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eventi

IoT e Big data per la Servitization, ancora grandi opportunità da cogliere

Del ruolo dei dati per la Service Transformation si parlerà il prossimo 11 giugno a Brescia, nel corso di un apposito convegno organizzato da ASAP SMF

15 Mag 2019

Federico Adrodegari

Ricercatore post-doc presso il Laboratorio RISE dell’Università degli studi di Brescia

Nicola Saccani

Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale e Meccanica dell'Università di Brescia

Daniela Bonetti

Ricercatore PhD, Laboratorio RISE, Università di Brescia

Oggi vi sono oltre 20 miliardi di dispositivi connessi, in grado di comunicare tra di loro, raccogliere dati e trasmettere informazioni. Secondo le stime degli Osservatori del Politecnico di Milano, il valore di mercato dell’internet delle cose (IoT) in Italia è in continua crescita e ha raggiunto i 5 miliardi di euro nel 2018 (+35% rispetto al 2017).  Gli smart connected products, sono in grado di generare e trasmettere in tempo reale un’enorme quantità di informazioni relative al proprio funzionamento, al proprio utilizzo e all’ambiente che lo circonda.

Ma da chi vengono raccolti e visualizzati questi dati? Come sono utilizzati dalle aziende? Ancora oggi la risposta a queste domande non sembra essere univoca, nonostante siano molti oggi gli studiosi ed esperti che provino ad identificare e formalizzare le modalità di utilizzo di questi dati ed i possibili benefici correlati ad una corretta gestione delle informazioni. In passato l’attenzione è stata per lo più indirizzata a valutare e studiare le opportunità dei dati raccolti con una prospettiva interna, volta principalmente al miglioramento del prodotto (qualità, progettazione) e dei processi interni.
Ma le potenzialità dell’enorme mole dei dati oggi a nostra disposizione, vanno ben oltre a ciò, e possono guidare la service transformation . Ancora poco esplorate sono le potenzialità di sviluppo di nuovi servizi, che aprono nuove opportunità di business, e la generazione di nuovi modelli di ricavo, sia per le aziende fornitrici del prodotto connesso, che per i clienti utilizzatori del prodotto stesso.

Un primo utilizzo dei dati è legato il miglioramento dei servizi esistenti: i dati raccolti e opportunamente analizzati permettono di offrire al cliente un servizio più efficiente, che ricopre meglio le specifiche esigenze, facendo percepire maggior affidabilità agli utilizzatori, e migliorando anche la customer experience. Si pensi ad una maggiore efficienza delle attività di manutenzione sul campo, legate alla capacità di diagnosticare in maniera più precisa da remoto il tipo di guasto verificatosi ad un macchinario.

Un secondo ambito è lo sviluppo di nuovi servizi che prima non era possibile offrire. Un esempio è la manutenzione predittiva, che porta grandi benefici per l’azienda fornitrice di prodotti e/o servizi di manutenzione, che vede ottimizzati i processi di logistica ricambi e assistenza tecnica, e i clienti, che riducono al minimo il rischio di guasti e fermi macchina. I dati inoltre possono generare veri e propri nuovi modelli di business per l’azienda , in grado di garantire maggiore flessibilità nell’offerta al cliente e un rapporto di lungo periodo che consolida la relazione (es. soluzioni Pay-per-use). Infine il dato prodotto da uno smart connected product, può diventare fonte di ricchezza anche per attori esterni, come partner, fornitori o anche aziende estranee dalla propria filiera, che potrebbero essere interessati all’acquisto di questi dati per migliorare il proprio business. Si parla infatti di data monetization , per sottolineare appunto come la condivisione di alcune informazioni permetta anche la monetizzazione dei dati raccolti.

ASAP Service Management Forum, la community industria-università sul service management e la servitization, si è preoccupata di studiare l’importanza dei dati per il business dei servizi, costruendo un modello di analisi del ciclo del dato e applicandolo all’interno di un focus group che ha visto coinvolte un campione di aziende della community.

Il modello di ASAP , indaga il ciclo di gestione del dato identificando sostanzialmente quattro macro-fasi:

• Raccolta ed archiviazione dei dati: i dati generati dal parco connesso vengono trasmessi all’azienda, la quale tramite le sue infrastrutture di raccolta li organizza ed archivia per poterli mettere a disposizione delle diverse funzioni aziendali;
Visualizzazione: una volta che i dati sono stati archiviati, subiscono delle preliminari elaborazioni e presentati tramite un’interfaccia ai diversi utenti aziendali, i quali sono interessati a specifici dataset, in relazione alle mansioni svolte;
• Elaborazione: fase cruciale del processo di gestione, in cui dai dati a disposizione gli utenti aziendali riescono a ricavare informazioni, utili per migliorare la competitività aziendale;

• Utilizzo: fase in cui le informazioni ricavate dai dati sono impiegate all’interno delle diverse funzioni aziendali, a supporto dei processi decisionali fornendo report periodici e ai clienti offrendo a loro servizi di assistenza puntuali in grado di cogliere le loro esigenze. In questa fase, l’azienda deve finalizzare il lavoro svolto nelle fasi precedenti trasformando le informazioni ottenute in valore, da ridistribuire internamente per migliorare l’efficienza aziendale, esternamente al cliente con servizi di qualità superiore o ad altri attori per generare business.

Figura 1 L’analisi del ciclo del dato generato da prodotti connessi (ASAP Service Management Forum)

L’11 giugno a Brescia verranno presentati i risultati del tavolo di lavoro svolto all’interno della community ASAP e manager aziendali riporteranno la propria testimonianza sull’utilizzo dei dati generati dai prodotti connessi, per il loro business dei servizi (e non solo). Verranno trattai i casi di Schindler, Clivet, Turboden, Balluff e GF Machining Solutions. L’evento sarà un’occasione di scambio di esperienze tra ricercatori e manager aziendali e discussione con tutti i partecipanti. La partecipazione è gratuita previa iscrizione dalla pagina dell’evento.

@RIPRODUZIONE RISERVATA
Federico Adrodegari
Ricercatore post-doc presso il Laboratorio RISE dell’Università degli studi di Brescia

Federico Adrodegari è ricercatore post-doc presso il Laboratorio RISE dell’Università degli studi di Brescia, dove svolge attività di ricerca, docenza e trasferimento con le imprese. Nel corso degli anni ha sviluppato progetti nell’ambito della gestione strategica e della supply chian delle aziende considerando aspetti gestionali, logistici, tecnologici, organizzativi ed informativi. Dal 2013 è responsabile della sezione machinery di ASAP SMF dove svolge prevalentemente attività di ricerca e trasferimento sulla service transformation, sull’innovazione dei modelli di business delle aziende manifatturiere e sulle nuove competenze.

Nicola Saccani
Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale e Meccanica dell'Università di Brescia

Nicola Saccani Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale e Meccanica dell'Università di Brescia (IT), dove fa parte del laboratorio RISE. È coordinatore nazionale dell’ASAP SMF, una comunità che coinvolge accademici e professionisti per sviluppare la cultura e l'eccellenza nella gestione e sviluppo dei servizi. Le sue attività di ricerca riguardano principalmente il service e supply chain management, con particolare riferimento alla servitizzazione, alla gestione dei ricambi e delle scorte, alla pianificazione, alla service and digital transformation. È autore di numerose pubblicazioni scientifiche in questi campi.

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Daniela Bonetti
Ricercatore PhD, Laboratorio RISE, Università di Brescia

Ricercatore PhD, Laboratorio RISE, Università di Brescia

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