il progetto di censimento e raccolta delle informazioni rappresenta solo l’inizio di un processo strutturato di ingegneria di manutenzione.

 

LA SOLUZIONE MIPU

La soluzione proposta da MIPU al cliente è quella definita dalla fase Walkthrough del flusso di lavoro studiato per i progetti di ingegneria di manutenzione. Questa fase permette al cliente di tornare a gestire i propri impianti dal punto di vista manutentivo.

Sono quattro i passaggi fondamenti di cui si compone la fase di Walkthrough.

Durante il primo passaggio di mappatura, elaborato secondo la norma ISO 55000, si è presa visione dell’impianto, si è scomposto lo stesso in modo tale da definire una codifica univoca per ogni asset, si è elaborata una matrice con il set minimo delle informazioni richieste per la mappatura completa delle attrezzature (suddivise in classi di macchinari simili) ed infine si sono raccolte le stesse informazioni in campo.

Questa fase, supportata da un modulo specifico del CMMS (Computerized Maintenance Management System) adottato in questa applicazione, ha permesso di raccogliere le informazioni in campo direttamente da tablet, cosa che ha reso una delle fasi più delicate del processo rapida e completamente gestibile anche da remoto.

Il passaggio successivo ha coinvolto MIPU nella stesura di un CAD Manual, manuale all’interno del quale sono riportate tutte le convenzioni e i processi adottati per la definizione delle codifiche. In questa applicazione è stata adottata una doppia codifica per le attrezzature del cliente. Una è legata alla posizione fisica del bene mappato, è parlante e non varia nel caso in cui l’attrezzatura venga dismessa ma passa direttamente al nuovo asset installato. La seconda consiste in un numero progressivo (associato ad un codice a barre) che permette di identificare in maniera univoca il bene, e tutte le informazioni ad esso associate (piani manutentivi, interventi manuali, documenti specifici, foto, ecc.).

La doppia codifica ha permesso di raccogliere informazioni differenti. In primo luogo, il dato storico sulle macchine localizzate in una posizione specifica (ad esempio zona del magazzino soggetta ad accumulo di polvere e detriti con conseguente modifica della periodicità delle manutenzioni delle macchine localizzate nell’area). Poi, informazioni su una tipologia specifica di attrezzature (ad esempio manutenzioni differenti per determinate marche di attrezzature, dedotte dall’esperienza nel tempo).

Durante la terza fase del progetto si sono etichettate fisicamente le attrezzature, apportando la codifica numerica sull’asset. Invece, con la codifica parlante è stata etichettata la posizione fisica. Sull’etichetta della codifica numerica è stato inserito anche il relativo codice a barre, utile per poter riconoscere l’asset in campo direttamente da smartphone o tablet.

L’ultimo passaggio ha previsto l’importazione massiva di tutte le informazioni raccolte all’interno del software CMMS. L’importazione ha permesso di generare un albero degli asset definito dalle gerarchie stabilite in fase iniziale insieme al cliente.

 

RISULTATI

Il principale miglioramento conseguito dal cliente attraverso il censimento degli asset è sicuramente statala conoscenza completa degli impianti. Quest’ultima è fondamentale per supportare un processo decisionale consapevole.

Al di là della conoscenza degli impianti, questo progetto è stato utile per la gestione degli stessi. La mappatura è il primo step per un processo di ingegneria di manutenzione che porti alla gestione consapevole dei propri impianti, che nel contesto attuale, dominato da budget limitati, normative stingenti e alti requisiti della qualità di prodotti e servizi, risulta fondamentale.

Lo stesso servizio di manutenzione ha conseguito un netto miglioramento, sia dal punto di vista direzionale che da quello operativo in campo. La direzione ha preso coscienza degli impianti e del valore investito in essi, raccogliendo informazioni utili a supportare il business aziendale. I manutentori in campo, invece, hanno potuto migliorare il servizio e di conseguenza l’affidabilità dell’impianto attraverso la maggior conoscenza e identificazione delle attrezzature.

 

CONCLUSIONE

Nel presente caso studio, abbiamo sottolineato l’importanza del censimento per una gestione ottimale degli asset e i benefici che è possibile conseguire. Se vuoi esplorare tutti i prodotti e servizi offerti da MIPU per la gestione delle attività manutentive, visita la pagina dedicata.